作者 | 赵之齐

编辑 | 包永刚

在预训练赛道凭借硬件性能与生态优势称霸的英伟达，进入 AI 推理时代后，面临新的挑战。

在 CES 2026 上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋强调了 " 物理 AI" 是 AI 的下一波浪潮。他将推理性 AI 置于核心位置，发布了具备自主思考能力的自动驾驶 AI Alpamayo，提出了与西门子联手打造工业 AI 的未来蓝图，并且，也披露了下一代 AI 计算平台 Vera Rubin 的细节。

显然，黄仁勋不愿让 Rubin 停留在 " 概念革命 " 的想象层。他花了大量篇幅阐述 AI 推理带来的挑战：模型规模每年增长十倍，推理从单次生成走向多步思考，所需算力呈指数级膨胀，更长的上下文也导致存储与带宽压力飙升。

对此，英伟达给出的解决方案是，集成 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太网交换机的组合平台。

在部分业内人士眼中，这是一场 " 营销意味更重 " 的发布：面对 TPU、超节点等在推理领域相继崛起，以及单芯片制程逼近物理极限的现实，英伟达推出六芯协同组合 Rubin 平台，是其保持在推理市场领先地位的关键一步。

但这背后也隐藏着现实问题：

Rubin 的推理性能突破，建立在 NVFP4 自适应调整精度前提下，"但提高 FP4 精度的推理，难免会挤压 FP16、FP32 等更高精度的计算资源，且精度下降后，对于文生视频等对精度敏感的场景而言，推理质量也会肉眼可见地变差 "。

而对于黄仁勋提出 Rubin 平台用 45 ℃温水冷却、有望为全球数据中心总电力消耗节省约 6% 的论断，AI 系统架构师徐先生解读："这种方式的出液与进液温差很小，核心元器件的实际工作温度可能维持在八九十摄氏度，机柜的故障率很难实质下降。"

面对这一系列严苛的前置条件，Rubin 能否切入推理市场并实现大规模落地，尚不明朗。（更多关于 Rubin 落地的细节判断，欢迎添加作者微信 Ericazhao23 交流。）

不过，黄仁勋形容这套六芯组合系统的出现 " 恰逢其时 " ——它告别了单一芯片的能力竞赛，迈向算力基础设施的全栈升级，这与他在 GTC 2025 上强调的打造 "AI 工厂" 概念，一脉相承。

对于此次战略转向，多位业内人士给出了相似判断："Rubin 的发布对于国产芯片来说短期会利空，但长期会利好。从英伟达这个动作可以看出，单芯片性能红利已经触顶，多芯片协同与系统设计能力会成为新的破局关键。"

这种系统性的能力，也是许多国产芯片公司已在探索的技术路径。

Rubin 的发布，是英伟达在推理时代进一步加固自身的生态护城河。然而，行业也已形成共识："训练业务的价值核心是效率，但推理业务的核心是成本"。在新的价值逻辑下，Rubin 要实现它的蓝图，需要跨过哪些关卡？在竞争日趋激烈的推理赛道中，英伟达还能延续其在预训练领域的霸主地位吗？

从芯片竞争到系统博弈：Rubin 带来的启示

在 CES 现场聆听分享的胡晨辉，已有十多年芯片从业经验。已经耳闻 Rubin 存在的他，这次比起惊喜，更多是平静地感慨：" 它终于来了 "。

在他看来，黄仁勋的整场演讲，都在传递一种 " 强者恒强 " 的气质。

介绍完架构细节后，黄仁勋强调了 Vera Rubin 在商业上的亮眼表现：

训练一个十万亿参数规模的大模型时，其所需的集群规模仅为 Blackwell 系统的四分之一；在同等功耗和空间条件下，一座 Vera Rubin 数据中心的 AI 计算吞吐量，预计可达到基于 Hopper 架构数据中心的约 100 倍。

不仅如此，未来大规模 AI 服务的 token 生成成本，预计能降到当前水平的十分之一左右。

这样的性能与成本优势，切中了推理时代的核心需求——过去数据中心 " 更大模型 + 更强算力 " 的发展路径，如今已难以被复制，各类交互、驾驶、控制等场景对时延高度敏感，且更多落地在端边侧，对成本有着苛刻追求。面对群雄逐鹿的格局，英伟达也开始以 " 性价比 " 为抓手，坚守推理市场的份额。

