1.英伟达新世代AI芯片蓝图全揭露 法人预期仍由台积电代工
2.微软将于Q2在马来西亚推出三个数据中心
3.英伟达计划在波士顿建加速量子运算研究中心，今年开始营运
4.“云 + AI”浪潮下，智算时代加速到来
5.吉利汽车2024年营收突破2400亿元，净利润同比增长213%
1.英伟达新世代AI芯片蓝图全揭露 法人预期仍由台积电代工
英伟达首席执行官黄仁勋18日于GTC大会专讲中，揭露英伟达未来三年AI芯片蓝图，除今年下半年推出的升级版Blackwell Ultra系列芯片之外，2026年将推出新一代Vera Rubin平台，2027年端出算力更强的Rubin Ultra平台，并首度披露2028年由Feynman平台接棒。
法人认为，黄仁勋擘化英伟达未来三年AI芯片大未来，预告新品齐发，捍卫英伟达AI霸主决心不言可喻。预料英伟达接下来所有新AI芯片仍将委由台积电（2330）代工，涵盖3nm及以下先进制程。
黄仁勋强调，AI已取得巨大的发展，推理及代理AI需要更多运算效能，下半年问世的Blackwell Ultra可以高效地完成预先训练、后训练、推理AI的推论。
英伟达AI芯片蓝图
Blackwell Ultra锁定AI工厂的AI运算平台，以加速AI推理、代理型AI及实体AI（Physical AI）。
其中，GB300 NVL72采NVlink连接72个Blackwell Ultra GPU及36个Grace CPU，GB300 NVL72的AI效能比GB 200 NVL72高出1.5倍；HGX B300 NVL16则比Hopper运算效能提升七倍，而在大型语言模型的推理速度则提升11倍，内存也增加四倍，以因应较复杂的运算负载需要。
英伟达表示，Blackwell以数量级加速计算机辅助工程软件，实现实时数字孪生，英伟达并宣布包括Ansys、澳汰尔、Cadence、西门子及新思科技在内的领先计算机辅助工程（CAE）软件供货商正透过Blackwell平台，将其仿真工具的速度加快50倍。
黄仁勋同时展示英伟达简化加速平台处理与数据和AI等领域采用的CUDA-X库，强调AI加速服务在各行各业都可应用CUDA-X库，是实现加速计算的一小部分。
英伟达也宣布与通用汽车（GM）合作，双方将利用AI、模拟和加速运算技术，合作开发下一代车辆、工厂和机器人，利用英伟达加速运算平台建立客制化AI系统，包括搭配NVIDIA Cosmos的NVIDIA Omniverse，以训练AI制造模型。（经济日报）
2.微软将于Q2在马来西亚推出三个数据中心
据报道，微软3月20日表示，将在年中之前在马来西亚推出首个云计算区域，其中包括三个数据中心。近一年前，微软宣布在马来西亚投资22亿美元。
微软马来西亚公司董事总经理Laurence Si在新闻发布会上说，这些被称为“马来西亚西部云”的数据中心将位于大吉隆坡地区，并将于第二季度开始运营。
当被问及微软是否因美国对半导体芯片的出口管制而在向马来西亚出口芯片方面遇到任何问题时，Si表示，该公司正在密切关注这一情况，“在这一点上，一切对我们来说都是维持现状。我们确实与所有不同的利益相关者保持着良好的关系。我们打算在本地区投资和生活的一切，都将继续保持在正轨上。”
2024年5月，微软宣布在未来四年投资22亿美元，以扩大其在马来西亚的云和人工智能服务。
Si表示，微软估计未来四年在马来西亚的承诺将产生109亿美元的收入，并创造超过3.7万个就业岗位。“当地企业和组织将能够更快、更安全地进行创新，推动该国朝着成为东南亚云和人工智能增长中心的方向发展，”他补充说道。
3.英伟达计划在波士顿建加速量子运算研究中心，今年开始营运
英伟达近日宣布，将于波士顿建立量子运算研究中心，不过首席执行官黄仁勋表示，量子运算技术距离实用还有数十年时间。
英伟达加速量子研究中心（简称NVAQC）将整合领先的量子硬件与AI超级计算机，实现所谓的加速量子超级运算。NVAQC将协助解决量子运算领域最棘手的难题，从量子位噪声到转化实验性量子处理器成为实用装置。
英伟达拒绝透露更多细节及投资金额，仅提供官方公告中的信息，目前只知道NVAQC将于今年稍后开始营运。根据 英伟达 上个月公布2025会计年度的净利达728.8亿美元，年增145%。
过去黄仁勋曾说过，实用的量子系统可能还要等20年。他在CES 2025中表示，业界距离打造出真正可用的量子计算机，仍然缺少五到六个数量级的量子位（qubit），“如果你说15年内会出现非常实用的量子计算机，那可能还太早，如果说30年可能又过晚。如果是20年，我想很多人会同意这个预测。”在他发表这番言论后，多间知名量子运算企业股价暴跌50%。
