AI阶段向代理与物理AI演进，IT服务迎新机遇

概览

本篇研报基于英伟达Computex主题演讲，总结了AI发展对日本IT服务行业的关键影响。报告指出，随着Vera Rubin时代的过渡和企业AI采用的加速，AI阶段正从训练转向推理，再进一步转向AI代理。英伟达强调企业需设计低成本高效的专用代理，并推出了Nemotron 3 Ultra开源模型以解决AI投资回报率（ROI）问题。此外，英伟达正加强物理AI（如机器人与自动驾驶）的布局，与其合作伙伴富士通（Fujitsu）相关的业务进展值得密切关注。

核心观点

AI阶段演进与IT服务转型 随着AI进入代理阶段，企业需要设计专用代理以降低成本并提高效率。英伟达推出的Nemotron 3 Ultra模型作为高效低成本的开源模型，旨在帮助企业解决AI Token成本高企的问题，改善ROI。这意味着系统集成商（SIer）的业务重心可能从传统的系统开发，转向企业AI代理的设计、管理和安全服务。 模型使用优化与SIer新机遇 随着企业采用AI代理，如何优化模型使用将成为关键问题。企业需根据任务难度和重要性选择合适的模型，这种“模型使用优化”工作预计将成为SIer未来的重要业务领域。研报提到，ServiceNow、Palantir、SAP和CrowdStrike等软件公司正基于英伟达技术构建代理AI。 物理AI与Fujitsu的潜力 英伟达将物理AI（机器人与自动驾驶）视为代理AI之后的下一阶段。在物理AI中，机器人可能使用基于规则的软件处理特定任务（例如税务计算），这在某些场景下比AI反复验证更高效。研报认为，富士通因其与英伟达的合作关系，以及在业务软件、数据和专业知识方面的积累，随着物理AI的推进，其关注度可能会提升。

分析框架

研报主要通过梳理英伟达在Computex演讲中释放的关键信息，结合行业发展趋势，推导其对日本IT服务行业的影响路径。首先，从英伟达的产品策略（如Nemotron系列模型）出发，分析其如何解决企业AI部署中的成本与效率问题；其次，基于AI从训练到推理再到代理的演进逻辑，推断SIer业务模式的潜在转变；最后，结合物理AI的前瞻性布局，识别出与英伟达合作的日本IT服务商（如Fujitsu）的受益逻辑。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  AI发展阶段（训练→推理→代理）对下游IT服务需求的传导

  研报指出AI技术的演进路径（从训练模型到推理应用，再到自主代理）会直接改变企业对IT服务的需求形态，推动SIer从传统系统开发转向更高阶的AI代理设计与运维服务。

• 公司基本面与财务框架ROI分析

  AI投资回报率（ROI）是企业采纳AI的关键考量

  研报强调企业是否采纳AI取决于生产力提升是否足以覆盖Token等成本，英伟达推出低成本高效的Nemotron模型正是为了解决这一ROI约束，从而加速企业AI落地。

• 行业/产业分析框架替代效应分析

  物理AI中基于规则的软件与AI验证的替代关系

  研报提到在特定任务（如税务计算）中，传统基于规则的软件可能比让AI反复验证更高效，说明物理AI并非完全替代传统软件，而是根据任务特性与规则软件协同或互补。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• Fujitsu (6702.T)

  受益于英伟达在物理AI领域的布局，与其有业务合作

  优势

  与英伟达合作；拥有业务特定的软件、数据和专业知识

• NVIDIA (NVDA)

  作为AI基础设施与模型提供商，推动行业向代理与物理AI演进

  优势

  推出Nemotron 3 Ultra等低成本高效模型；在物理AI领域布局Cosmos 3等模型

关键数据

• 英伟达新模型Nemotron 3 Ultra开源、低成本高效模型，旨在改善企业AI投资回报率
• 英伟达未来模型计划Nemotron 4 和 5将在后续阶段发布，研报将持续跟踪其作为企业AI模型提供商的地位
• 英伟达物理AI相关模型Cosmos 3用于加强物理AI（机器人、自动驾驶）的布局
• 合作公司Fujitsu (6702.T)与英伟达有业务合作，在物理AI领域具备业务软件、数据和专业知识优势

影响与含义

研报认为，英伟达推动AI代理与物理AI的发展，为日本IT服务行业带来了新的增长机会。SIer有望从模型使用优化、企业AI代理设计与管理、以及物理AI相关的系统集成中获益。其中，富士通因与英伟达的合作及其在行业软件与数据方面的积累，在物理AI时代可能获得更多关注。

后续跟踪

• 英伟达作为企业AI模型提供商的地位
• Nemotron 4和5的发布情况
• Fujitsu在物理AI领域的业务进展