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【CES 2026】首款HBM4 GPU，全面投產
輝達周一表示，其下一代 Rubin AI 晶片已“全面投產”，並將於 2026 年下半年上市。同時，該公司還公佈了備受期待的 Blackwell 系列繼任者的更多細節。
“我們必須每年都推進計算技術的進步，一年也不能落後，” 輝達首席執行長黃仁勳在 CES 2026 電子貿易展期間的主題演講中表示。
魯賓發表此番言論之際，人們越來越擔心會出現“人工智慧泡沫”，因為人們越來越質疑大規模人工智慧基礎設施建設還能持續多久。
這家晶片巨頭通常會在加州聖何塞舉行的 GTC 開發者大會上公佈其人工智慧晶片的最新進展，今年的 GTC 大會將於 3 月 16 日至 19 日舉行。
輝達在2025年3月的GTC大會上預覽了Vera CPU和Rubin GPU，並表示Vera-Rubin晶片組將比其前代產品Grace-Blackwell提供更出色的AI訓練和推理性能。推理是指使用訓練好的AI模型來生成內容或執行任務。
在周一的發佈會上，黃仁勳公佈了Rubin系列產品的更多細節。Rubin GPU的推理計算性能是Blackwell的五倍，訓練計算性能是Blackwell的3.5倍。與Blackwell相比，新一代晶片還能降低訓練和推理成本，推理令牌成本最多可降低10倍。
Rubin 架構包含 3360 億個電晶體，在處理 NVFP4 資料時可提供 50 petaflops 的性能。相比之下，Nvidia 上一代 GPU 架構 Blackwell 的性能最高為 10 petaflops。同時，Rubin 的訓練速度提升了 250%，達到 35 petaflops。
晶片的部分計算能力由一個名為 Transformer Engine 的模組提供，該模組也隨 Blackwell 一起發佈。據輝達稱，魯賓的 Transformer Engine 基於一種更新的設計，並具有一項名為硬體加速自適應壓縮的性能提升功能。壓縮檔案可以減少其包含的位元數，從而減少 AI 模型需要處理的資料量，進而加快處理速度。
輝達首席執行長黃仁勳表示：“Rubin 的問世恰逢其時，因為人工智慧的訓練和推理計算需求正呈爆炸式增長。憑藉我們每年推出新一代人工智慧超級電腦的節奏，以及六款全新晶片的深度協同設計，Rubin 的推出標誌著我們向人工智慧的下一個前沿領域邁出了巨大的一步。”
據輝達稱，Rubin 還將成為首款整合 HBM4 記憶體晶片的 GPU，其資料傳輸速度高達每秒 22 TB，比 Blackwell 有了顯著提升。
該公司表示，Rubin 系列晶片已經“全面投產”，並將於今年下半年提高產量。
微軟 Azure 和輝達支援的雲服務提供商 CoreWeave 將成為首批在 2026 年下半年提供由 Rubin 提供支援的雲端運算服務的公司之一。
在周日的一次媒體簡報會上，輝達高級總監迪翁·哈里斯表示，提前推出 Rubin 產品是因為這些晶片“在展示實際準備情況方面達到了一些非常關鍵的里程碑”，並補充說，該公司正在努力使生態系統做好準備，以採用 Vera-Rubin 架構。
“鑑於我們目前的準備情況，以及市場對 Vera-Rubin 的熱情，我們認為這是一個絕佳的機會，可以在 CES 上推出這款產品，”哈里斯說。
然而，比預期更早發佈的 Rubin 一代晶片並未給市場留下深刻印象，輝達股價在周一盤後交易中下跌 0.13%，此前收於 188.12 美元。
黃仁勳身著一件閃亮的黑色皮夾克，這是他標誌性皮夾克的改良版，在拉斯維加斯BleauLive劇院向3000名座無虛席的聽眾發表了主題演講 。現場氣氛熱烈——這位CEO一出場就受到了歡呼、掌聲和觀眾用手機拍照的熱烈歡迎——這充分證明了這家公司如彗星般迅速崛起，如今它已被視為人工智慧時代最重要的風向標。
首席執行長此前表示，即使沒有中國或其他亞洲市場，該公司預計到 2026 年，其最先進的 Blackwell AI 晶片和 Rubin 的“早期產能提升”也將帶來5000 億美元的收入。
與此同時，黃仁勳認為人工智慧的未來將主要體現在物理世界中。在CES 2026正式開幕前一天，也就是周一的場外活動中，輝達宣佈與多家製造商、機器人製造商和領先的汽車製造商達成合作，其中包括比亞迪、LG電子和波士頓動力公司。
黃仁勳表示：“機器人領域的 ChatGPT 時刻已經到來。物理人工智慧的突破——能夠理解現實世界、推理和規劃行動的模型——正在解鎖全新的應用。”他指的是開啟生成式人工智慧熱潮的聊天機器人 ChatGPT。
輝達發佈Vera Rubin NVL72人工智慧超級電腦
在2026年國際消費電子展（CES）上，人工智慧無處不在，而輝達GPU則是不斷擴展的人工智慧領域的核心。今天，在CES主題演講中，輝達首席執行長黃仁勳分享了公司將如何繼續引領人工智慧革命的計畫，因為這項技術的應用範圍將遠遠超出聊天機器人，擴展到機器人、自動駕駛汽車以及更廣泛的物理世界。
