AI 动态跟踪系列（二）

英伟达 GTC 2024：AI 软件与应用有哪些看点？

强于大市（维持）

行情走势图

证券分析师

闫磊投资咨询资格编号 S1060517070006 YANLEI511@pingan.com.cn

付强投资咨询资格编号 S1060520070001 FUQIANG021@pingan.com.cn

黄韦涵投资咨询资格编号S1060523070003HUANGWEIHAN235@pingan.com.cn

事项：

英伟达（NVIDIA）在圣何塞会议中心举办 GTC 2024 大会。

平安观点：

由于英伟达 GTC 2024大会实际内容较多，本文主要介绍本次大会的 AI软件与AI应用（+智能车、+医疗、+工业）相关重点内容。关于黄仁勋主题演讲点评、机器人领域最新成果点评，欢迎参考我们此前的两篇研报《全新 Blackwell芯片亮相 GTC，AI 赋能机器人助力产业加速》、《英伟达推出 Project GR00T，旨在推动机器人和具身智能》。

AI 工具：NIM 微服务构建企业级 GPTs，ChatRTX 引入新 AI 模型。AI软件方面，值得关注的为 NIM微服务的推出以及 ChatRTX迎来更新。1）NIM 微服务的推出：在大会上 NVIDIA AI Enterprise 5.0 正式发布，包括用于在生产中部署 AI 模型的 NVIDIA NIM 和 NVIDIA CUDA-X等数十项企业级生成式 AI微服务推出。其中 NIM推理微服务为提供预构建的容器，配备行业标准的 API，使开发人员能够在 RTX PC 和工作站上加速部署。在 NIM的搭建过程中，英伟达介绍，利用 Nvidia NeMo Retriever 技术，公司专有数据可以被集成到 NIM微服务里以供使用。2）ChatRTX 迎来全面更新：一方面是即将添加对语音、图像的支持，另一方面 AI 模型选择上除了之前可选的亚马逊 Mistral 和 Meta Llama 2，还将引入谷歌Gemma、智谱 ChatGLM。我们认为，无论是 NIM 微服务的推出，还是ChatRTX在多模态和可选模型上的更新，均有助于企业级 GPTs 的构建，将为行业高效构建 AI应用提供支撑。

 AI+智能车：与比亚迪扩大合作，DRIVE Thor 搭载 Blackwell 架构。此前，理想汽车、极氪均已宣布将在 NVIDIA DRIVE Thor 上构建其未来的汽车产品，本次 GTC 大会上包括比亚迪、广汽埃安、小鹏等更多家电动汽车制造商也宣布了搭载 DRIVE Thor，其中最值得关注的当然为全球最大的电动汽车制造商比亚迪，宣布将扩大合作范围至采用英伟达 AI 基础设施进行自动驾驶模型训练、采用 NVIDIA Isaac 开发虚拟工厂等。黄仁勋宣布，DRIVE Thor 预计最早将于明年开始量产，并且将使用具有生成式 AI引擎等前沿功能的 NVIDIA Blackwell 架构。除此之外，英伟达多个合作伙伴还展示了他们基于英伟达技术的最新生成式 AI 成果，值得关注的如：赛轮思的 CaLLM（汽车领域 LLM）、Wayve 的 GAIA-1（自动驾驶生成式世界模型）、理想汽车的 DriveVLM（视觉大语言模型）等等。英伟达在自动驾驶领域布局已久，拥有从算法到底层软件中间件再到芯片的全栈解决方案，比亚迪搭载 DRIVE Thor 车机芯片以及合作范围的扩大，将进一步提升英伟达在智能车领域的增长潜力。

AI+医疗：推出 25项微服务，BioNeMo新基础模型赋能药物研发。全新NVIDIA医疗微服务套件包含经过优化的 NIM AI模型和工作流，并提供行业标准 API，可用于创建和部署云原生应用，提供先进的医学影像、自然语言和语音识别以及数字生物学生成、预测和模拟功能。此外，英伟达还提供诸多软件开发套件和工具，现已通过 NVIDIA CUDA-X 微服务提供访问，以加速药物研发、医学影像、基因组学分析等医疗工作流。此外值得关注的是，NVIDIA BioNeMo 新增了全新的基础模型如 DNABERT、scBERT、EquiDock，以拓展对计算机辅助药物研发的支持，同时在不久后BioNeMo模型也将在AWS HealthOmics 上提供。目前NVIDIABioNeMo 已得到全球 100 多家公司采用。英伟达推出多个全新的医疗模型、微服务和工作流，并提供行业标准 API，为药物研发、医学影像等领域提供先进的 AI功能，将有助于推动全球医疗大模型和医疗行业智能化的发展。

