Nvidia Corp's (NASDAQ:NVDA) AI story is entering a new phase, but investors appear increasingly focused on what could go wrong. 輝達公司（納斯達克代碼：NVDA）的人工智慧故事正進入一個新階段，但投資者似乎越來越關注可能出現的問題。 Memory costs, margins, custom chips and Nvidia's investments in AI customers have all emerged as concerns. Bank of America, however, thinks investors may be overlooking what could drive the chipmaker's next leg higher. 記憶體器成本、利潤率、定製晶片以及輝達對人工智慧客戶的投資都已成為市場擔憂的問題。然而，美國銀行認為，投資者可能忽視了推動這家晶片製造商下一輪上漲的因素。

AI基礎設施熱潮正在逼近供應鏈極限。 據The Information報導，輝達正評估一項頗為激進的調整方案——為下一代AI GPU Rubin Ultra推出低於原計劃顯存配置的版本，以緩解高端高帶寬內存（HBM）供應不足帶來的量產壓力。 這意味著，即便是掌握GPU市場主導權的輝達，也不得不在產品規格與供應能力之間尋求平衡。 這一變化不僅反映出HBM供應已成為AI產業鏈最關鍵的瓶頸之一，也意味著AI服務器成本或進一步攀升，數據中心建設壓力仍將持續向下遊傳導。

①據稱，輝達正在測試多款Rubin Ultra GPU，部分備選版本HBM內存低於最初規劃，量產規格尚未確定；②機構指出，受DRAM產能等約束，2027年HBM供應將持續短缺，上游記憶體廠商將保有定價權；③業內指出，輝達嘗試將預算轉向光互聯、分層記憶體等以彌補內存短板。 據稱，$輝達 (NVDA.US)$正測試多種版本Rubin Ultra GPU，部分備選版本HBM內存容量低於原計劃。此舉旨在應對供應鏈瓶頸，也反映出AI需求暴漲造成高端內存緊缺，數據中心建設壓力仍將持續向下遊傳導。 據知情人士透露，過去幾周內，輝達至少測試了三款HBM規格下調的Rubin Ultra GPU。 輝達首席執行長黃仁勳在2025年輝達年度開發者大會上首次發佈Rubin Ultra時曾表示，每塊GPU將配備1TB的HBM4e內存，分佈在16個內存堆棧上。

AI硬體的供應趕不上AI基礎設施熱潮。輝達正評估一項頗為激進的調整方案： Rubin Ultra推出低於原計畫HBM的版本，以緩解HBM供應不足帶來的量產壓力。此舉或令大型CSP的資本開支繼續增加：資料中心建設成本或將進一步攀升。 一、報導概述 據The Information當地時間8月6日報導，輝達正評估一項頗為激進的調整方案——為下一代AI GPU Rubin Ultra推出低於原計畫視訊記憶體配置的版本，以緩解高端HBM供應不足帶來的量產壓力。 知情人士透露，過去數周輝達已測試至少三個不同版本的Rubin Ultra GPU，其中部分版本採用了低於最初規劃的視訊記憶體容量。輝達考慮推出低視訊記憶體版本，核心原因在於未來可能無法獲得足夠數量的高端HBM晶片，以支撐原始設計的大規模量產。

太長不看 1.SemiAnalysis 7月29日研究稱，Ultra主流SKU採用HBM4 8-Hi、192GB、約21TB/s和1,800W Max-Q，峰值理論FLOPs與Rubin相同，主要升級轉向576-GPU scale-up域；輝達目前只確認現款Rubin的288GB HBM4、12-Hi和22TB/s，以及Ultra NVL576的8×72-GPU拓撲，尚未確認Ultra的上述規格。 2.容量衝擊有2條基準：相對現款Rubin的288GB，192GB下降33.3%，GPU數量增加50%可避險；相對此前2-die Ultra HBM4E 12-Hi的384GB，下降50%，GPU數量需要翻倍才可避險。最早4-die、1,024GB方案同時改變裸片數、功耗與系統定義，81.25%的機械容量差不能直接等同於行業需求下修。 3.按每GPU 192GB和官方576-GPU域估算，NVL576含110.592TB HBM，是Rubin NVL72的5.33倍。更大的擴展域無法證明實際出貨量，卻說明需求正在從“單GPU高容量”轉向“更多低功耗GPU”；相對384GB舊Ultra方案，系統或GPU數量必須增加100%才能維持同等位需求。