首先，黃仁勳正式發佈了輝達下一代AI資料中心機架級架構Vera Rubin。Rubin是輝達所謂的“極致協同設計”的成果，它由六種晶片組成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換機、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4資料處理單元和Spectrum-6乙太網路交換機。這些元件共同構成了Vera Rubin NVL72機架。
對人工智慧計算的需求永無止境，而每款 Rubin GPU 都承諾為這一代產品提供更強大的計算能力：NVFP4 資料類型的推理性能高達 50 PFLOPS，是 Blackwell GB200 的 5 倍；NVFP4 訓練性能高達 35 PFLOPS，是 Blackwell 的 3.5 倍。為了滿足如此龐大的計算資源需求，每款 Rubin GPU 都配備了 8 個 HBM4 視訊記憶體堆疊，提供 288GB 的容量和 22 TB/s 的頻寬。
每個GPU的計算能力只是人工智慧資料中心的一個組成部分。隨著領先的大型語言模型從啟動所有參數以生成給定輸出詞元的密集架構，轉向每個詞元僅啟動部分可用參數的專家混合（MoE）架構，這些模型的擴展效率得以相對提高。然而，模型內部專家之間的通訊需要大量的節點間頻寬。
Vera Rubin推出用於縱向擴展網路的NVLink 6，將每個GPU的交換矩陣頻寬提升至3.6 TB/s（雙向）。每個NVLink 6交換機擁有28 TB/s的頻寬，每個Vera Rubin NVL72機架配備9個這樣的交換機，總縱向擴展頻寬可達260 TB/s。
Nvidia Vera CPU 採用 88 個定製的 Olympus Arm 核心，並配備 Nvidia 所謂的“空間多線程”技術，可同時運行多達 176 個線程。用於將 Vera CPU 與 Rubin GPU 連接起來的 NVLink C2C 互連頻寬翻倍，達到 1.8 TB/s。每個 Vera CPU 可定址高達 1.5 TB 的 SOCAMM LPDDR5X 記憶體，記憶體頻寬高達 1.2 TB/s。
為了將 Vera Rubin NVL72 機架擴展為每個包含八個機架的 DGX SuperPod，Nvidia 推出了兩款採用 Spectrum-6 晶片的 Spectrum-X 乙太網路交換機，這兩款交換機均整合了光模組。每顆 Spectrum-6 晶片可提供 102.4 Tb/s 的頻寬，Nvidia 將其應用於兩款交換機中。
更多產品同步發佈
NVIDIA正式發佈了面向AI資料中心的新型CPU“Vera”和GPU“Rubin”。雖然此前已有相關計畫公佈，但首席執行長黃仁勳於1月5日在拉斯維加斯的主題演講中正式揭曉了這些產品。
此外，該公司還發佈了高速網路產品，例如 NVLink 6 交換機（允許使用 Vera 和 Rubin 在機架內進行擴展）、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 和 Spectrum-6 乙太網路交換機（允許在資料中心內擴展此類機架）。
Rubin是當前一代GPU“Blackwell”（NVIDIA B300/B200/B100）的繼任者，採用了全新的GPU架構和HBM4視訊記憶體。根據NVFP4的計算，Blackwell的AI推理和訓練性能為10 PFLOPS，而Rubin的推理性能達到50 PFLOPS，速度提升了5倍；訓練性能達到35 PFLOPS，速度提升了3.5倍。
NVIDIA 正式宣佈 Vera 是一款採用 Arm 架構的 CPU，配備 88 個 NVIDIA 定製設計的 Olympus 核心；Rubin 是一款面向 AI 資料中心的 GPU，將成為當前 Blackwell (B300/B200/B100) 產品的繼任者。
這款以美國著名科學家庫珀·魯賓 (Cooper Rubin) 命名的 Rubin GPU，採用 Rubin 架構，相比 Blackwell 架構，能夠實現更高效的 AI 計算。它還配備了全新的 HBM4 記憶體技術、第六代 NVLink、機密計算功能和 RAS 引擎，從而提升了平台級的性能和安全性。
通過這些改進，在使用 NVIDIA 的高級推理模型和實現智能體 AI 的 MoE（專家混合）模型時，推理的每個令牌成本最多可以降低十分之一，訓練的每個令牌成本最多可以降低四分之一。
與上一代 Blackwell（可能是 GB200 中搭載的 B200）相比，Rubin 的 NVFP4 推理性能提升至 50 PFLOPS，性能提升 5 倍；訓練性能提升至 35 PFLOPS，性能提升 3.5 倍（Blackwell 的這兩項均為 10 PFLOPS）。HBM4 的記憶體頻寬為 22 TB/s，是 Blackwell 的 2.8 倍；每個 GPU 的 NVLink 頻寬為 3.6 TB/s，性能提升兩倍。