 AI+工业：Omniverse Cloud API 发布，完善工业数字化生态。英伟达宣布将以 API 形式提供 NVIDIA Omniverse Cloud，开发者能够轻松地将 Omniverse 的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中，或是集成到用于测试和验证机器人或自动驾驶汽车等自主机器的仿真工作流中。黄仁勋还宣布，开发者可以将交互式工业数字孪生流式传输到 AppleVision Pro 中。数字孪生方面，NVIDIA Omniverse、Metropolis、Isaac 和 cuOpt 四大软件共同打造了一个 AI Gym，开发者可以使用数字孪生完全通过仿真来实现大规模实时 AI的开发、测试和完善。NVIDIA Omniverse Cloud API的发布，体现了英伟达正在开放自身强大能力给全球工业软件商和制造企业，有望进一步赋能数字孪生和工业数字化。

 投资建议：GTC 2024 展示了英伟达在 AI领域的最新成果，具有前瞻性，AI工具方面，核心看点在于 NIM微服务的推出，助力行业构建企业级 GPTs。AI应用方面，在智能车领域，公司车载计算平台 Drive Thor 有生成式 AI引擎等前沿功能的 NVIDIABlackwell 架构，并宣布了与全球最大的电动汽车制造商比亚迪将扩大合作；在医疗领域，公司推出多个全新模型、微服务和工作流，并提供行业标准 API，为药物研发、医学影像等提供先进的 AI功能；在工业领域，公司宣布将以 API形式提供 NVIDIAOmniverse Cloud，开放自身强大能力给全球工业软件商和制造企业，进一步赋能数字孪生和工业数字化。英伟达作为 AI产业领导者，不仅高度重视 AI 软硬件的建设投入，关注 AI 应用场景的深入与拓展，同时，我们看到公司也在持续开放自身的AI 能力，这将有助于全球人工智能产业的良好发展。我们持续看好 AIGC 产业链投资机会，在标的方面：1）算力方面，推荐浪潮信息、中科曙光、紫光股份、神州数码、海光信息、龙芯中科，建议关注寒武纪、景嘉微、高新发展、拓维信息、软通动力；2）算法方面，推荐科大讯飞；3）应用场景方面，强烈推荐中科创达、恒生电子、盛视科技，推荐金山办公，建议关注万兴科技、同花顺、彩讯股份；4）网络安全方面，强烈推荐启明星辰。

风险提示：1）国内大模型算法发展可能不及预期。2）AI算力供应链风险上升。3）大模型产品的应用落地低于预期。

由于英伟达GTC 2024大会实际内容较多，本文主要介绍本次大会的AI软件与AI应用（+智能车、+医疗、+工业）相关重点内容。关于黄仁勋主题演讲、机器人领域最新成果，欢迎参考我们此前的两篇研报《全新 Blackwell 芯片亮相 GTC，AI赋能机器人助力产业加速》、《英伟达推出Project GR00T，旨在推动机器人和具身智能》。

AI工具：NIM 微服务构建企业级 GPTs，ChatRTX 引入新 AI模型

AI 工具方面，值得关注的是 NIM微服务的推出以及 ChatRTX 迎来更新。NIM推理微服务提供预构建的容器，配备行业标准的 API，使开发人员能够在 RTX PC和工作站上加速部署。ChatRTX迎来全面更新，一方面是即将添加对语音、图像的支持，另一方面AI模型选择上除了之前可选的亚马逊Mistral和Meta Llama 2，还将引入谷歌Gemma、智谱ChatGLM。我们认为无论是NIM微服务的推出，还是ChatRTX在多模态和可选模型上的更新，均有助于企业级GPTs的构建，将为行业高效构建AI应用提供支撑。

