英伟达发布新一代AI平台“薇拉·鲁宾”Vera Rubin

人工智能领域巨头英伟达（Nvidia）于周一在拉斯维加斯举办的2026年国际消费电子展（CES）上，宣布推出新一代“薇拉·鲁宾”（Vera Rubin）超级芯片。该芯片是英伟达全新“鲁宾平台”（Rubin Platform）的六大核心芯片之一，单颗处理器集成了1颗薇拉（Vera）CPU与2颗鲁宾（Rubin）GPU。

英伟达将鲁宾平台定位为“智能体AI”（Agentic AI）、高级推理模型及“混合专家模型”（Mixture of Experts, MoE）的理想运行载体。其中，混合专家模型通过整合多个“专家AI”模块，可根据用户提出的问题，自动将查询请求分配至最适配的“专家”模块进行处理。

英伟达首席执行官黄仁勋在声明中表示：“鲁宾平台的推出恰逢其时——当前AI训练与推理的算力需求正呈爆发式增长。”

“我们秉持每年推出新一代AI超级计算机的节奏，此次通过六款全新芯片的深度协同设计，鲁宾平台将AI技术推向了新的前沿领域。”

除薇拉CPU与鲁宾GPU外，鲁宾平台还包含另外四款网络与存储芯片，分别是：英伟达NVLink 6交换机、英伟达ConnectX-9超级网卡（SuperNIC）、英伟达BlueField-4数据处理单元（DPU）以及英伟达Spectrum-6以太网交换机。

这些核心组件可进一步整合为英伟达“薇拉·鲁宾NVL72服务器”，该服务器将72颗GPU集成于单一系统中；若将多台NVL72服务器联动，则可构建出英伟达DGX SuperPOD——一款具备海量算力的AI超级计算机。这类大型系统正是微软、谷歌、亚马逊等超大规模科技公司，以及社交媒体巨头Meta斥资数十亿美元争相布局的核心算力基础设施。

英伟达同时重点推介了其AI存储解决方案“英伟达推理上下文内存存储”（Nvidia Inference Context Memory Storage）。该公司表示，对于参数规模达万亿级、需多步推理的AI模型而言，此类存储方案是实现数据存储与共享的关键支撑。

上述所有技术设计，均旨在让鲁宾平台的能效超越英伟达上一代“Grace Blackwell”产品。

据英伟达介绍，与Blackwell系统相比，鲁宾平台训练同等规模的混合专家模型时，所需GPU数量可减少75%（即仅需原来的1/4）。

GPU数量的减少意味着企业可将多余硬件资源调配至其他任务，进而提升整体算力利用效率。此外，英伟达称鲁宾平台还能将“推理token成本”降低90%（即仅为原来的1/10）。

在AI模型中，“token”可代表单词、句子片段、图像、视频等信息单元。模型通过“token化”（tokenization）过程，将复杂信息拆解为更易处理的token，从而实现高效运算。

然而，token处理过程对资源消耗极高，随之而来的是巨大的能源需求，尤其在运行超大规模AI模型时更为明显。因此，与前代产品相比，鲁宾平台在token成本上的降低，有望显著优化用户的“总拥有成本”。

英伟达表示，目前已与合作伙伴开展鲁宾平台的样品测试，且该平台已进入全面量产阶段。

凭借在芯片领域的领先优势，英伟达已成为全球市值最高的公司，当前估值约4.6万亿美元。2025年10月，其市值曾一度突破5万亿美元，但受AI领域投资放缓担忧及AI生态泡沫恐慌影响，估值回落至当前水平。

与此同时，英伟达面临的竞争压力也在加大：竞争对手超微半导体（AMD）推出了自家“Helios机架式系统”，直接对标英伟达NVL72；此外，英伟达的客户也开始入局芯片研发，形成“客户竞争”态势。

2025年10月，谷歌与亚马逊共同宣布，人工智能公司Anthropic将扩大对双方定制化处理器的使用——Anthropic此前已采用这些处理器为其Claude大模型提供算力支撑，且谷歌与亚马逊均持有该公司股份。

据The Information报道，谷歌正与Meta及其他云服务公司洽谈合作，计划将其自研芯片应用于这些公司的数据中心。

尽管竞争加剧，但短期内无论是AMD还是英伟达的客户，均难以撼动英伟达在AI芯片领域的霸主地位。若英伟达能持续保持“每年推出新一代产品”的节奏，竞争对手想要实现赶超将愈发困难。