另一方面，Vera 是一款搭載 88 個 NVIDIA 定製設計的 Olympus 核心的 Arm CPU。它支援 NVIDIA 的專有虛擬多線程 (SMT) 技術“NVIDIA Spatial Multi-threading”，啟用後可作為 176 線程 CPU 使用。它可配備 1.5TB 的 LPDDR5X 記憶體（容量是上一代 Grace 的三倍），基於資料中心記憶體模組標準“SOCAMM”，記憶體頻寬為 1.2TB/s。
與 Blackwell 系列一樣，Vera Rubin 每個模組將包含一個 Vera 處理器和兩個 Rubin 處理器。此外，還將推出 Vera Rubin NVL72，這是一款可擴展解決方案，可將 36 個 Vera Rubin 處理器整合到單個機架中。Vera Rubin NVL72 配備了支援第六代 NVLink 協議的 NVLink 6 交換機，單個機架可容納 36 個 Vera CPU 和 72 個 Rubin GPU。
此外，NVIDIA 還計畫推出“HGX Rubin NVL8”，這是一款面向 OEM 廠商的設計，將八個 Rubin 模組整合在一台伺服器中；以及“DGX Rubin NVL8”，這是一款專為 x86 處理器設計的伺服器。客戶可以選擇將 Rubin 與 NVIDIA 的 Arm CPU 或 x86 CPU 搭配使用。
同時，NVIDIA 還發佈了用於橫向擴展的高速網路新產品，包括 ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 和 Spectrum-6 乙太網路交換機。這些產品可以與前文提到的 Vera Rubin NVL72 和 HGX Rubin NVL8 配合使用，實現橫向擴展。
該公司還發佈了“DGX SuperPOD with DGX Vera Rubin NVL72”，這是一款由八塊 Vera Rubin NVL72 GPU 組成的擴展型超級電腦，可作為人工智慧超級電腦的參考設計。通過利用 CUDA 等軟體解決方案，一台超級電腦即可使用 256 個 Vera CPU 和 512 個 Rubin GPU。
據該公司稱，Vera 和 Rubin 計畫於 2026 年下半年發佈，並將通過四大雲服務提供商（AWS、Google雲、微軟 Azure 和 Oracle 雲基礎設施）以及戴爾科技、HPE、聯想和超微等原始裝置製造商 (OEM) 提供。該公司解釋說，OpenAI、Anthropic 和 Meta 等人工智慧模型開發公司已經宣佈了他們的採用計畫。
輝達五年來首次“缺席”CES展會
整個行業正陷入零部件短缺的困境，輝達剛剛在X平台上宣佈，其2026年CES主題演講將“不會發佈任何新的GPU”，這無疑給新PC組裝商們僅存的一點希望潑了一盆冷水。這打破了輝達連續五年在CES上發佈新款GPU（無論是桌面級還是移動級）的慣例；這一次，將不會有任何新的硬體產品問世。
此次發佈會的大部分內容可能都會聚焦於人工智慧領域的最新進展。自2021年以來，微軟每年都會在CES上展示其最新的晶片產品。最近，RTX 50系列顯示卡在拉斯維加斯標誌性的CES展廳首次亮相，並且一直有傳言稱RTX 50 Super系列顯示卡也將在CES 2026上發佈。
雖然官方從未正式確認，但DRAM短缺可能導致了此次發佈計畫的擱淺。否則，輝達本可以在CES 2024上發佈RTX 40 Super系列顯示卡，而這距離首款Ada Lovelace顯示卡發佈僅一年之隔。此外，該公司最新的Blackwell GPU採用的是GDDR7視訊記憶體，而GDDR7視訊記憶體的生產難度更高。情況已經惡化到如此地步，甚至有傳言稱輝達將重啟RTX 3060的生產，因為該顯示卡採用的是GDDR6視訊記憶體，並且採用的是三星較老的8nm工藝製造。
記憶體供應是問題的關鍵所在。如果背後的工廠完全癱瘓，輝達就無法發佈新的GPU。全球只有三家公司——美光、SK海力士和三星——能夠生產尖端DRAM，而且它們都樂於將產品賣給AI客戶以獲取更高的利潤。對通用人工智慧（AGI）的渴求促使像OpenAI這樣的公司制定了突破性的計算目標，這些目標遠遠超出了我們現有供應鏈的承載能力。
有些人可能會疑惑，為什麼政府不介入幫助消費者？監管市場難道不是他們的職責嗎？不幸的是，地緣政治因素使情況更加複雜，因為前沿人工智慧代表著另一場軍備競賽，而華盛頓希望保持對中國的領先優勢。
歸根結底，不會有救星出現。就像2014年的記憶體危機和過去十年間各種GPU短缺一樣，我們只能等到人工智慧熱潮停滯不前才能迎來轉機。目前，輝達顯示卡的價格尚未上漲，所以這或許是我們重返黃牛倒賣時代的最後時刻。不過，社區裡有些人，比如藍寶石的公關經理，仍然抱有希望，相信這場風暴最終能夠過去。 (半導體行業觀察)