一场关于AI算力的竞赛再次刷新纪录，这一次，英伟达将推理性能推向了新的高度。
在刚刚召开的GTC 2025大会上，英伟达CEO黄仁勋首次向世界展示了下一代Vera Rubin超级芯片。这款芯片以著名天文学家命名，正定义下一代计算模式。
官方数据显示，Vera Rubin NVL144平台可实现3.6 Exaflops的FP4推理算力与1.2 Exaflops的FP8训练算力，相较GB300 NVL72提升约3.3倍。
架构突破
Vera Rubin超级芯片采用全新的架构设计，主板整合了一颗Vera CPU与两颗Rubin GPU，配备最多32个LPDDR内存插槽。
而芯片内部构造方面， Rubin GPU拥有8个HBM4接口及两颗光罩尺寸相同的GPU核心芯片，由台积电代工生产，目前已进入实验室测试阶段。
Vera CPU则搭载88个定制Arm架构核心，最高支持176线程，为整个系统提供强大的通用处理能力。
在互联技术上，NVLINK-C2C互联带宽达到1.8 TB/s，系统总显存带宽为13 TB/s，快速存储容量为75 TB，分别较上一代提升60%。
这种架构设计使得Vera Rubin在保持高性能的同时，能够高效处理大规模AI工作负载。
产品路线图：从NVL144到Ultra NVL576
英伟达已经规划了清晰的产品蓝图。根据计划，Rubin GPU预计将在2026年第三或第四季度进入量产，时间点与现有的Blackwell Ultra"GB300"Superchip全面量产相当，甚至可能更早。
针对不同市场需求，英伟达准备了两大平台。首先是2026年下半年推出的Vera Rubin NVL144平台，配备两颗Rubin GPU，提供50 PFLOPS的FP4精度算力，搭载288 GB HBM4显存。
更为强大的Rubin Ultra NVL576平台则计划于2027年下半年亮相，将NVL规模从144扩展至576。
这一平台的GPU升级为四颗Reticle尺寸核心，性能最高达100 PFLOPS，搭载1 TB HBM4e显存。
Rubin Ultra NVL576平台的FP4推理算力达到15 Exaflops，FP8训练算力为5 Exaflops，相较GB300 NVL72提升高达14倍。
显存带宽和快速存储容量更是分别达到上一代的8倍。
推理专用：Rubin CPX的成本革新
除了主打产品，英伟达还专门针对推理场景推出了Rubin CPX，这一设计显著降低了长上下文推理和视频生成应用的成本。
Rubin CPX采用与传统Rubin芯片不同的技术路径，配备128GB GDDR7显存，NVFP4优化算力达30PFLOPS，专为百万级token的推理场景优化。
而在成本方面，Rubin CPX的BOM成本可能低至标准Rubin平台的四分之一。
这种成本降低主要来自四个方面，包括用GDDR取代HBM使每GB成本降低约50%，采用成熟的FCBGA单die封装规避CoWoS带来的成本上升和良率损失，以及无须NVLink Scale-up而节约约8000美元/GPU的扩展成本。
黄仁勋特别强调，Rubin平台并非单纯为AI设计，而是兼顾科研与AI的双重任务。
它未为低精度AI性能牺牲传统高效能运算能力，依旧支持高精度FP64科学计算，确保物理模拟、气候模型、量子化学等科研任务能获得充分性能。
惠普协助构建的系统将部署于美国洛斯阿拉莫斯国家实验室，分别命名为"Mission"和"Vision"，前者专注国安任务，计划在2027年上线，后者服务开放科研与AI模型开发。
性能预计将较实验室前代系统Venado提升一倍以上。
在AI推理层面，Rubin平台的技术突破将直接降低大规模模型部署的门槛。尤其是其3.6 Exaflops的FP4推理算力，为未来多模态大模型的实时应用扫清了算力障碍。
从Blackwell到Vera Rubin，英伟达在一年内完成了两次架构迭代，这种创新速度令竞争对手难以企及。
黄仁勋在舞台上展示那颗承载着88个Arm核心的Vera CPU时，业界看到的是一个正在重新定义计算界限的公司。
随着2026年Rubin芯片的量产，AI推理的成本曲线将继续下探，这意味着智能体时代的应用场景将迎来新一轮爆发。
除了备受瞩目的Vera Rubin超级芯片，黄仁勋在GTC 2025大会上还勾勒了一幅更为宏大的技术蓝图，核心围绕AI工厂、6G通信、量子计算以及美国本土制造与科研基建展开 。
算家云将所有关键亮点整理成了表格，帮大家快速了解本次大会的全貌：
总的来说，在所有这些具体发布的背后，贯穿着两个核心的技术理念：
极端协同设计：英伟达强调从芯片、系统、软件栈到AI模型和应用的全链路同步设计与优化，以最大化整体系统的性能和效率。
软件生态是核心壁垒：黄仁勋将庞大的CUDA-X全栈加速库称为"公司最珍贵的宝藏"。这个包含超过350个专用库的软件生态，构成了其技术护城河，支撑着从计算光刻到量子计算等众多关键领域 。