容器型微服务 NIM发布。NVIDIA AI Enterprise 5.0 在大会上正式发布，其中包括用于在生产中部署 AI 模型的 NVIDIA NIM和 NVIDIA CUDA-X等数十项企业级生成式 AI 微服务推出。NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）是集成英伟达多款软件为一体的新容器型微服务，由 NVIDIA 推理软件（包括 Triton 推理服务器、TensorRT 和 TensorRT-LLM）提供支持，可将部署时间由数周缩短至数分钟，适用于来自 NVIDIA、Getty Images、Google、Meta、Microsoft、Shutterstock等公司的 20 多个热门 AI 模型进行推理优化。同时，NIM 为语言、语音和药物发现等领域提供行业标准 API，使开发者能够使用安全托管在自己的基础设施中的专有数据，来快速构建 AI 应用。这些应用可按需扩展，从而为在 NVIDIA 加速计算平台上运行生产级生成式 AI 提供灵活性和性能。英伟达表示，用户将能够从亚马逊 SageMaker、谷歌 KubernetesEngine 和微软 Azure AI 中访问 NIM 微服务，并与 Deepset、LangChain 和 LlamaIndex 等流行的 AI 框架集成。

1）NIM+Nemo：在NIM的搭建过程中，英伟达介绍，利用Nvidia NeMo Retriever技术，公司专有数据可以被集成到这个微服务里以供使用，最终用户会得到一个 NVIDIA NeMo，NeMo通过对话机器人的形式帮助企业快速检索数据。英伟达在发布会上展示了基于英伟达数据（Event）和芯片行业信息形成的 Nvidia ChipNeMo，基于开源 Llama2 模型、利用英伟达的专有数据，可以回答公司内部使用的CTL实验细节问题。

2）AI Workbench：是一款易于使用的开发者工具包，可用于管理 AI 模型定制和优化工作流。该工具包现已就绪，向 RTX开发者全面推出。可帮助开发者快速创建、测试和自定义预训练的生成式 AI 模型和 LLM，而这只需要 PC 级的性能和内存占用即可实现，开发者可通过 NVIDIA AI Workbench 简化对 Hugging Face、GitHub 和 NVIDIA NGC 等热门存储库的访问，并且能够通过简化的用户界面轻松地再现和迁移项目，以及进行项目协作。

图表1 Nvidia NeMo Retriever 技术通过对话机器人帮助企业快速检索数据

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

包括 SAP、Snowflake、ServiceNow、Cohesity、NetApp在内的多家领先企业都正在采用 NVIDIA NIM微服务。比如，SAP 和英伟达正在合作构建和交付 SAP Business AI，SAP 将利用 NVIDIA 生成式 AI 代工服务，针对特定场景，对 LLM进行微调，并利用全新的 NVIDIA NIM 微服务来部署应用，SAP 和 NVIDIA 计划在 2024 年底前推出新的集成功能。Snowflake 正在使用 NeMo Retriever，充分利用企业数据来构建 AI 应用。ServiceNow 宣布，其正在使用 NIM 来更快、更经济地开发和部署针对特定领域的全新助手和其它生成式 AI 应用。Cohesity、NetApp等顶级数据平台正在使用 NVIDIA微服务，帮助客户优化 RAG 管道，并将专有数据集成到生成式 AI 应用中。

图表2 黄仁勋在主题演讲上展示 NVIDIA微服务合作情况

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

Chat with RTX 全面更新，新模型将引入谷歌 Gemma、智谱 ChatGLM。Chat with RTX （或简称 ChatRTX）通过检索增强生成和 NVIDIA TensorRT-LLM 加速技术，可为 RTX 助力的 Windows PC 带来运行于本地的生成式 AI 功能。用户可以快速轻松地将本地文件作为数据集连接到开放式大语言模型 (例如 Mistral 或 Llama 2)，以便快速查询与上下文相关的答案。除了目前对文本的支持外，ChatRTX 很快还会添加对语音、图像和新模型的支持。Whisper 是一种 AI 自动语音语言识别系统，用户将能够通过它与 ChatRTX 进行交谈，在该功能推出后，ChatRTX 将能够“理解”口述语言并以文本提供回应。在后续更新中，ChatRTX 还将添加对图片的支持，通过集成 OpenAI CLIP (Contrastive Language-ImagePre-training)，用户将能够使用单词、术语或短语对查找自己的图片。新模型方面，英伟达表示，除 Google 的 Gemma 以外，后续更新还将添加对ChatGLM 的支持。

