（来源：爱建证券研究所）

GTC25, NVIDIA发布 Vera Rubin Superchip

-人工智能月度跟踪-

本报告发布于2025年11月25日

投资要点：

事件：2025年10月29日，NVIDIA CEO黄仁勋在美国华盛顿举行的GTC大会上发表主题演讲，不仅展示了下一代超级芯片Vera Rubin的原型机，更提出了“AI不是工具，而是会用工具的工人”这一颠覆性观点。

作为全球知名芯片设计公司，NVIDIA长期专注高性能GPU及系统芯片研发。在架构早期阶段，其通过2010年前的Tesla、2010年的Fermi、2012年的Kepler及2014年的Maxwell四大系列，推动GPU从“图形加速专用硬件”成功转型为“通用并行计算引擎”，期间持续优化可靠性、能效比与场景适配能力；2016年后，伴随AI与高性能计算需求爆发，NVIDIA加快迭代节奏，先后推出2016年的Volta（首推Tensor Core开启AI算力硬件加速）、2022年的Hopper（以Transformer Engine支撑大模型研发）、2024年的Blackwell（全栈协同设计提升AI推理与图形渲染性能）等架构，并计划通过下一代Rubin、Feynman架构突破算力密度与能效比极限，服务超复杂场景。

为突破摩尔定律逼近物理极限、晶体管密度对算力边际贡献下降的瓶颈，NVIDIA于2025年10月29日推出Vera Rubin超级芯片。该超级芯片并未单纯堆积晶体管，而是通过CPU与GPU的异构协同、HBM4高带宽显存的搭配，以及CUDA生态的兼容，以架构与系统级创新实现算力跃升。1）从硬件配置来看，Vera Rubin超级芯片由Rubin GPU与Vera CPU构成。RubinGPU被大量电源电路环绕，配备8个HBM4显存位点，且集成两颗Reticle尺寸GPU芯片；VeraCPU则搭载88个定制ARM核心，总计提供176个线程。2）从性能迭代来看，NVIDIA芯片从Hopper、Blackwell演进至Rubin架构。Vera Rubin超级芯片作为该代旗舰，其VR200、VR300（Ultra）加速器的FP4算力分别达50、100 PFLOPS，搭配288 GB HBM4乃至1025 GB HBM4E显存，带宽最高32TB/s，较前代Blackwell架构实现数倍提升；同时CPU从Grace系列升级为Vera系列，核心性能与线程数的提升进一步释放了异构协同的算力。

伴随Vera Rubin超级芯片的持续推进，NVIDIA计划于2026 H2、2027 H2分别推出Vera Rubin NVL144平台与更高规格的Rubin Ultra NVL576平台。1）Vera Rubin NVL144平台采用Rubin GPU与Vera CPU组合设计。Rubin GPU包含两颗Reticle尺寸核心、具备50 PFLOPS（FP4精度）算力及288 GB HBM4显存；Vera CPU提供88个定制Arm核心、176线程且NVLINK-C2C互联带宽达1.8 TB/s，该平台性能相较上一代GB300 NVL72提升约3.3倍，FP4推理算力3.6 Exaflops、FP8训练算力1.2 Exaflops，系统总显存带宽13 TB/s、快速存储容量75 TB；2）而Rubin Ultra NVL576作为迭代产品，硬件与性能全面升级。NVL规模从144扩展至576，CPU架构不变，GPU升级为四颗Reticle尺寸核心（单颗性能最高100 PFLOPS FP4精度、搭载1 TB HBM4e显存）。该平台性能较GB300 NVL72提升14倍，FP4推理算力15 Exaflops、FP8训练算力5 Exaflops，HBM4显存带宽4.6 PB/s、快速存储容量365 TB，NVLINK通信能力提升12倍（最高1.5 PB/s），整体算力、存储及连接效率大幅跃升。

投资建议：建议关注NVIDIA服务器国产供应链的持续成长机遇。

风险提示：1）国际贸易摩擦加剧2）下游需求不及预期3）技术升级进度滞后

事件：GTC25，NVIDIA发布Vera Rubin超级芯片

2025年10月29日，NVIDIA CEO黄仁勋在美国华盛顿举行的GTC大会上发表主题演讲，不仅展示了下一代超级芯片Vera Rubin的原型机，更提出了“AI不是工具，而是会用工具的工人”这一颠覆性观点。

