#Rubin GPU
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輝達披露 Rubin Ultra NVL576 架構 576 顆 GPU 合體成一顆巨型 GPU

輝達日前在 OCP 2026 大會上進一步披露了Rubin Ultra 平台的規劃，宣佈將利用新一代 CPO（光電封裝）技術與 NVLink 7，將 576 顆 GPU 串接成一個單一的運算域。其目標是讓整個液冷機櫃的運作模式如同一顆巨型 GPU，並主打「全球最高每瓦效能」。 這套名為 Vera Rubin Ultra NVL576 的架構，專為處理 10兆參數以上的超大型 AI 模型而設計。NVIDIA 高層在會中解釋，這並非僅限於單一機櫃內的 72 顆 GPU，而是透過光學技術與 NVLink 技術跨越多個機櫃，將其連成一體的更大規模系統，藉此大幅擴展 GPU 之間的高速互連範圍。 根據 NVIDIA 先前在 GTC 大會公佈的規格，Rubin Ultra NVL576 的目標效能可達 15 exaflops 的 FP4 推論效能與 5 exaflops 的 FP8 訓練效能，較 Blackwell GB300 NVL72 提升了約 14 倍。在記憶體配置方面，單一 Rubin Ultra GPU 最高可配置 1TB 的 HBM4E，整個平台總計可達 365TB HBM 以及 4.6PB/s 的總記憶體頻寬。 NVIDIA還 同步展示了全新的 NVLink 7 CPO Switch Tray 與 Vera Rubin Ultra Compute Tray。NVLink 7 CPO Switch Tray負責以光學方式延伸 NVLink 的連結範圍，後者則整合了兩顆 Rubin Ultra GPU 與一顆 Vera CPU，並採用全液冷設計。輝達強調，整體架構嚴格遵循 OCP 標準，延續模組化與可快速插拔的設計理念，旨在將安裝時間從數小時大幅縮短至數分鐘。
輝達披露 Rubin Ultra NVL576 架構 576 顆 GPU 合體成一顆巨型 GPU
美股#輝達#GPU架構#Vera Rubin Ultra
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TrendForce：2027年全球HBM平均售價同比上漲121%

儘管此前市場一度傳出輝達計劃將下一代Rubin AI加速器的HBM配置從12層堆疊降至8層堆疊，但最新供應鏈消息顯示，Rubin系列產品預計仍將以12層HBM4方案為主，而高帶寬內存市場則可能面臨新一輪大幅漲價。 根據Counterpoint Research引用的產業鏈調查結果，絕大多數Rubin架構產品仍將保持最初規劃的12層堆疊HBM4設計。這與此前有關輝達準備大規模轉向8層HBM4配置的傳聞有所不同。 按照輝達已經公佈的官方技術路線，Rubin GPU將配備12層堆疊HBM4內存，單顆GPU擁有最高288GB顯存容量，並可實現高達22TB/s的內存帶寬。對於當前的大型語言模型訓練和推理任務而言，顯存容量與帶寬仍然是決定性能表現的關鍵指標，因此業界認為輝達沒有太大動力在覈心規格上妥協。 此前韓國媒體曾報導稱，輝達要求三星電子和SK海力士增加8層HBM4產品供應，主要原因包括製造良率、散熱控制以及供應鏈壓力等問題。由於HBM4將內存介面寬度提升至2048位，同時需要將12層DRAM晶片進行垂直堆疊，其製造複雜度遠高於前幾代產品。
科技#輝達#Rubin AI加速器#HBM
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輝達開放Vera Rubin機架設計，AI數據中心標準之爭提前打響

輝達在OCP峰會上宣佈開放下一代Vera Rubin平台服務器設計規範，併發布搭載多達256顆自研CPU的專屬機架系統。公司推出800伏高壓直流方案以突破機架功耗瓶頸，意在AI智能體時代搶先構建生態基準，鎖定千億級數據中心市場話語權。 $輝達 (NVDA.US)$向外部廠商開放其下一代AI平台Vera Rubin的服務器設計規範，併發布專為AI智能體打造的CPU機架系統，意在將自身技術標準植入整個AI數據中心生態，進一步鞏固其在GPU市場之外的行業影響力。 此次披露發生於13日在加利福尼亞州聖何塞舉行的開放計算項目（OCP）全球峰會。輝達副總裁Ian Buck在演講中宣佈，公司將向外部合作方開放Vera Rubin平台的服務器機架及計算托盤設計藍圖，涵蓋供電、液冷和網絡連接的通用規範。輝達表示，此舉將降低服務器製造商的研發門檻，並縮短數據中心的建設周期與成本。 行業分析人士認為，此舉背後存在明確的戰略意圖——隨著AI智能體時代到來，基礎設施需求正從GPU向CPU和網絡設備延伸，輝達正藉助設計規範的開放，搶先構建以自身為核心的AI基礎設施生態。
科技#輝達#AI數據中心#AI智能體
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輝達 延期基本確認了？