英伟达指出，Quantinuum、Quantum Machines及QuEra Computing等领先量子运算创新业者，将与NVAQC与哈佛量子科学与工程计划（HQI）、麻省理工学院工程量子系统（EQuS）小组等顶尖大学的研究人员合作，推动技术进步。
该研究中心将部署一台AI超级计算机，使用最先进的英伟达GB200 NVL72机架规模系统，实现量子系统的复杂仿真，并且部署量子纠错所必要的低延迟量子硬件控制算法，并搭配Quantum-2 InfiniBand网络架构，整合576颗Blackwell GPU。此外，为求突破整合GPU与QPU硬件的挑战，NVAQC将采用英伟达CUDA-Q量子开发平台，使研究人员开发全新的混合量子算法与应用。
目前量子运算与传统运算系统整合仍是一大挑战。要实现误差校正，系统必须能在量子与经典硬件之间以超低延迟传输来自数百万个量子位（qubit）的数据，这对技术要求极高。英伟达表示，其与Quantum Machines在NVAQC研究中心的部分合作，将专注于开发GB200超级芯片的高带宽接口技术。
黄仁勋认为，量子运算将让AI超级计算机变得更强大，以解决从药物探索到材料开发等一些世界上最重要的问题。英伟达加速量子研究中心与的更广泛的量子研究社群合作，共同推动CUDA量子混合运算，将在建造大规模实用加速量子超级计算机方面取得突破。
哈佛大学Joshua and Beth Friedman校级教授暨HQI联合总监Mikhail Lukin表示，NVAQC对于波士顿地区独特的量子生态系，包括引领全球的大学研究小组及新创公司而言，是一个非常特别的加入。英伟达将加速量子与经典运算技术相结合，有潜力推动从量子纠错到量子运算系统应用等领域的研究，加速量子运算研究，让有用的量子运算更接近现实。（科技新报）
4.“云 + AI”浪潮下，智算时代加速到来
云计算是将数据存储与计算能力从本地设备转移到云端服务器上的新型计算模式，以高效、灵活、低成本的特性成为个人和企业生活办公首选。随着当前AI技术的快速进步，云计算与AI的融合趋势正在加速，在为人们提供全新体验的同时，也将改变云计算领域的发展格局。
云计算与AI结合趋势日益明显
DeepSeek日前披露R1推理系统成本利润率之举引发行业震动。相关披露数据显示AI大模型企业的盈利闭环正在形成，未来AI技术的产业化进程将全面提速。云计算作为AI扩展的最佳载体也将迎来全新的发展机遇。
目前各大云服务提供商纷纷将AI技术深度植入自身产品当中，通过智能化升级提升用户体验与满意度。
紫光云日前宣布，将全新推出新一代紫鸾6.0及紫鸾知识平台，提供从云资源到AI推理及知识管理的全栈智能服务，降低企业智能化转型门槛。紫鸾知识平台聚焦私域知识管理与AIGC（生成式AI）落地应用，帮助企业将海量数据资产转化为可调用的智能知识服务，实现从原始数据到智能服务的跃迁。
对此，紫光云公司总裁王燕平指出：“AI与行业应用的深度融合，正在加速云计算的快速变革。”中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚也表示，云计算与AI的结合将会愈发明显，作用也更显著。国际国内主流服务商正在积极调整技术架构，将AI深度嵌入进云体系架构，使之更加完整和统一，能够适应未来AI发展的需要。
将依托云平台推进智能化进程
随着云服务提供商持续整合AI技术，云计算平台已不再仅是单纯提供计算资源租赁，而是演变为具备强大智能决策能力的综合性服务平台。企业用户在使用云计算服务时，不仅能够获得高效的算力支持，更能借助AI技术实现业务流程的优化与创新。
谈到“云+AI”的融合发展趋势，紫光云首席技术官柳义利首先强调了云平台的一站式、智能化发展。在此背景下，云计算与AI技术不断融合，未来的智算云平台将提供更加一体化、智能化的服务，将涵盖从芯片算力到AI应用的全链条服务。用户可以通过云平台轻松获取所需的计算资源、存储资源以及AI开发框架和工具，从而实现快速开发和部署。紫光云近日发布的紫鸾6.0就围绕普惠AI进行了产品升级，打造高性能的智算中心，以实现云上的“三算合一”。
其次是未来的智算云平台将具备更高效的资源调度能力。通过智能算法和预测模型，云平台能够动态调配计算资源，满足用户在不同时间段、不同场景下的需求，从而提高资源利用率和降低运营成本。目前市场上持续火热的智算一体机需求，就是在DeepSeek加持下所形成，将极大地促进“云+AI”的落地与普及。紫光云在日前活动中也同期发布了紫鸾大模型一体机，快速实现大模型推理及在行业的应用落地。