图表3 ChatRTX 可以自主选择 AI 模型

图表4 ChatRTX 通过查询本地文件回答用户问题

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

二、 AI+智能车：与比亚迪扩大合作，DRIVE Thor 搭载 Blackwell 架构

比亚迪搭载DRIVE Thor车机芯片，与英伟达合作范围扩大。NVIDIA DRIVE Thor 是专为汽车行业中日益重要的生成式AI应用而打造的车载计算平台。作为DRIVE Orin 的后续产品，DRIVE Thor可提供丰富的座舱功能，以及安全可靠的高度自动化驾驶和无人驾驶功能，并将所有功能整合至同一个集中式平台上。此前，理想汽车、极氪均已宣布将在DRIVE Thor上构建其未来的汽车产品，本次GTC大会上，更多家头部电动汽车制造商宣布了其搭载DRIVE Thor的下一代AI车型：

1）比亚迪：全球最大的电动汽车制造商比亚迪正在将与NVIDIA 的长期协作从车端延伸到云端。除了在 DRIVE Thor上构建下一代电动车型外，比亚迪还计划将英伟达 AI 基础设施用于自动驾驶模型训练，并使用 NVIDIA Isaac 与 NVIDIAOmniverse平台来开发用于虚拟工厂规划和零售配置器的工具与应用。

2）广汽埃安昊铂：新能源汽车品牌广汽埃安宣布旗下高端豪华品牌昊铂下一代电动汽车将采用DRIVE Thor平台，新车型将于 2025 年开始量产，可实现L4级自动驾驶。昊铂目前的旗舰车型昊铂GT搭载了NVIDIA DRIVE Orin，该车型具备先进的 L2+级高速自动驾驶能力。

3）小鹏：宣布将把NVIDIA DRIVE Thor平台作为其下一代电动汽车的“AI大脑”。这款新一代车载计算平台将助力该电动汽车制造商自研的 XNGP 智能辅助驾驶系统，实现自动驾驶和泊车、驾乘人员监控等功能。

多家卡车、自动驾驶出租车和无人配送车也将支持 DRIVE Thor。Nuro 选择 DRIVE Thor 为其 Nuro Driver 提供助力。Plus表示，其 L4 级解决方案 SuperDrive 的后续几代将依托 DRIVE Thor 运行。Waabi 正在利用 DRIVE Thor 向市场推出首个生成式 AI 赋能的自动驾驶卡车解决方案。文远知行正在与联想车计算合作，一同基于 DRIVE Thor 开发商用 L4 级自动驾驶解决方案。此外，元戎启行表示，将于 2025 年采用 DRIVE Thor 适配其全新智能驾驶架构。

DRIVE Thor预计最早将于明年开始量产，并且将使用具有生成式AI引擎等前沿功能的 NVIDIA Blackwell架构。黄仁勋在GTC 主题演讲中宣布，DRIVE Thor 将搭载专为 Transformer、LLM 和生成式 AI 工作负载而打造的全新 NVIDIA Blackwell 架构。DRIVE Thor的性能高达1000 TFLOPS，有助于保证自动驾驶汽车的安全可靠。

除此之外，英伟达多个合作伙伴还展示了他们基于英伟达技术的最新生成式AI成果，值得关注的如：赛轮思的CaLLM（汽车领域LLM）、Wayve的GAIA-1（自动驾驶生成式世界模型）、理想汽车的DriveVLM（视觉大语言模型）等等。