The Information 上周去了聖克拉拉的輝達總部，在一個半秘密的測試場地裡見到了正在跑的 Vera Rubin 機架，資訊量不小。結合近期對頭部ODM廠商的調研，簡單分享幾點觀察： 1. 測試機架已經在客戶手上了 包括 CoreWeave、微軟、OpenAI、Anthropic、SpaceXAI 在內的數十家客戶，已經收到少量測試機架，每個機架 72 顆 GPU。 一位買家向 The Information 透露，這批機架的單價在 700 萬至 800 萬美元之間，而當前旗艦機型 GB300 機架的價格約為 500 萬美元。
輝達 延期基本確認了？
科技#輝達#GPU#Vera Rubin
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【Computex】雙芯王炸登場！輝達AI工廠架構將首次完整曝光，大摩：轉型全端AI計算公司的關鍵節點

6月2日，一年一度的台北電腦展就要正式拉開帷幕，摩根士丹利最新發佈的研究報告這場大會進行了前瞻。和往年不同，今年的Computex已經徹底從消費電子的秀場，變成了全球 AI 算力產業的終極角鬥場。本屆展會最大的看點，毫無疑問是輝達即將正式亮相的 Vera CPU 和 Rubin GPU 這兩款王炸產品。更重要的是，圍繞這兩款晶片的供應鏈佈局已經提前打響，台積電罕見調整了先進封裝的產能規劃。 對於輝達來說，這次電腦展是其從 “GPU 公司” 向 “全端AI計算公司” 轉型的關鍵節點。黃仁勳將在6月1日提前發表主題演講，大摩預計，他會展示一整套面向未來 AI 工廠的伺服器和網路系統設計，而其中最受關注的，就是首次公開的 Vera CPU 和下一代 Rubin GPU。 Part.01 輝達AI工廠架構將首次完整曝光 Vera CPU，這是輝達真正意義上挑戰英特爾和 AMD 的殺手鐧。大摩預計，輝達會在展會上公佈更多關於 Vera 的技術細節和商業化進度。
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周末閒聊科技半導體類股

最近行情的割裂程度確實蠻大，站在科技裡的，尤其是和資料中心相關的，那基本是享受了市場最大的紅利與溢價。如果是中老登們所持的白馬價值股，日子就沒那麼好過了，上漲時候沒體會，挨打的時候沒落下。 畢竟4月的零售資料也不行，4月社會消費品零售總額同比增長 0.2%，低於市場預期的 2%，且增速較3月放緩不少。除了菸酒比3月好點，其他全面下滑，而且有些滑得也挺誇張的。 感覺這個割裂的行情不會立馬結束，其他類股確實也比較難承載大資金的去處，而且長鑫上市在即，這26年妥妥超1200億的淨利潤，20xPE，就要去往2.5兆了，15%的流通盤，其中網上發行30-40%，網下配售50-60%中按70%做當日流通，兩者合計就超10%了，按2.5兆市值，流通得往2500億湊（雖然也不一定當日全賣），但整體抽水效應還是強的。 最近全網大範圍傳大摩關於最新的Rubin架構的成本拆解，表如下，估計也見過多次。增量最大的在儲存（435%）、交換與網路晶片（122%、121%）、PCB（233%）、MLCC（182%），周五類股個股也有較好反饋。
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科技#半導體#Rubin架構#PCB
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曾經高不可攀的H100 GPU，如今1.5折在平台出售，是什麼泡沫破了？