黄仁勋还指出，此次 Rubin 的发布，也打破了英伟达过往 " 每一代新平台不应有超过一两个芯片发生变动 " 的原则，可以说是其从 "AI 芯片厂商 "，向打造 "AI 工厂 " 转型的重要一步。

对于这一策略的转变，炜烨智算副总裁孟健雄认为，短期内对国产芯片可能利空，但最终一定是具备制造业优势的中国更占赢面——只是这个周期可能非常漫长。

徐先生也直言，这次英伟达的动作，释放出一个关键信号：如今他们讲的不再是单芯片的故事，而是多芯片系统的协同价值，这意味着其芯片设计、代工封装等环节已经接近物理极限，对国产芯片来说，反而是一种利好。

芯片领域资深投资人 IO 资本创始合伙人赵占祥，也持相似立场。他指出，通过全局设计来提升综合算力、推出整机乃至集群级的解决方案，是 Google TPU 很早就开始走的路线，而这条技术路径，国内已有不少芯片创业公司在积极布局。（各类芯片架构的进一步探讨，欢迎添加作者微信 Ericazhao23 交流。）

此外，这一趋势对国内存储厂商也十分有利。

他进一步分析说：大模型推理对 KVCache 的调用频率更高，当前的性能瓶颈是 GPU 直连的 HBM 容量有限，而存储服务器又与计算单元的物理距离过远。由此来看，未来 CXL 存储、LPDDR 等新型高速存储技术，都有望被部署到 GPU 周边，通过缩短数据传输链路来提升推理性能，进而带动相关技术的商业化落地与规模化应用。

毋庸置疑的是，英伟达发布的 Rubin 平台，在硬件性能和性价比上的进一步突破，也加强了其生态护城河。

但赵占祥也指出一个核心矛盾：英伟达试图通过强化软硬耦合，绑定客户采购其全套产品；但客户其实更倾向于选择软硬解耦的方案，不愿被英伟达的生态完全绑定，因此，采购决策负担与顾虑也可能随之加重。

不过，在生态绑定的争议之外，Rubin 所标榜的五倍性能突破，要真正落地应用，还需跨过多重技术与实践关卡。

动态精度调整，" 伟大的发明 " 还是美好的想象？

在 CES 2026 上，黄仁勋把 NVFP4 Tensor Core 称作是一项 " 伟大的发明 "。

这是一个完整的处理器单元，能自适应地调整精度和结构，从而在允许精度损失的场景下实现更高吞吐量，并在需要时恢复到可能的精度。这种动态调整能力，完全在处理器内部自主完成。Rubin GPU 的 AI 推理浮点性能相较上一代 Blackwell 提升五倍，核心驱动力正是 NVFP4 Tensor Core 对精度与吞吐率的自适应调度能力。

然而，这种技术模式能否获得市场青睐？

" 晶体管就那么大，提高 FP4 精度的推理，难免会挤压 FP16、FP32 等更高精度的计算资源 "，AI 系统架构师徐先生说道。

显然，高精度是预训练的刚需，一定程度上牺牲了精度的 Rubin，瞄准的最大场景或是未来行业模型的后训练和推理应用、训推一体化领域。

但这就陷入一个尴尬境地：即便英伟达仍维持着技术领先的地位，国内厂商却已开始凭借超节点等形态进行追赶，"这条赛道跟国产芯片厂商布局高度重叠，英伟达当下力推的技术方向，国产厂商也在做 "，徐先生补充道。

同时，不可忽略的是，在推理领域，精度下调虽能减少显存占用、提升运算速度，但也会对模型的最终准确率产生影响。

有国内大模型厂商的从业人士告诉雷峰网，公司内部曾开展多轮不同精度的对比测试，结果显示，尤其是在文生视频领域，当精度从 FP16 降到 FP8，视频的生成效果已经肉眼可见地变差——这还建立在当前多数文生视频产品时长仅为五秒的前提下。

不过，业内也有不同看法。赵占祥认为，在推理需求高速增长的情况下，精度压缩是行业必经之路，由于 NVFP4 张量核心能实时分析 Transformer 模型各层的计算特性、动态调整数据精度与计算路径，本质上还是推理的自适应数据压缩技术，会在精度损失和推理性能之间做平衡。

