英伟达Rubin Ultra显存“瘦身”背后：资本开支向光互连网络大迁移

【科技纵览】当AI芯片的军备竞赛从单纯堆砌算力转向系统级协同，硬件架构的价值重心正在发生微妙而深刻的偏移。近日，知名研究机构SemiAnalysis发布深度报告，拆解了英伟达下一代旗舰产品Rubin Ultra在内存配置上的重大调整，并揭示了这一变化如何重塑产业链的资金流向。

报告显示，英伟达已悄然降低Rubin Ultra的HBM显存规格，从原先规划的HBM4E 12-Hi（384GB）下调至HBM4 8-Hi（192GB）。据悉，三星电子正积极配合这一需求，开发相应的8层HBM产品。SemiAnalysis分析指出，此举的直接动因在于HBM与DRAM价格的持续攀升，导致内存成本一度占据产品总成本的约40%。通过降配方案，HBM成本得以削减超过50%。即便考虑到2026年HBM价格可能上涨的预期，内存占总资本支出的比例也将从40%显著回落至28%。

然而，节省下来的巨额资本并未凭空消失，而是被重新分配到了纵向扩展网络（Scale-up Networking）中。以NVL576 NPO SKU为例，随着光模块逐步取代传统的机架间互连，纵向扩展网络的成本占比已从4%激增至12%，实现了两倍的增长。图源来自SemiAnalysis的数据直观地展示了这一趋势：英伟达内部AI硬件的价值天平，正从单卡HBM显存的极致堆料，转向依靠大规模集群互联来弥补单卡内存容量下调带来的性能缺口。

这一战略转向并非孤例。TrendForce集邦咨询此前的研报亦证实，自2026年第三季度起，英伟达对Rubin Ultra的HBM配置策略已从单一的HBM4e 12hi，调整为并行评估HBM4e 8hi、HBM4 12hi及HBM4 8hi等多种设计。与此同时，部分云端服务供应商（CSP）也在重新审视其下一代自研ASIC的HBM容量规划，显示出行业整体对内存配置趋于理性的共识。

国金证券对此进行了深入探讨，指出Rubin Ultra NVL576原定于2027年下半年推出，但Kyber机架存在制造延期的传闻。面对平台功耗密度与互联复杂度的大幅抬升，底层互连材料升级势在必行，PTFE混压技术成为潜在路线之一。此外，为突破传统铜线在长距离信号传输上的物理局限，NVL576服务器将引入CPO（共封装光学）技术。随着AI集群规模扩大及信号传输速率提升，CPO在功耗、成本及低损耗方面的优势愈发凸显，其核心供应链企业有望充分受益。

华泰证券进一步强调，产品代际迭代正推动价值创造从单芯片性能外溢至网络、机柜与系统集成领域。超节点和AI工厂的系统级交付能力将成为竞争关键。随着单通道速率持续提升，机柜内外的传输距离、功耗和可靠性约束日益突出，光互连向Scale up域渗透的路径已清晰可见。