Rubin Ultra大減配，英偉達也扛不住記憶體漲價了？

原創 | Odaily 星球日報（++@OdailyChina++）

作者｜Azuma（++@azuma_eth++）

過去的這個週末，知名投研機構 SemiAnalysis 的一篇機構報告在整個 AI 行業掀起了巨大討論。

報告的核心內容為，繼 SemiAnalysis 六月底透露英偉達（NVIDIA）原版的 4 裸片（4-die）Rubin Ultra 設計將被砍半之後，該投研機構再次透露，英偉達已向主要客戶提供了 Rubin Ultra 預覽，但其規格較此前預期進一步下降。

SemiAnalysis 報告中流出的 Rubin Ultra 相關信息截圖如下：

• Rubin Ultra 將保持與 Rubin 相同的算力理論峰值，均為 35 PFLOPs；
• 顯存容量嚴重減配，規格降至 8 層堆疊（8-Hi）的 192GB，甚至低於 12 層堆疊（12-Hi） 288GB 的 Rubin；
• 顯存帶寬變化微乎其微，只提升了 1 TB/s，在實際高吞吐計算中基本可以忽略不計；
• 晶片級功耗甚至略有提高，最低功耗與 Rubin 相同（1800 W），最高功耗反而更高（2600 W）；
• 唯一的重大提升是"擴展互聯規模"（Scale-up world size），從 72 張 GPU 提高到了 576 張 GPU，這意味著英偉達把真正的賣點轉移到了集群網絡上，通過 NVLink 網絡，它可以把最多 576 張 Rubin Ultra 連成一個巨大的"超級邏輯 GPU"（Rubin 最高只支持 72 張卡互聯）。

作為英偉達今年在 GTC 2026 上重磅官宣的 Rubin 頂級旗艦版本，Rubin Ultra 原本的定位是通過整合更多晶片裸片（die）和高帶寬記憶體，專為應對極致規模的 AI 模型訓練與推理需求而設計，但從 SemiAnalysis 最新披露的規格細節來看，英偉達顯然已經調整了 Rubin Ultra 的設計思路。

HBM 漲價太快，英偉達開始重新算帳

過去兩年，AI 產業擴展中最關鍵的組件之一無疑是 HBM。

隨著 Nvidia H100、H200、Blackwell 等 AI 加速器的需求大爆發，高帶寬記憶體從此前相對小眾的高端儲存產品，成為整個 AI 基礎設施中最緊缺的環節。SK 海力士、三星、美光在不斷刷新也業績的同時紛紛擴大 HBM 投入，而市場供需的失衡仍在不斷推動著 HBM 價格持續上漲。

對於 AI 晶片廠商而言，HBM 的重要性不言而喻 ------ GPU 負責計算，HBM 負責提供高速數據吞吐，兩者共同決定 AI 模型訓練和推理效率，但問題在於，如今的 HBM 已經貴到開始影響 AI 系統整體經濟性。以 HBM3 為例，一顆 HBM3 的價格在 2025 年 Q2 低點僅有 180-220 美元，今年 Q1（合約價）則已漲至 600-700 美元，Q2（現貨價）更是漲至 700 - 850 美元。

根據 SemiAnalysis 的測算，隨著 HBM 價格上漲，Rubin Ultra 單機架純物料（BOM）成本一度從約 660 萬美元升至 800 萬美元，而在調整設計規格後，成本可回落至約 640 萬美元。

對於英偉達而言，如此巨大的成本差異意味著一個非常現實的現實問題 ------ 如果繼續依照原設計增加 HBM 容量，是否還能帶來與成本匹配的性能提升？有沒有其他的更優方案？

SemiAnalysis 在報告中對此給出了回答，Rubin Ultra 的調整，本質上其實是英偉達在有限資源下重新優化 AI 系統的成本結構，即減少相對昂貴的 HBM 配置（成本佔比從接近 40% 降到 28%），將資源投入到更高價值的擴展互聯能力上（成本佔比從 4% 升到 12%）。

如前文所述，Rubin Ultra 的核心核心升級方向現已經轉向為"系統級的擴展互聯能力"。Rubin Ultra 支持的 NVL576 架構，可以通過 NVLink 將最多 576 顆 GPU 連接成為一個統一計算域，旨在以更大規模的系統擴展，彌補單顆晶片規格上的調整。

存儲股大跌，市場擔憂需求見頂

或受此消息衝擊，今晨韓股開盤後存儲概念集體下行，截至北京時間 11:45，SK 海力士、三星兩大 HBM 龍頭雙雙大跌約 8%，KOSPI 指數亦下跌約 5%。

市場已開始擔憂，如果 SemiAnalysis 所透露的 Rubin Ultra 規格調整為實（英偉達暫未公開確認相關信息），是否意味著 ------ 英偉達作為 AI 基礎設施中最核心的買家，正在降低對 HBM 的需求？

過去兩年間，隨著 AI 擴展需求的快速增長，HBM 已成為了 AI 基礎設施中最緊缺的部分，英偉達、AMD 等晶片廠商持續提升 AI 加速器中的 HBM 配置，推動了 SK 海力士、三星、美光等存儲廠商的業績暴漲，也不斷強化著後者在整條產業鏈上的定價權。

而英偉達的選擇，可能意味著 AI 晶片廠商正在考慮通過優化硬體設計，降低單顆晶片對於高容量 HBM 的依賴。如果這條路被證明可行，那麼 HBM 廠商持續提價的空間極有可能會受到限制。

AI 的基礎設施建設遲早會告別"瘋狂堆料與無腦漲價"的時代，而現在，即便是站在算力鐵王座上的英偉達，也已經開始精打細算了。

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