图表5 英伟达汽车领域合作伙伴最新生成式 AI 成果

合作伙伴	相关产品/合作项目	最新成果
赛轮思	CaLLM	1）CaLLM是专注于汽车领域的LLM，运行在NVIDIADRIVE上，提供集成的座舱体验，该平台于去年年底一经推出，就被视为车内交互的未来，它配备汽车及移动出行专用助手，可提供集成的座舱体验。 2）赛轮思正在与 NVIDIA 工程团队协作，以进一步集成 CaLLM 和 NVIDIAAI Foundation
Wayve	AV2.0, GAIA-1, LINGO-1	模型，利用DGX云和AIEnterprise优化性能。 1）新一代AV2.0 采用大型具身 AI基础模型处理数据。该模型通过学习使用 AI端到端技术来驱动自监督，实现从输入感知结果到输出驾驶行动的全过程。 2)推出由 NVIDIA 赋能的生成式世界模型GAIA-1，适用于自动驾驶汽车开发，与 LINGO-1 （闭环驾驶评论工具）配合使用。
理想汽车	Mind GPT,DriveVLM	1）在去年6 月推出了多模态认知模型 Mind GPT，基于NVIDIATensorRT-LLM，是理想汽车 AI 助手“理想同学”的基础。 2）目前正在开发 DriveVLM增强自动驾驶能力，理解复杂场景，在 NVIDIAGPU上进行训练，并利用 TenSorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器在数据中心生成数据，DriveVM 可在嵌入式系统上高效运行。
蔚来	NOMIGPT	已推出 NOMIGPT，提供 NOMI 百科问答、座舱氛围大师、用车助手等智能体验。基于 LLM 提供的功能以及由 NVIDIA AI 堆栈支持的高效计算平台,NOMIGPT 不仅具有基础的语音识别和指令执行功能，还可以借助深度学习来理解和处理车内人员更为复杂的语句和指令。
吉利	智能座舱，边云加速协同	正在与 NVIDIA 共同致力于提供智能座舱体验，以及边云加速协同。在将 LLM 部署到生产环境中时，吉利使用NVIDIATenSorRT-LLM来实现更高效的推理。对于更复杂的任务或需要大规模数据支持的场景，吉利将在云端对大模型进行部署。
Waabi	自动驾驶AI，自动货运解决方案	正在构建用于自动驾驶的 AI，并将利用 NVIDIADRIVEThor 提供的生成式AI 能力来实现其突破性的自动货运解决方案，将安全可靠的自主技术引入卡车运输行业。
联想	UItraBoost	推出了一款名为UItraBooSt的新型AI 加速引擎，该引擎将在NVIDIADRIVE上运行，具备AI 模型引擎和AI 编译器工具链，可推进车内LLM 的部署。使用 NVIDIA 技术来运行其结合了实时和生成式AI 功能的车载语音界面，即使车辆没有云
SoundHound Al	车载语音界面，车辆智能产品	连接，该界面也能提供响应。借助这一解决方案，驾驶员可以访问 SoundHound 的车辆智能产品，通过自然语音直接从汽车手册和其他数据源即时提供设置、故障排除和其他信息，而无需纸质文档。
塔塔咨询	Automotive GenAl 套件	由 NVIDIAGPU 和软件框架支持，该套件能够加速软件定义车辆的设计、开发和验证，同时充分利用各种 LLM 和 VLM 为车载和基于云的系统提供支持。
MediaTek	Dimensity Auto 座舱平台，车规级SoC	宣布推出四款适用于 Dimensity Auto 座舱平台(Dimensity Auto Cockpit）产品系列的车规级SoC。为了支持深度学习功能，DimensityAuto 座舱平台芯片组集成了NVIDIA 下一代 GPU 加速的 AI 运算和 NVIDIARTX 图形处理技术，支持在车内运行 LLM，可赋能车载语音助手、多屏显示、驾驶警觉性监测等先进的AI 安全和娱乐应用。

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

三、 AI+医疗：推出 25 项微服务，BioNeMo新基础模型赋能药物研发

英伟达在大会上推出25项医疗微服务。黄仁勋表示，AI 的最大影响将体现在医疗领域，NVIDIA 已经涉足成像系统、基因测序仪器，并与领先的手术机器人公司合作。全新 NVIDIA 医疗微服务套件包含经过优化的NIM AI模型和工作流，并提供行业标准应用编程接口（API），可用于创建和部署云原生应用，提供先进的医学影像、自然语言和语音识别以及数字生物学生成、预测和模拟功能。此外，英伟达还提供诸多软件开发套件和工具，包括 Parabricks、MONAI、NeMo、Riva、Metropolis，现已通过NVIDIA CUDA-X微服务提供访问，以加速药物研发、医学影像、基因组学分析等医疗工作流。

1）药物研发&医学影像：医疗微服务套件包含一系列用于药物研发的模型，例如生成式化学模型 MolMIM、蛋白质结构预测模型 ESMFold 以及帮助研究人员了解药物分子如何与靶点相互作用的模型 DiffDock。同时，NVIDIA MONAI 微服务（专为加速医疗影像工作流而打造的综合套件）迎来更新，例如新增用于合成成像的医疗AI模型MAISI、更新VISTA-3D、引入VISTA-2D。据英伟达介绍，近50家应用程序提供商以及多家生物技术和制药公司与平台正在使用医疗微服务，包括 Amgen、Astellas、DNA Nexus、Iambic Therapeutics、Recursion 和 Terray，以及 V7 等医学影像软件制造商。

