在1月6日开幕的美国拉斯维加斯消费电子展（CES 2026）上，英伟达（NVIDIA）CEO 黄仁勋正式发布了公司下一代 AI 计算平台——Vera Rubin 架构，宣告 AI 基础设施进入以“智能体（Agent）”为中心的新阶段。该架构以天文学家 Vera Florence Cooper Rubin 命名，标志着英伟达从 Hopper 到 Blackwell 再到 Rubin 的持续技术跃迁，并将为全球超大规模 AI 模型训练与推理提供前所未有的算力支持。
Vera Rubin 平台 来源：NVIDIA
性能飞跃：训练快3.5倍、推理快5倍
据英伟达官方披露，Rubin 架构在关键 AI 工作负载方面相较前代 Blackwell 架构实现显著跃升：模型训练速度提升3.5倍，AI 推理速度提升5倍，同时每瓦特推理算力提升高达8倍。单颗 Rubin GPU 的 FP4 推理性能可达 50 petaFLOPS，而整机架级系统 Vera Rubin NVL72 更可提供高达3.6 exaFLOPS 的 FP4 推理算力，是 Blackwell 系统的3.3倍以上。
此外，Rubin 平台在能效比和成本效率方面也大步前进。据 DIGITIMES 报道，Rubin 架构相较 Blackwell 实现 10倍的成本效率提升，有望进一步降低大模型训练与部署门槛。
全新六芯片协同架构：GPU、CPU 与互连技术全面升级
Rubin 平台并非单一芯片，而是由 六款全新定制芯片构成的完整生态，包括：
Rubin GPU：采用双芯粒（dual-die）设计，集成18,432个着色单元与576个新一代张量核心，支持第三代 Transformer 引擎；
Vera CPU：基于定制 Arm 架构（Olympus 核心），单颗 CPU 拥有88核，专为自主推理与智能体任务调度优化；
第六代 NVLink：GPU 间互连带宽提升至每 GPU 3.6TB/s，支持大规模 MoE（Mixture of Experts）模型高效通信；
BlueField-4 DPU：集成 AI 加速单元，可提供100 TOPS INT8 算力，强化数据中心基础设施卸载与安全；
ConnectX-9 SuperNIC：提供超高吞吐网络连接；
新型存储节点：支持外部扩展的键值缓存（KV Cache）池，满足长期运行智能体对内存的持续需求。
NVIDIARubin平台芯片 来源：NVIDIA
以机架级产品 Vera Rubin NVL72 为例，该系统整合 72颗 Rubin GPU 与 36颗 Vera CPU，并配备 BlueField-4 DPU 与 ConnectX-9 网卡，构成完整的“AI 工厂”蓝图。
全球云厂商与科研机构抢滩部署
Rubin 架构已获得全球顶级 AI 企业与云服务商的广泛支持。包括 Amazon Web Services（AWS）、Anthropic、OpenAI、Microsoft Azure、CoreWeave、Cohere、思科、HPE 等均已宣布将部署 Rubin 系统。其中，HPE 将在其Blue Lion 超级计算机中采用 Rubin 架构，而美国劳伦斯・伯克利国家实验室的 Doudna 超级计算机也将基于该平台构建。
值得一提的是，英伟达与 Anthropic 的合作尤为深入。据披露，Anthropic 已订购高达1吉瓦（gigawatt） 的算力，涵盖 Grace Blackwell 与 Vera Rubin 系统，凸显 Rubin 在前沿大模型研发中的战略地位。
面向“智能体时代”的基础设施
英伟达高管 Dion Harris 在发布会后指出，当前 AI 发展正从“模型为中心”转向“智能体为中心”，而智能体需要长期运行、持续记忆、多任务协同的能力，这对 KV 缓存、存储扩展性与低延迟通信提出全新挑战。Rubin 架构正是为应对这一范式转变而设计。
黄仁勋在演讲中强调：“AI 所需的计算量正在激增，而 Vera Rubin 旨在解决这一根本性挑战。”他预测，未来五年全球 AI 基础设施投资将达 3000亿至4000亿美元，Rubin 将成为这一浪潮的核心引擎。
时间表与后续路线
Rubin 架构目前已进入量产阶段，预计于2026年下半年正式向客户交付。其增强版 Rubin Ultra 有望于2027年推出，性能据传可达当前 Blackwell 系统的14倍。而更远期的 Feynman 架构（以物理学家理查德·费曼命名）也已在英伟达内部使用 Blackwell GPU 加速设计。
随着 Rubin 平台的落地，AI 算力竞赛正式迈入“每秒百亿亿次（exaFLOP）级推理”时代。在全球 AI 军备竞赛持续升温的背景下，英伟达凭借其软硬一体、全栈协同的架构优势，进一步巩固了其在 AI 基础设施领域的霸主地位。