3月24日，华泰证券发表研究报告称：北京时间2025年3月19日，GTC大会正式召开，除硬件产品更新之外，英伟达CEO黄仁勋在会上详细介绍了公司在软件生态的全面布局。认为，AI应用正处在从Agentic AI向Physical AI跨越的重要时点，数据权限、计算能力、软件生态三大要素正加速突破，看好2025年AI应用发展提速。

AgenticAI到PhysicalAI：需要数据、计算、生态三重突破

根据GTC大会介绍，AI技术正经历从AgenticAI到PhysicalAI的跨越。区别于上一代GenerativeAI，AgenticAI通过更好地推理能力实现了复杂任务的拆解与执行。认为，能够实现AgenticAI应用的规模化落地，本质上在于数据权限从公域进入私域（企业私有数据、行业私有数据）、Token计算量级的百倍级增长、Agent应用生态的持续完善。同理，目前从AgenticAI向PhysicalAI进阶，同样需要数据、计算、生态的三重突破。以英伟达为代表的公司，正全力向软件层延伸，我们看好技术变革下AI应用的突破。

数据：挖掘垂直数据价值是AI应用突破“能力边界”的关键

AI应用的能力边界由“模型能力”与“数据权限”共同决定。从AgenticAI到PhysicalAI，既需要模型上具备更好的物理世界理解能力，又需要专业场景数据的进一步放开。AgenticAI阶段我们已经看到了类似趋势，2CAI应用从联网数据拓展到个人知识数据，并向个人行为数据进一步延伸；2BAI应用从企业知识数据拓展到单业务环节数据，并进一步向跨业务系统数据方向延伸，我们看好数据权限打开下的Agent应用发展。同时，认为，PhysicalAI需求下，图像、视频等多模态数据有望成为新的增量数据源。

计算：Cuda-X打造面向不同行业的加速计算能力

伴随数据体量拓展、模型参数量扩大、计算复杂度提升，如何通过加速计算解决应用落地的效率问题是技术突破的关键点。此次GTC大会上，英伟达发布Cuda-X系列加速库，旨在为开发者提供强大的工具，以利用GPU的强大计算能力来加速各种应用。Cuda-X覆盖DNA测序、5G/6G信号处理、量子计算、医疗成像等多类下游场景，包含超过400个库，涵盖了从数据处理、特征工程、机器学习到验证和部署的各个步骤。认为，计算效率提升是打开复杂应用场景的关键，高效的加速库有望推动AI应用加速发展。

生态：拥抱开源，发布Dynamo操作系统与GrootN1机器人模型

应用生态的繁荣离不开技术开源，以DeepSeek为例，其凭借突出能力与开源特性快速成为国内应用厂商的普遍选择。此次GTC大会，英伟达发布了Dynamo、Groot N1两大开源产品，旨在强化其在工业与机器人两大场景的技术布局。1）Dynamo：被定位为“AI工厂的操作系统”，能够在大规模GPU集群中高效地编排和协调AI推理请求，最大化token收益；2） GrootN1：是一款面向人形机器人开发的开源基础AI模型，具备“快思考”和“慢思考”的双系统架构，模拟人类的认知过程。认为，工业、机器人两大复杂场景已成为各厂商的突破重点，看好2025年两大场景的产品与技术突破。