舊時王謝堂前燕？金融博主twi@HedgieMarkets 的一條推文引發了討論，曾經曾經售價高達 40,000 美元（約合 29 萬人民幣）的 H100，目前在 eBay 等二手平台上的成交價已跌至 6000 美元（約合 4.3 萬人民幣）左右，這些並不是像鹹魚上的壞件，而是真實可用的顯示卡。四年間，這一尖端人工智慧加速器跌幅高達 85%。為什麼 H100 跌得這麼慘？這並非因為其性能絕對值變弱了，而是因為在 AI 推理的戰場上，它的單位成本已經讓它被淘汰。原推文中提到，採用H100進行模型推理（也就是我們給模型提示詞，然後它們輸出內容）的成本約是新一代 Blackwell (B300) 的 11 倍。實際上，這個倍率還是綜合的保守數字，在semianalysis給到的資料中，GB200 NVL72在FP4性能上提高了98倍，這其實也是為什麼牢黃一直說“買的越多，省的越多”。經濟學家David McWilliams在接受《財富》採訪時表示，“對圖形處理器（GPU）的大規模投資存在問題，因為它就像【數字生菜】，很快就會枯萎——你投資的是一種易腐爛的商品。”這些尖端的GPU實際上在安裝進機房的同時就開始貶值。而對於追求極致效率的算力服務商來說，在看到新一代硬體以多倍效率碾壓姿態登場時，繼續持有 H100 意味著每跑一秒鐘都在虧錢，因為對手正用著營運成本僅為數十分之一的新一代硬體。實際上，這一現象也在揭開各大巨頭財報中的隱憂，各家科技巨頭們正在通過將這些 GPU 的折舊時間延長至 5-6 年，來掩蓋真實的資產貶值損失。然而，現實是殘酷的，輝達現在維持著“一年一更”的瘋狂節奏。當 Blackwell 甚至即將到來的 Rubin 架構以數倍的性能跨度入場時，那些帳面上還值數萬美元的 H100，在二手市場上其實只值一輛二手車的價格。這種帳面價值與市場價值的巨大鴻溝，已成為未來財報中巨額資產減值的伏筆。那既然貶值如此之快，為什麼微軟、Meta、Google等巨頭依然在源源不斷地訂購 B200 甚至還未出爐的Rubin？即使這些訂單在交付時可能就已經“過時”了？事實就是，時間才是這場競爭中的唯一硬通貨，在大模型競賽中，晚半年拿到算力可能意味著錯過整個時代。而在這些資料中心的基建中，也存在著客觀慣性，現代化資料中心的液冷設施和電力配額是提前相當長周期規劃的。即便 Rubin 更好，現在的機房只能跑 B200或者更老的H200。同時，持續購買當下的產品，往往是獲取下一代產品（如 Rubin/Feynman）優先供應權的“投名狀”。這釋放了一個什麼訊號？在提供那些二三線的雲服務商中，如果是加槓桿炒作算力，顯然要因為頂層競爭神仙打架（燒錢）的快速迭代而面臨破產洗牌。而由於這些曾經的頂級晶片快速淘汰，對中小企業和學術界是極大的利多。頂級算力正在從“奢侈品”變成“通用物資”，這預示著 AI 應用將迎來真正的爆發。或許我們再過四年五年，這些曾經高不可攀的算力晶片就會成為“大船貨”，以極其低廉的價格，成為我們垃圾佬的“二奶機”“三奶機”的一部分，搭建本地的家用算力伺服器。 (AMP實驗室)
曾經高不可攀的H100 GPU，如今1.5折在平台出售，是什麼泡沫破了？
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【CES 2026】黃仁勳罕見提前宣佈：新一代GPU全面投產