7月27日消息，據外媒Wccftech援引廣發證券（GF Securities）的分析報導稱，輝達公司正在大幅減少其Vera Rubin NV72機架級AI系統的記憶體使用量，以應對持續的記憶體短缺和價格上漲問題。 輝達的Vera Rubin NVL72機架系統是全球性能最頂尖的AI計算平台之一。該系統於今年1月發佈，其首批性能資料在本月初由CoreWeave共享不同AI系統的吞吐量資料後首次浮出水面。結果顯示，在處理混合專家（MoE）模型工作負載時，搭載輝達Blackwell AI GPU的系統在150兆瓦功耗下可實現每秒8萬token的吞吐量；而全新的VR200 NVL72 Vera Rubin平台則將這一數值提升了10倍，達到每秒80萬token。 這一結果出爐之前，伯恩斯坦（Bernstein）早前的一份報告曾指出，單台NVL72 Rubin機架的成本可能高達910萬美元，主要原因在於記憶體價格走高。伯恩斯坦表示，此前有關該機架成本為780萬美元的估算，是基於過時的記憶體價格預測得出的。該金融機構進一步指出，HBM4記憶體的價格在2027年可能上漲至53美元/GB。 近日，廣發證券的一份報告顯示，輝達正在進行調整，以應對記憶體市場的供應和價格壓力。該報告認為，從Vera Rubin NVL72機架開始，輝達將把該機架的SOCAMM（小型壓縮附加記憶體模組）容量減半，從原先的192GB模組降至96GB。這些調整是為了應對LPDDR5X市場的供應緊張局面。

2026年，光模組電晶片市場正經歷一場深刻的變革。Trainium 3 與 TPU 對 ACC 的需求激增，CTLE 技術加速迭代，而Vera Rubin 的量產時點也牽動著整個產業鏈的神經。今天，我們深入解析這場技術競賽的核心。 一、晶片短缺與價格博弈：Semtech 與 Macom 的較量 當前，1.6T 產品的市場需求旺盛，但供應鏈的瓶頸集中在晶片。“晶片是供應鏈的卡點，大家都在搶晶片。” 專家指出，Semtech 和 Macom 作為主要供應商，其 200G EQ/CTLE 晶片的價格目前穩定，但交期延長。預計2026年第四季度，隨著晶圓廠產能增加，價格將出現下調。 針對“8美金”的報價，專家強調這可能是老型號產品，目前主流價格在18-20美金左右。明年（2027年）第二季度，價格有望下降20%-30%，但降至8美金難度較大。不過，隨著出貨量增加和原材料成本下降，供應鏈壓力減輕後，價格仍有進一步下調空間。

在AMD舉行AI相關活動前夕，輝達搶先釋放了一枚重磅信號。 美東時間7月21日， $輝達 (NVDA.US)$ 更新下一代Vera Rubin平台進展：Vera Rubin NVL72已正式進入量產爬坡階段，相關機架已經在 $CoreWeave (CRWV.US)$ 、 $Google-C (GOOG.US)$ Google Cloud、 $微軟 (MSFT.US)$ Microsoft Azure和 $甲骨文 (ORCL.US)$ Oracle Cloud Infrastructure等合作夥伴處運行。 這並不是一次簡單的新品預告。早在5月底，輝達便宣佈Vera Rubin進入全面生產階段；此次更新的真正意義，在於平台開始從「量產承諾」轉向「客戶部署與實測驗證」。 輝達披露，Vera Rubin背後已經形成一張覆蓋全球30個國家、350多個工廠節點、約300家合作夥伴的供應鏈網絡。如此龐大的產業協作規模意味著，輝達銷售的不再只是一顆GPU，而是一整套可以復制和擴張的「AI工廠」。