第三是更加开放的生态。智算云平台将构建更加开放的生态系统，吸引更多的开发者和合作伙伴加入。通过提供丰富的API和微服务架构，云平台将促进AI技术的普及和应用，推动整个行业的创新发展。对此，王燕平表示，未来的智算云平台的辐射范围将越来越大，预计今年大约70%的企业，尤其是B端企业，都将采用云平台推进自身智能化的进程。
私域知识管理平台重要性凸显
随着云+AI的不断融合，其对行业赋能的能力也越来越强，医疗、金融、制造业、教育等行业都能从中受益。通过云平台，行业用户可以实现智能数据分析、预测性维护、个性化医疗，以及开放式教育等新模式。
以教育领域为例，借助云+ AI 技术，学生可以实现个性化学习。学校通过对学生学习数据的分析，智能系统能够为每个学生量身定制学习计划，提供针对性地辅导，提高学习效果。金融行业可以利用云平台强大的算力和 AI 的风险预测模型，金融机构能够更精准地评估客户信用风险，优化投资决策。在交通领域，云+ AI可以实现智能交通调度，通过对实时交通数据的分析，优化信号灯时长，减少交通拥堵，提高道路通行效率等。
不过，紫光云产品与研发部副总裁唐元武在接受媒体采访时，也强调了在AI的行业落地应用过程中，私域知识管理的重要性。大模型必须与机构组织私域数据结合，才能解决实际应用问题。在实践中通常的做法，一是对通用大模型进行微调，将其改造为行业模型，进而实现行业应用的落地；另一种做法是开发面向行业的知识平台，将海量数据资产转化为可调用的智能知识服务，进而实现从原始数据到智能服务的跃迁。为此，紫光云发布了紫鸾知识平台。唐元武表示，目前紫鸾知识平台已在政府、医疗、教育等多个行业实践落地。
解决芯片算力融合挑战
芯片算力依然是智算云平台当前面临的主要挑战之一。随着人工智能技术的飞速发展和应用场景的不断拓展，对数据处理、模型训练及推理的需求日益增长，这对芯片算力提出了更高要求。
根据柳义利的介绍，面对不同的计算芯片（如CPU、GPU、NPU等）及架构并存的局面，云平台在功能、性能和资源分配等方面的优化正变得越来越复杂。智算云平台需要采用软件定义算力的解决方案，将不同类型的算力资源进行池化和统一管理，提供统一类型的算力实例供用户使用。
而面对大量智算中心存在的算力低效问题，智算云平台需要采用虚拟化技术和容器化技术，将物理计算资源抽象成虚拟资源池，实现计算资源的按需分配和高效利用。同时，这也有助于提高智算云平台的灵活性和可扩展性。
当前，如何打造高性能、低成本的国产算力是一大挑战。紫鸾6.0提升了芯片云能力，将AI能力融入芯片设计环境和芯片设计服务当中。针对芯片大规模仿真的环境，通过AI技术和算力调度平台，可以解决芯片企业短时急需的高算力要求。同时针对芯片的后端设计，AI技术将加速布局布线的速度和精度。这不仅节省了成本，还缩短了时间。
5.吉利汽车2024年营收突破2400亿元，净利润同比增长213%
3月20日，吉利汽车公布2024年度业绩报告。报告显示，公司全年总营收达2402亿元，同比增长34%，首次突破2400亿元大关；归母净利润为166亿元，同比大幅增长213%；扣非后归母净利润85亿元，同比增长52%。期内毛利率提升至15.9%，毛利总额达382亿元；净现金水平上升40%至398亿元。
年内，吉利汽车实现总销量217.7万辆，同比增长32%，超额完成200万辆年度目标。其中，新能源车型销量达88.8万辆，同比劲增92%，国内市场渗透率连续五个月突破50%。
分品牌看，吉利银河全年销量49.4万辆，同比增长80%；极氪交付22.2万辆，增长87%；领克新能源销量占比提升至59%，总销量28.5万辆。
海外市场表现亮眼，年内出口销量41.5万辆，同比增长57%，覆盖81个国家及地区，并在中东、欧洲等重点市场推出多款高端车型。
关于业绩变动的原因，吉利汽车说明称，主要得益于规模效应释放及产品竞争力提升。公司通过整合资源优化品牌矩阵，将几何系列并入银河品牌，并推出智能新能源架构GEA；极氪与领克完成股权交割，形成双品牌驱动的协同效应，依托技术共享降本增效。此外，新能源车型占比提升至41%，智能化转型加速，全域AI技术体系及“千里浩瀚”智驾方案的落地进一步巩固技术护城河。
展望2025年，吉利计划推出10款全新新能源车型，持续推进AI、智驾及智能座舱技术量产，并加速全球化布局，预计年底前新增300个海外网点，全球渠道总数将超1100家。