2）患者护理：Hippocratic AI 正在开发针对特定任务的生成式 AI 医疗代理，这些 AI 医疗代理与患者对话，完成预约、术前提醒、出院后随访等工作。AI医疗代理由该公司专注于安全的医疗大语言模型（LLM）提供支持，与 NVIDIA Avatar 云引擎（ACE）微服务相连并将使用 NVIDIA NIM 实现低延迟推理和语音识别。Abridge正在构建一个 AI 驱动的临床对话平台，该平台可生成临床笔记草稿，每天为临床医生节省多达三个小时的时间。Flywheel基于云的集中式平台为生物制药公司、生命科学组织、医疗提供商和专业医学中心提供支持，帮助他们识别、整理和训练医学影像数据，Flywheel 的 AI Factory由NVIDIA 打造的AI解决方案提供支持。

图表6 NIM医疗套件中关于药物研发和医学影像的重要模型或微服务

NIM医疗模型/微服务具体功能
MolMIM	生成式化学模型，针对用户定义特性生成优化的候选药物，甚至设计出经过优化并且能与特定蛋白质靶点结合的分子
ESMFold	蛋白质结构预测模型，可以基于单个氨基酸序列预测蛋白质结构
DiffDock	帮助研究人员了解药物分子如何与靶点相互作用的模型，可以预测潜在候选药物及其候选蛋白质的3D 结构
MAISI	用于合成成像的医疗Al，能够生成高分辨率CT 图像（512512512），其中包含多达132个解剖学类
VISTA-3D	高级成像模型，迎来更新，现已包含130个类别，可加快3D 分割模型的创建速度
VISTA-2D	专为细胞成像设计的模型，MONAI平台将引入

Universal DeepVariant 相较于在 CPU 上运行的普通 DeepVariant，该微服务可将基因组分析工作流中的变体识别速度提高 50 倍以上

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

此外值得关注的是，NVIDIA BioNeMo新增了全新的基础模型如 DNABERT、scBERT、EquiDock，以拓展对计算机辅助药物研发的支持，同时在不久后BioNeMo模型也将在AWS HealthOmics上提供。BioNeMo新增的这些基础模型包括：1）其初次推出的基因组学模型DNABERT，该模型基于 DNA 序列进行训练，可用于预测基因组特定区域的功能、分析基因突变和变异的影响等。2）BioNeMo 中即将提供的第二个模型是scBERT，该模型基于单细胞 RNA 测序数据进行训练，用户能够将其应用于下游任务，例如预测基因敲除（删除特定基因或使其失活）的影响或识别细胞类型（如神经细胞、血细胞或肌肉细胞）。3）新增的第三个模型是 EquiDock，它可以预测两种蛋白质相互作用过程的 3D 结构，这对了解药物分子是否有效至关重要。全新BioNeMo基础模型可以分析 DNA 序列、预测由药物分子引起的蛋白质形态改变，以及根据 RNA 确定细胞功能，这些模型可用于加速蛋白质结构预测、生成化学和分子对接预测，现已通过 NVIDIA NIM 以微服务形式提供，后续 BioNeMo 模型也将在 AWS HealthOmics 上提供。

英伟达称，NVIDIA BioNeMo 已得到全球 100多家公司采用。以计算软件公司 Cadence 为例，英伟达介绍，Cadence 正在将用于AI引导分子发现和先导化合物优化的NVIDIA BioNeMo微服务集成到其用于加速药物研发的Orion分子设计平台中，借助 Orion，制药公司的研究人员能够生成、搜索包含数千亿种化合物的数据库并建立相关的模型。而 MolMIM 生成式化学模型、AlphaFold-2 蛋白质折叠模型等 BioNeMo 微服务极大增强了Orion的设计能力。

图表7 NVIDIA BioNeMo 帮助全球多家公司将 AI 功能集成到药物研发工作流中

合作伙伴	使用BioNeMo情况
Astellas Pharma	使用 BioNeMo 加速药物研发应用的分子模拟和大型语言模型，使用Tokyo-1AI超级计算机进一步推进工作。
Cadence	将 BioNeMo 微服务与其 Orion 平台集成，以加速分子模拟。
lambic	已经采用 BioNeMo，将其NeuraIPLexer 模型作为 BioNeMo Cloud API（应用编程接口）用于非商业用途，帮助研究人员预测蛋白质的3D 结构会因药物分子产生怎样的变化。
Insilico Medicine	将 BioNeMo 集成到其AI 加速药物研发工作流中，开发了30 多种治疗性药物，其中6种处于临床阶段。
Recursion	通过 BioNeMo 提供其 Phenom-Beta Al 模型，该 Transformer 模型可从细胞显微镜图像中获取洞察，从而帮助研究人员更好地了解细胞功能。
	Terray Therapeutics使用 BioNeMo 帮助开发多靶点结构化绑定模型，并在 NVIDIA DGX Cloud 上训练用于小分子设计的生成式 Al 模型。