輝達2026年的首場重頭戲比以往來得更早。當地時間1月5日，在美國CES上，黃仁勳出乎意料地提前發佈了下一代AI晶片平台“Rubin”，打破了輝達通常在每年3月GTC大會上集中公佈新一代架構的傳統。AI競賽進入推理時代，輝達決定加速出擊。Vera Rubin已投產Rubin並非空降。早在2025年3月的GTC大會上，黃仁勳就已預告了代號“Vera Rubin”的超級晶片，並明確其將於2026年量產。此次在CES上，黃仁勳對Rubin平台進行了系統性發佈，Rubin成為輝達最新GPU的代號。“Rubin的到來正逢其時。無論是訓練還是推理，AI對計算的需求都在急劇攀升。”黃仁勳表示，“我們堅持每年推出新一代AI超級電腦，通過六顆全新晶片的極致協同設計，Rubin正在向AI的下一個前沿邁出巨大一步。”Rubin平台採用極端協同設計理念，整合了6顆晶片，包括NVIDIA Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換晶片、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU以及Spectrum-6乙太網路交換晶片，覆蓋了從計算、網路到儲存與安全的多個層級。相比前代Blackwell架構，Rubin加速器在AI訓練性能上提升3.5倍，運行性能提升5倍，並配備擁有88個核心的新款中央處理器（CPU）。相比輝達Blackwell平台，Rubin平台實現推理token成本最高可降低10倍，訓練MoE（專家混合）模型所需GPU數量減少4倍。同時，Vera Rubin NVL72機櫃級系統和平台同步發佈，命名上非外界預計的NVL144。對此，輝達高管在溝通會上向21世紀經濟報導等記者指出，NVL72指的是72個GPU封裝單元，每個封裝內部包含2個Rubin Die，因此系統中實際包含144個Rubin Die，這並不意味著系統規模變化。在生態層面，Rubin已獲得頭部雲廠商和模型公司的集中響應。AWS、Microsoft、Google、OpenAI、Anthropic、Meta、xAI、CoreWeave等均被列入首批採用名單。Rubin在CES的提前亮相，也引發了外界對輝達產品發佈節奏變化的關注。對此，輝達高管回應稱，目前構成Vera Rubin平台的六顆晶片已經全部到位，相關系統已在運行真實應用負載，並取得了積極結果。此次在CES上提前披露Rubin，主要是為了儘早向生態夥伴提供工程樣品，方便其為後續部署和規模化應用做準備。輝達同時強調，Rubin仍將按照既定節奏推進，計畫在今年下半年進入量產爬坡階段，這一時間安排與此前披露的路線圖保持一致。全端AI佈局隨著AI進入推理階段，黃仁勳展示的不只是Rubin平台。在CES演講中，輝達還發佈了一系列AI體系產品，包括開源模型、AI儲存、物理AI等。這是輝達的全端AI佈局，同時也是其在繼續釋放訊號：AI重心繼續從“訓練規模”轉向“推理系統”。具體來看，輝達發佈了推理上下文儲存平台（Inference Context Memory Storage Platform），這是一個專為推理場景設計的AI原生儲存平台。該平台由BlueField-4 DPU與Spectrum-X乙太網路支撐，在GPU與傳統儲存之間引入新的儲存層，用於高效管理和共享KV Cache，減少重複計算帶來的算力浪費。同時，黃仁勳特別強調了物理AI。在更長期的佈局上，輝達圍繞物理AI推進，發佈了一系列開源模型、開發框架和硬體平台，將AI能力從資料中心延伸至機器人、自動駕駛與工業邊緣場景。黃仁勳表示：“AI已經不再是一次性問答的聊天機器人，而是能夠理解物理世界、進行長期推理、使用工具完成真實工作，並同時保有短期和長期記憶的智能協作者。”面向機器人領域，輝達發佈了Cosmos與GR00T系列開源模型，用於機器人學習、推理與動作規劃。其中，Cosmos Reason 2是一款推理型視覺語言模型（VLM），使機器能夠“看見、理解並在物理世界中行動”；GR00T N1.6 則是一款面向類人機器人的推理型視覺-語言-動作（VLA）模型，用於解鎖全身控制能力。“機器人領域的ChatGPT時刻已經到來，”黃仁勳表示，“能夠理解現實世界、進行推理並規劃行動的物理AI模型，正在解鎖全新的應用場景。輝達覆蓋Jetson、CUDA、Omniverse 以及開源物理AI模型的完整技術堆疊，正在賦能全球合作夥伴，通過AI驅動的機器人重塑各個行業。”在自動駕駛領域，輝達發佈了Alpamayo開源模型家族，定位為面向“長尾場景”的推理型自動駕駛基礎模型。該體系配套發佈了AlpaSim高保真模擬框架以及覆蓋1700多小時駕駛資料的開源資料集，用於訓練和驗證基於推理的自動駕駛系統。黃仁勳表示，輝達的首款AV車將於第一季度在美國推出，其他地區緊隨其後。從Rubin平台的提前亮相，到推理儲存與物理AI的同步推進，輝達正在將AI基礎設施的競爭推向“系統工程能力”。在這一階段，真正拉開差距的，已不只是晶片算力本身，而是從架構、系統到生態的整體交付。 (21世紀經濟報導)
【CES 2026】黃仁勳罕見提前宣佈：新一代GPU全面投產
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