Rubin传闻

1月6日 CES 206 Nvidia再次介绍 Rubin vera 机柜方案，命名方式由原来的die命名重新改为GPU数量，Rubin vera 144 改为 Rubin vera 72；

Compute tray 有三大变化：No Cables、No Fans、No Hoses。其中，有媒体宣传柜内完全无铜缆，实际为虚假信息，tray to tray互联，仍为cable tray方案（带宽翻一倍，由130TB增长至260TB）。

其中Compute tray No cables为25年10月 GTC已经提及，实际指的是compute tray系列增加了midplane的设计，将mcio连接CPU和网卡的设计，改为pcb（CPU） to pcb（网卡）的连接方案，使用背板连接器连接Midplane和CPU board。

今天外网有段子传Rubin的几块板子要降规：

1）CX9一直是M7+LDK，不存在降规的问题，网卡本来规格就不会很高，说网卡一开始是M9的人属于不懂这个产业；

2）CPX板卡暂没明确，第一代用的M9 Q做小批量，批量没这么早出所以还没定，backup有M8的产品；

3）Midplane 测试的是M9 Q方案，backup有M9 K2和M8 K2的版本，第一批（26年2月）大概率先出M9Q，后续会根据性能、材料供应能力看是否启动backup方案，但目前看即使启动backup方案，也会是双线并行，不会直接降规。

总体来说，海外大客户为了保证自己的供应稳定性，每个高端板子都做了backup方案，是否启动要看供应情况。但无论哪种方案，核心覆铜板厂商都是全面配合的，对覆铜板厂商的影响没有那么大，我们认为覆铜板仍然是胜率最高环节。

Rubin确定会用vpd方案，美股vicor最为受益：

此次大会黄仁勋确认Rubin架构进入全面量产阶段，相对Blackwell(GB200)的1200W，Rubin的单片TDP飙升至2300w。这种情况下，传统侧向供电会压降失控，只有通过VPD让电流从芯片下方直达核心，才能将损耗降低。

这个方案引入意味着散热量不再只集中在芯片正面，PCB 背面的电源组件也需要极高的散热效率，英伟达这次展示了两相冷板液冷技术，以应对这种垂直分布电源。

最后一个Rubin架构将搭载更宽、更多的HBM4显存，HBM因为已经占据了GPU封装周围所有空间，物理位置已经没有给横向供电（lpd），因此vpd（垂直供电）是确定性方案。

Vpd方案里vicor布局了大量专利，基本上所有公司如台达，mps要做vpd都要给vicor付授权费，我们预计26年光各种授权费就要收取2亿美金（相当于纯利润），公司预计后续每年授权费有50%增速。

高功耗环境下，aidc电力电子最大趋势就是sst方案+vpd，sst大家是各凭本事，vpd是各家都绕不开vicor一定要给他付钱。25年vicor打赢了致胜的专利战，业绩即将迎来收获和爆发。

智驾方面，英伟达开源智驾大模型，商业化落地加速：

CES 2026英伟达发布了面向自动驾驶的开源视觉-语言-行动模型 Alpamayo 1，参数量100亿，与此前相比突破点在于：

①开放度：此次不止源代码，而是开源从数据到部署的完整开发资源。

②模型：推理型VLA，可在决策前推理出因果关系，预测他方意图、处理多步决策，主要能够提高长尾场景中性能，规划精度提升12%，推理行动一致性提升37%，距离碰撞率减少25%。

目前，英伟达DRIVE系统进入量产，首个搭载车型为奔驰全新CLA，2026年计划于美国上路；2027年与合作合伴共同测试Robotaxi服务。

另外，黄仁勋在CES 2026大会讲话上提出“存储必须被重构”：

存储瓶颈影响AI推理速度。AI会产生大量上下文数据（KV Cache），传统架构将其放入昂贵且容量有限的GPU内存或者普通存储里（访问太慢）。NV专门推出新存储层级解决瓶颈问题单GPU可额外获得16T存储容量。NV推出BlueField-4 与 Context Memory 平台，用 BlueField-4来管理机架内的“KV 缓存上下文内存存储”。在 Vera Rubin MVLink 72 机架中，每个节点都配备了四个 BlueField-4，每个 DPU 后端接有150TB 的上下文内存。通过这种设计，每个 GPU 除了自身的 HBM，还能额外获得16TB 的分布式上下文存储。

1）AI存储墙的两大技术破局路径（融合而非对立）

路径1: 高IOPS直连SSD架构：通过提升SSD的IOPS性能（如英伟达+SK海力士合作AI SSD，IOPS达1亿次），降低GPU数据读取延迟，代表厂商：群联（主控）、铠侠（闪存）

路径2:HPF/HBF高带宽闪存路径：以高带宽、大容量闪存实现SSD内存化，解决KV Cache容量膨胀问题，代表厂商：SK海力士、闪迪、铠侠

2）上述路径2的技术落地的核心瓶颈

- 软件生态：CUDA生态适配、GPU直连数据库的系统级优化难度大

- 硬件稳定性：HPF/HBF闪存与DPU/KV Cache管理器的协同兼容性待验证

3）202512进展

市场预期：英伟达或与韩国半导体巨头 SK 海力士合作打造全新的“人工智能固态硬盘”（AI SSD）。IOPS或 1 亿次，效能比AI服务器搭载普通企业级 SSD 高出约十倍

4）NVIDIA的架构升级动作（202601）

- 痛点：KV Cache线性膨胀（QKV算法问题欢迎联系我们）导致HBM成本/容量受限NVLink-C2C、南北向网络方案存在容量/延迟缺陷

- 解决方案：推出Context Memory Storage Platform，由BlueField-4 DPU管理机架级直连存储，每个GPU扩展16TB存储，适配HPF/HBF闪存与向量数据库

关于近期光模块的下跌，主要是一些小作文和北美光模块公司下跌拖累：

1）Q4及全年业绩：根据产业独家信息，目前龙头光模块厂商泰国子公司数据尚未汇总，市场假消息较多。公司预计下周年度总结汇总出货及销售数据，我们会保持跟踪；

2）产能情况：目前旭创泰国产能占公司总产能80%，产能持续增长截止年底已达到40万只／周，无需担心光模块的季度成长性。

3）部分客户采购执行情况：Q4海外光模块行业环比增速约为15-20%，海外Cohr、Lumentum光模块环比增长可观。A股市场由于大家对Meta/Oracle等大厂AIDC建设节奏有一定分歧，但截止25Q4Meta已经开启新一年采购计划，环比Q3翻倍增长；Oralce增长趋势持续景气度较高，目前尚未出现采购放缓迹象。头部公司优势突然，份额有望稳中有升。

4）谷歌网络架构: 有传谷歌 V9 将采用交换机托盘（Switch Tray），导致光学依赖性可能减弱。实际是谷歌的OCS和光模块场景是scale.up内的，而所传的V9描述是scale out侧可能变化，不影响原来光使用场景，反而可能会在scale out侧带来光互联增量。

5）NVDA网络架构: 未来scale out侧有多种光互联演进方案，NPO/CPO/OBO/CPC等技术路径多元化加速了商业化进程，且scale up侧渗透光的趋势已来，整体方案、FAU、设备、外置光源、连接器等环节变化明显。