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

四、 AI+工业：Omniverse Cloud API 发布，完善工业数字化生态

Omniverse 将 AI引入物理世界，API发布为工业软件提供助力。英伟达宣布将以 API 形式提供 NVIDIA Omniverse Cloud，从而将全球领先的工业数字孪生应用和工作流创建平台的覆盖范围，扩展到整个软件制造商生态系统。借助五个全新Omniverse Cloud 应用编程接口（API），开发者能够轻松地将 Omniverse 的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中，或是集成到用于测试和验证机器人或自动驾驶汽车等自主机器的仿真工作流中，五个Omniverse Cloud API既可单独使用，也可组合使用。英伟达表示，一些全球大型工业软件制造商正在将Omniverse Cloud API加入到其软件组合中，包括 Ansys、Cadence、达索系统旗下 3DEXCITE、Hexagon、微软、罗克韦尔自动化、西门子和 Trimble 等。

图表8 五个全新的 Omniverse Cloud API

·USDRender:生成OpenUSD数据的全光线追踪NVIDIA RTXTM渲染

USDWrite:让用户能够修改OpenUSD数据并与之交互

USDQuery：支持场景查询和交互式场景

USDNotify:追踪USD变化并提供更新信息

OmniverseChannel:连接用户、工具和世界，实现跨场景协作

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

西门子正在其 Xcelerator平台中采用 Omniverse Cloud API，首先采用的生命周期管理（PLM）软件 Teamcenter X。英伟达Omniverse Cloud APIs的沉浸式可视化功能将引入西门子Xcelerator，推动以AI驱动的数字孪生技术的应用，持续构建工业元宇宙。同时，西门子将于今年晚些时候发布 Teamcenter X的新产品，将由英伟达Omniverse 技术提供支持，黄仁勋在 GTC 主题演讲中展示了 Teamcenter X与 Omniverse API 的连接，这能打通设计数据到 NVIDIA 生成式AI API 之间的通路，且允许在该应用内直接使用Omniverse RTX渲染。同时展示了双方携手HD Hyundai的案例，该公司致力于研发氨动力和氢动力船舶，其过程极其复杂，所需管理的船舶可能包含超过700万个离散零部件，西门子与英伟达的全新解决方案帮助HD Hyundai 现代采用交互方式，实现海量工程数据集的统一和可视化管理。

Omniverse Cloud API 将率先上线微软 Azure，助力工业设计和仿真工具生态系统。NVIDIA Omniverse Cloud API 将于今年晚些时候率先在 Microsoft Azure 上提供，使开发人员能够加强现有软件的数据互操作性、协作和基于物理的可视化。在GTC 大会上，微软展示了在 Microsoft Azure 上使用 Omniverse Cloud API 的预览版本。借助 Microsoft Power BI 中的交互式 3D 查看器，工厂操作员可以看到覆盖在工厂设施的 3D 数字孪生上的实时工厂数据。

此外，黄仁勋还宣布，NVIDIA 将把 Omniverse 引入 Apple Vision Pro 中，通过新的 Omniverse Cloud API，开发者可以将交互式工业数字孪生流式传输到 VR 头显中。

图表9 Omniverse 为西门子 Teamcenter X 提供支持

图表10 Omniverse 助力实现庞大工程数据集动态管理

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所
资料来源：英伟达官网，西门子官网，平安证券研究所

数字孪生方面，黄仁勋在 GTC 主题演讲中展示了开发者如何使用数字孪生完全通过仿真来实现大规模实时 AI 的开发、测试和完善，然后再将其推广到工业基础设施中，从而节省大量时间和成本。NVIDIA Omniverse、Metropolis、Isaac 和 cuOpt四大软件共同打造了一个AI Gym，开发者可以在此训练 AI 智能体来帮助机器人和人类应对不可预测或复杂的事件。在演示中，一个 10 万平方英尺仓库的数字孪生可用作几十个数字工作者和多个自主移动机器人 (AMR)、视觉 AI 智能体和传感器的仿真环境。