即便如此，市场对于向 FP4 精度跨越仍存疑虑：当前业内主流的推理精度普遍停留在 FP8 级别，当精度进一步压缩，虽然英伟达宣称可通过特定技术实现微乎其微的精度损失，但在文生视频等对精度敏感的场景中，是否会引发更显著的效果衰减？

种种未知下，Rubin 技术落地的真实效果，行业还在等待验证。

功耗翻倍：Rubin 能否跨过能源与散热门槛？

"Vera Rubin 的功耗是 Grace Blackwell 的两倍，但我们仍然能将 Vera Rubin 塞进这个框架里，这本身就是一个奇迹 "，黄仁勋在大会上说道。但这份乐观，能否真正实现？

" 散热是未来超节点和万卡集群最重要的竞争点 "，AI 系统架构师徐先生说道。

Rubin 的液冷计算托盘，摒弃了传统的电缆和软管设计。在徐先生看来，这样设计的优势在于无线缆架构，能对 GPU、CPU、网卡及存储等核心模块都进行制冷处理。

不过，他指出，这种方案下，如果进液温度为 45 度，出液温度可能就在 50 度左右，如此小的温差，预估核心元器件的实际工作温度仍会维持在八九十摄氏度。这就意味着，机柜的故障率很难实质下降，整个集群的模型浮点运算利用率（MFU）大概率可能停留在 30%-50% 的区间，硬件算力依然存在严重浪费。

尽管已有业内消息称，面对 Rubin 与下一代 Feynman 平台的功耗激增，现有散热方案已经难以应对，英伟达正要求供应商研发 " 微通道水冷板 " 技术，但在徐先生看来，这种方案的天花板较低，最终的散热体系还是要融入浸没式液冷技术，才能突破瓶颈。（服务器散热技术迭代，液冷如何破局？欢迎添加作者微信 Ericazhao23 交流。）

除了散热，电力供应也是不容忽视的关键环节。

" 一个很有意思的现象，以前你走进大厂的机房，一排机柜看过去都是满满当当装着服务器，但现在，一个机柜里可能只有一两台，看起来空空荡荡的 "，某大厂算力行业人士李明说道。

背后原因，是现有电力承载力已难以匹配设备的能耗需求。

黄仁勋也抓住了这一痛点。他介绍，Vera Rubin 平台坚持使用 45 摄氏度温水冷却，无需能耗巨大的冷水机组，这一设计预计能为全球数据中心节省约 6% 的总电力消耗。

在李明看来，如果这个故事真能讲通，那对于当下电力资源紧缺的全球数据中心市场来说，无疑是一剂强心针。

不过，一个无法回避的现实是，Rubin 的规模化落地，需要一套更全面的非标配套体系作为支撑。

胡晨辉指出，未来部署 Rubin 产品的总拥有成本（TCO）肯定会降低，毕竟能源利用效率显著提升，但同时，部署 Rubin 的 IDC 可能需要专用变电站来支撑。徐先生也认为，Rubin 架构单机柜的功耗门槛极高，需要大量非标电压、电线等配套设施，实则给供电系统带来了不小的压力。

与此同时，很多数据中心原来的硬件配置乃至运维团队，可能都要因此 " 换一波 "。不过，炜烨智算副总裁孟健雄也推测，在故障率相当的前提下，设备集成度越高、系统内故障源点越少，相应的维护成本也有望降低。

在群雄逐鹿下，英伟达的 Rubin" 豪赌 " 能否落地，取决于其能否跨过能源与精度的双重门槛；而国产芯片的未来，则在于能否抓住这次规则重构的机遇，例如通过增加芯片部署数量、制定更优的散热方案，将系统设计的优势转化为真正的市场竞争力。

当六芯组合的时代真正来临，胡晨辉最强的体会是：SOC 不再是传统意义上的系统级芯片，系统也不再局限于硬件的简单集成，行业里的参与者，都要树立做 " 场景底座 " 的商业思维。

这场围绕 AI 基础设施的博弈，正火热展开。

作者长期关注半导体、算力上下游等方向，欢迎添加作者微信 Ericazhao23 交流。

注，文中李明为化名。

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