1. NVIDIA从Tesla、Fermi向Vera Rubin迭代升级

NVIDIA作为全球知名的芯片设计公司，专注于高性能图形处理器（GPU）及系统芯片的研发与升级。

在GPU架构的早期演进中，NVIDIA通过Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell四大系列，实现了GPU从“图形加速专用硬件”到“通用并行计算引擎”的关键技术跃迁。2010年前，NVIDIA推出的Tesla架构，正式开启了GPU从图形加速向通用计算的跨越式转型；2010年，Fermi架构聚焦可靠性与通用性升级，不仅首次引入ECC错误校验码内存以保障数据计算准确性，还对CUDA核心进行优化，使其能支持更多编程语言；2012年，Kepler架构以“能效比革命”为核心，推出SMX流式多处理器以提升并行效率，同时首次支持GPUDirect技术，实现了GPU间及GPU与存储设备的直接数据传输；到了2014年，NVIDIA又推出Maxwell架构，该架构采用台积电28nm工艺制程。彼时移动设备兴起，市场对低功耗、高性能GPU的需求大增，NVIDIA也针对性优化了该架构在不同应用场景的适配能力。

随着人工智能与高性能计算需求的持续爆发，NVIDIA自2016年后进一步加快架构迭代节奏，先后推出Volta、Hopper、Blackwell等一系列突破性架构，并计划通过下一代架构持续拓展算力边界。2016年，Volta架构凭借首创的TensorCore技术，开启AI算力硬件加速的商业化时代，为深度学习大规模落地提供关键算力支撑；2022年，Hopper架构聚焦大模型需求，以Transformer Engine夯实千亿参数模型研发基础；2024年发布的Blackwell架构，则通过“芯片-系统-软件”全栈协同设计，在AI推理效率与图形渲染性能上实现双重跃升。

而NVIDIA计划推出的下一代架构，将进一步突破算力密度与能效比的极限，为超大规模AI集群、量子计算协同模拟等复杂场景提供底层技术支撑。

2. NVIDIA Vera Rubin超级芯片以异构协同与架构创新实现算力跃升

伴随“摩尔定律”逐步逼近物理极限，晶体管密度提升对算力的边际贡献持续走低。为突破这一瓶颈，NVIDIA于2025年10月29日推出Vera Rubin超级芯片。该超级芯片并未单纯堆积晶体管，而是通过CPU与GPU的异构协同、HBM4高带宽显存的搭配，以及CUDA生态的兼容，以架构与系统级创新实现算力跃升。

每块Rubin GPU被大量电源电路环绕，配备8个HBM4（HBM4高宽带显存）显存位点，集成两颗Reticle尺寸（半导体光刻机掩模版的最大制造尺寸）GPU芯片；Vera CPU搭载88个定制ARM核心，总计提供176个线程。

从性能迭代维度看，在NVIDIA芯片从Hopper、Blackwell到Rubin的架构演进中，Vera Rubin超级芯片作为旗舰产品，其VR200、VR300（Ultra）加速器的FP4算力分别达50、100 PFLOPS，搭配288 GB HBM4乃至1025 GB HBM4E显存，带宽最高达32TB/s，较前代Blackwell架构实现数倍跃升；同时，Nvidia CPU从Grace系列升级为Vera系列，核心性能与线程数的提升进一步支撑了异构协同的算力释放。

3. NVIDIA 2026-2027 H2计划推出Vera Rubin平台

针对新一代计算平台，黄仁勋宣布，公司预计于2026年H2推出Vera Rubin NVL144平台，并计划在2027年H2进一步推出Rubin Ultra NVL576平台。

Vera Rubin NVL144平台的核心硬件采用Rubin GPU与Vera CPU的组合设计。其中，Rubin GPU由两颗Reticle尺寸核心构成，不仅具备50 PFLOPS（FP4精度）的算力，还配备288 GB HBM4显存；Vera CPU则提供88个定制Arm核心与176线程，其NVLINK-C2C 互联带宽可达到1.8 TB/s。

性能层面，Vera Rubin NVL144平台相较上一代GB300 NVL72实现持续提升。其中，该平台的FP4推理算力达3.6 Exaflops、FP8训练算力达1.2Exaflops，较GB300 NVL72提升约3.3倍；系统总显存带宽为13 TB/s，快速存储容量为75 TB，两项指标较上一代分别提升60%。此外，该平台的NVLINK与CX9通信能力也实现双倍提升，最高速率分别可达260 TB/s与28.8 TB/s。

Rubin Ultra NVL576平台作为更高规格的迭代产品，在硬件与性能上均实现全面升级。1）其NVL规模从144扩展至576，CPU架构保持不变，GPU则升级为四颗Reticle尺寸核心；单颗GPU性能最高可达100 PFLOPS（FP4精度），并搭载1TB HBM4e显存。2）性能层面，该平台可实现15 Exaflops（FP4推理）与5 Exaflops（FP8训练）算力，相较上一代GB300 NVL72提升14倍，同时HBM4显存带宽达到4.6 PB/s、快速存储容量达365 TB；通信能力上，NVLINK与CX9分别提升至12倍与8倍，最高速率依次达到1.5 PB/s与115.2 TB/s，整体算力、存储与连接效率均大幅跃升。

4.风险提示

1）国际贸易摩擦加剧

2）下游需求不及预期

3）技术升级进度滞后

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