3月16日，英伟达创始人黄仁勋在圣何塞SAP中心的GTC 2026年度大会上正式发布Vera Rubin AI加速平台。这款芯片采用台积电3纳米制程，集成3360亿颗晶体管，较上一代Blackwell的2080亿提升超过六成。 命名来自已故美国天文学家薇拉·鲁宾——她以发现暗物质证据著称。芯片以她命名，暗示着英伟达对这个时代的野心。　　黄仁勋在主题演讲中宣布，Vera Rubin平台已全面投产，并以具体数字重新定义AI算力的量级：Blackwell与Rubin架构的综合采购订单，预计在2027年前达到1万亿美元规模——这一数字是去年英伟达自己预测的整整两倍。　　六芯协同，Rubin重塑AI超算标准　　Rubin并非单一芯片，而是英伟达精心设计的六芯协同平台。Vera Rubin超级芯片将一颗Vera CPU与两颗Rubin GPU封装于同一处理器，其余四颗芯片——NVLink 6交换机、ConnectX-9超级网卡、BlueField-4数据处理器和Spectrum-6以太网交换机——共同构成完整的AI工厂基础设施。　　核心性能数字令全场震动：Rubin GPU采用台积电3纳米工艺制造，集成3360亿个晶体管，搭载288GB HBM4内存，内存带宽达22TB/秒。推断算力以FP4精度计算高达50 PFLOPS，是Blackwell的5倍；训练算力35 PFLOPS，超出Blackwell 3.5倍。整个Vera Rubin NVL72机架配备260TB/秒的NVLink 6带宽——据英伟达称，这已超过整个互联网的带宽总量。　　效率同样是重头戏。英伟达声称，Vera Rubin平台在推断token成本上较Blackwell降低10倍，训练混合专家（MoE）模型所需GPU数量减少75%。黄仁勋将其定义为“算力工厂革命”：与Grace Blackwell相比，Vera Rubin每瓦特可交付的性能提升10倍。　　硬件形态同样迎来颠覆性变化。全新NVL72机架实现100%液冷，采用无线缆模块化托盘设计，安装时间从Blackwell时代的两小时压缩至五分钟。　　Rubin Ultra：2027年的更大赌注　　演讲台上，黄仁勋展示了Rubin Ultra系统的内部构造，正式为2027年的下一代产品拉开序幕。Rubin Ultra将采用全新的Kyber机架架构，以竖向而非横向排列的方式集成144颗GPU，以提升密度并降低延迟。　　已披露的规格数字同样惊人：Rubin Ultra的NVL576配置将在单一机架内整合576颗GPU，FP4推断算力跃升至15 ExaFLOPS，是Rubin NVL144的四倍。内存升级为HBM4e，整机内存容量达365TB。功耗方面，单机架将达到600千瓦量级。英伟达预计Rubin Ultra将于2027年下半年量产交付。　　这意味着英伟达将维持其严格的年度迭代节奏：Blackwell（2024）、Blackwell Ultra（2025）、Rubin（2026）、Rubin Ultra（2027）、Feynman（2028）。　　云巨头竞相入局，部署时间表浮出水面　　Rubin已进入量产状态，但正式交付要等到2026年下半年。首批部署名单已经敲定：AWS、谷歌云、微软Azure、甲骨文云（OCI），以及CoreWeave、Lambda、Nebius、Nscale等英伟达云合作伙伴，均列于首批采购方阵营。　　微软承诺将部署Vera Rubin NVL72机架系统，用于包括未来Fairwater AI超级工厂在内的新一代AI数据中心建设。CoreWeave将从2026年下半年起把Rubin系统整合进其AI云平台。制造商方面，台湾广达已确认初批机器最早可于2026年8月交付客户。　　智能体时代的野心与扩张　　此次GTC的核心叙事是AI从工具向“智能体”的范式转移。黄仁勋用大量篇幅阐释OpenClaw——这款由奥地利开发者彼得·施坦因贝格尔打造、OpenAI已将其开源的AI代理框架。他将OpenClaw类比于Windows对个人电脑的意义，英伟达同步推出与OpenClaw结合的NemoClaw开源项目，定位为“智能体计算机的操作系统”。　　英伟达的版图还在向太空延伸。黄仁勋宣布推进Vera Rubin Space-1计划，目标是在轨道上建设数据中心，算力相当于H100的25倍。这家公司正将自己从芯片供应商重新定位为整个AI时代的基础设施缔造者。　　演讲中还有一处值得关注的细节：黄仁勋发布了Nvidia Groq 3语言处理单元（LPU）。去年12月，英伟达斥资200亿美元完成对AI芯片初创公司Groq的资产收购，堪称英伟达史上最大收购案。这款推断专用芯片预计于今年三季度开始出货，被视为英伟达在推断市场对抗AMD的新武器。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP 责任编辑：李桐