电子行业CES2026：英伟达六大芯片协同升级算力存力迈入新纪元

目录VeraRubin：六大芯片协同升级，推理性能大幅提升 5算力：NVFP4推理性能提升5倍，推理成本显著下降 6存储：针对大量KVCache问题，推出推理上下文内存存储平台 6PCB：从CableTray到Cableless互联，PCB价值量显著提升 8Rack：系统协同设计显著提升，ODM环节核心受益 9开源模型：从数据到代码全覆盖，Nemotron3构AgenticAI范式 10物理AI：从Cosmos到Alpamayo，走向商业化落地 11投资建议 12风险因素 12图目录图1：VeraRubinNVL72概述 5图2：VeraRubin平台六款新芯片 5图3：VeraCPU主要参数 6图4：RubinGPU相较于Blackwell算力提升5倍 6图5：RubinHBM4总内存带提升至22TB/s 7图6：NVLink-C2C一致性内架构 7图7：BlueField-4DPU 7图8：Rubin平台的存储结构 8图9：VeraRubin计算托盘采用cableless无缆互联架构 8图10：基于VeraRubin构的NVIDIADGXSuperPOD 9图11：英伟达开源模型生态统 10图12：英伟达全栈物理AI11图13：英伟达推出开源世界础模型Cosmos 11图14：面向自动驾驶领域的源工具链Alpamayo 11VeraRubin：六大芯片协同升级，推理性能大幅提升Rubin15CEOCES2026AICPURubinGPU、NVLink6交换机、ConnectX-9SuperNIC、BlueField-4DPU和NVIDIASpectrum-66tokenRubin平台的旗舰产品是RubinNVL72AINVL72图1：VeraRubinNVL72概述vidia官图2：VeraRubin平台六款新芯片vidia官算力：NVFP4推理性能提升5倍，推理成本显著下降CPU：88Olympus176线程的英伟达空间多线程，1.8TB/sNVLink-C2C支持CPU:GPU统一内存，系统内存达B（是ePU的3倍SCAMRXB图3：VeraCPU主要参数vidia官RubinGPU：引擎，NVFP450PFLOPSBlackwellGPU5BF16/FP4NVFP4训练35PFLOPSBlackwell3.5图4：RubinGPU相较于Blackwell算力提升5倍vidia官存储：针对大量KVCache问题，推出推理上下文内存存储平台HBM：影响整体效率的主导因素。RubinGPU集成了新一代的HBM4，每个最高配备288GBHBM422TB/sBlackwell2.8倍。这使得RubinGPU能够在不牺牲并发性或者利用率的情况下，支持长上下文推理、高批次MoE执行和交互式推理。DRAM：CPU1.5TBLPDDR5X1.2TB/sLPDDR5XSOCAMMNVLink-C2CCPURubinGPU1.8TB/sCPULPDDR5XHBM4KVCacheNAND：AIKVCacheKVCacheAIRubin平台引入了由BlueField-4NVIDIA推理上下文内存存储，构建了一个AI原生的KVCacheGPUtokens554BlueField-4150TB上下文NANDGPU16TBNAND200Gbps储架构或将显著提升NAND图5：RubinHBM4总内存带宽提升至22TB/s 图6：NVLink-C2C一致性内存架构2282522820151050BlackwellHBM3e

RubinHBM4vidia官 vidia官图7：BlueField-4DPU图8：Rubin平台的存储结构东PCB：从CableTray到Cableless互联，PCB价值量显著提升NVIDIABlackwellNVL72cabletrayRubinNVL72cablelessPCB18图9：VeraRubin计算托盘采用cableless无缆互联架构Rack：系统协同设计显著提升，ODM环节核心受益NVIDIADGXSuperPOD作为大规模AI8DGXRubinNVL72系统，用NVLink6Spectrum-XEthernetNVIDIANVIDIAMissionControlGPU练与推理任务。由于在6款芯片、托盘、机架、PodRubinBlackwellMoE1/4GPUMoEtoken成1/10。图10：基于VeraRubin构建的NVIDIADGXSuperPODvidia官开源模型：从数据到代码全覆盖，Nemotron3重构AgenticAI范式本次ES（nlUiveseAC、AI物Eh2、cAn、物理A（（）Alyo图Nemotron系列是此次更新的重点，覆盖了四个应用方向。1）3NanoNemotron2NanoVLNeMoRL、NeMoGym等强化学习训练工具。2）在RAG（检索增强生成）方向，提供了NemotronEmbedVL（向量嵌入模型、NemotronRerankVL（重排序模型、相关数据集和NeMoRetrieverLibrary（。3）NemotronContentSafetyNeMoGuardrails4）NemotronASRDataset语音数据集和NeMoLibrary物理AI：从Cosmos到Alpamayo，走向商业化落地AICosmosIsaacGR00T--Alpamayo。CosmosAI3D3DCosmosAI测轨迹。它可以依据3DAlpamayo是一个面向自动驾驶领域的开源工具链，也是首个开源的视觉-语言-行动（VLA）推理模型。Alpamayo最大的突破在于它是推理型自动驾驶模型。传统自动驾驶系统是感知-规划-控制的流水线架构，看到红灯就刹车，看到行人就减速，遵循预设规则。而Alpamayo引入了推理能力，理解复杂场景中的因果关系，预测其他车辆和行人的意图，甚至能处理需要多步思考的决策。图12：英伟达全栈物理AI平台范图13：英伟达推出开源世界基础模型Cosmos 图14：面向自动驾驶领域的开源工具链Alpamayo科 科英伟达Rubin平台正式发布开启AI算力新纪元，全球算力设施向AI工厂