1）Omniverse：数字孪生使用 NVIDIA Omniverse 平台构建，用于开发和连接 OpenUSD 应用。

2）Isaac：运行 NVIDIA Isaac Perceptor 多传感器栈的每个 AMR 会处理来自六个传感器的视觉信息，而所有信息都会在数字孪生中进行仿真。

3）Metropolis：与此同时，NVIDIA Metropolis 视觉 AI 平台针对整个仓库工作者活动构建了一个集中式地图，将来自 100个模拟安装在天花板的摄像头串流的数据与多摄像头追踪融合在一起。集中式占用地图能够为 NVIDIA cuOpt 引擎提供信息，帮助计算出最优 AMR 路径，以解决复杂的路径问题。

4）cuOpt：cuOpt 是一款具有突破性的优化 AI 微服务，其使用 GPU 加速进化算法来解决具有多重约束的复杂路径问题。所有过程均实时进行，同时，Isaac Mission Control 使用来自 cuOpt 的地图数据和路径图来协调整个车队，发送和执行AMR 命令。

图表11 AI Gym 让机器人和 AI 智能体能够在复杂的工业领域中进行训练并接受评估

资料来源：英伟达官网，平安证券研究所

五、投资建议

GTC 2024展示了英伟达在AI领域的最新成果，具有前瞻性，AI工具方面，核心看点在于NIM微服务的推出，助力行业构建企业级GPTs。AI应用方面，在智能车领域，公司车载计算平台Drive Thor有生成式AI引擎等前沿功能的NVIDIA Blackwell架构，并宣布了与全球最大的电动汽车制造商比亚迪将扩大合作；在医疗领域，公司推出多个全新模型、微服务和工作流，并提供行业标准 API，为药物研发、医学影像等提供先进的 AI 功能；在工业领域，公司宣布将以 API 形式提供 NVIDIAOmniverse Cloud，开放自身强大能力给全球工业软件商和制造企业，进一步赋能数字孪生和工业数字化。英伟达作为 AI产业领导者，不仅高度重视AI软硬件的建设投入，关注AI应用场景的深入与拓展，同时，我们看到公司也在持续开放自身的 AI 能力，这将有助于全球人工智能产业的良好发展。我们持续看好 AIGC 产业链投资机会，在标的方面：1）算力方面，推荐浪潮信息、中科曙光、紫光股份、神州数码、海光信息、龙芯中科，建议关注寒武纪、景嘉微、高新发展、拓维信息、软通动力；2）算法方面，推荐科大讯飞；3）应用场景方面，强烈推荐中科创达、恒生电子、盛视科技，推荐金山办公，建议关注万兴科技、同花顺、彩讯股份；4）网络安全方面，强烈推荐启明星辰。

风险提示

1）国内大模型算法发展可能不及预期。当前，虽然国产大模型能力持续升级，但相比 OpenAI 等全球领先的大模型厂商，国产大模型的追赶进度存在不达预期的风险。

2）AI 算力供应链风险上升。美国对华半导体出口管制升级，将倒逼我国国产AI 芯片产业链加快成熟。但如果我国国产AI芯片的迭代速度不达预期，将影响我国AI算力的发展。

3）大模型产品的应用落地低于预期。当前，我国国产大模型已经开始在教育、医疗、汽车、办公、工业、智能硬件等B 端和C端应用场景持续落地，如果产品的市场拓展不及预期，则我国大模型产品的应用落地将存在低于预期的风险。

平安证券研究所投资评级：

股票投资评级:

强烈推荐（预计6个月内，股价表现强于市场表现 20%以上）

推荐（预计6个月内，股价表现强于市场表现 10%至20%之间）

中性（预计6个月内，股价表现相对市场表现在±10%之间）

回避（预计6个月内，股价表现弱于市场表现 10%以上）

行业投资评级:

强于大市（预计6个月内，行业指数表现强于市场表现5%以上）

中性（预计6个月内，行业指数表现相对市场表现在±5%之间）

弱于大市（预计6个月内，行业指数表现弱于市场表现5%以上）

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负责撰写此报告的分析师（一人或多人）就本研究报告确认：本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格。

平安证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格。本公司研究报告是针对与公司签署服务协议的签约客户的专属研究产品，为该类客户进行投资决策时提供辅助和参考，双方对权利与义务均有严格约定。本公司研究报告仅提供给上述特定客户，并不面向公众发布。未经书面授权刊载或者转发的，本公司将采取维权措施追究其侵权责任。

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