Rubin Ultra大幅減配，輝達也扛不住記憶體漲價了？
- 核心觀點：輝達因HBM價格暴漲調整旗艦晶片Rubin Ultra設計，削減顯存規格但強化互聯規模，以優化成本結構，此舉引發市場對HBM需求見頂的擔憂，導致存儲股大跌。
- 關鍵要素：
- Rubin Ultra算力峰值維持35 PFLOPs不變，但顯存降至192GB，低於Rubin的288GB，頻寬僅提升1 TB/s，性能提升有限。
- 成本優化核心：HBM成本佔比從近40%降至28%，擴展互聯成本佔比從4%升至12%；單機架物料成本從約800萬降至640萬美元。
- 規格亮點轉向「擴展互聯規模」：支持NVL576架構，最多可互聯576顆GPU形成超級邏輯GPU，較普通版72張卡提升8倍。
- 市場反應：SK海力士和三星股價雙雙大跌約8%，KOSPI指數下跌約5%，反映投資者對AI晶片廠商降HBM依賴的擔憂。
- SemiAnalysis報告尚未獲輝達官方確認，但其披露已引發對HBM供需格局和定價權的重新評估。
原創：Odaily 星球日報（@OdailyChina）
作者：Azuma（@azuma_eth）
剛過去的這個週末，知名投研機構 SemiAnalysis 的一份機構報告在整個 AI 行業掀起了巨大討論。
報告的核心內容為，繼 SemiAnalysis 六月底透露輝達（NVIDIA）原版的 4 裸片（4-die）Rubin Ultra 設計將被砍半之後，該投研機構再次透露，輝達已向主要客戶提供了 Rubin Ultra 預覽，但其規格較此前預期進一步下降。
SemiAnalysis 報告中流出的 Rubin Ultra 相關資訊截圖如下：
- Rubin Ultra 將保持與 Rubin 相同的算力理論峰值，均為 35 PFLOPs；
- 顯存容量嚴重縮水，規格降至 8 層堆疊（8-Hi）的 192GB，甚至低於 12 層堆疊（12-Hi）288GB 的 Rubin；
- 顯存頻寬變化微乎其微，僅提升了 1 TB/s，在實際高吞吐計算中基本可以忽略不計；
- 晶片級功耗甚至略有提高，最低功耗與 Rubin 相同（1800 W），最高功耗反而更高（2600 W）；
- 唯一的重大提升是「擴展互聯規模」（Scale-up world size），從 72 張 GPU 提高到了 576 張 GPU，這意味著 NVIDIA 把真正的賣點轉移到了集群網路上，通過 NVLink 網路，它可以把最多 576 張 Rubin Ultra 連成一個巨大的「超級邏輯 GPU」（普通版最高僅支援 72 張卡互聯）。
作為輝達今年在 GTC 2026 上重磅官宣的 Rubin 頂級旗艦版本，Rubin Ultra 原本的定位是透過整合更多晶片裸片（die）和高頻寬記憶體，專為應對極致規模的 AI 模型訓練與推理需求而設計，但從 SemiAnalysis 最新披露的規格細節來看，輝達顯然已經調整了 Rubin Ultra 的設計思路。
HBM 漲價太快，輝達開始重新算帳
過去兩年，AI 產業擴展中最關鍵的元件之一無疑是 HBM。
隨著 Nvidia H100、H200、Blackwell 等 AI 加速器的需求大爆發，高頻寬記憶體從此前相對小眾的高階儲存產品，成為整個 AI 基礎設施中最緊缺的環節。SK 海力士、三星、美光在不斷刷新業績的同時紛紛擴大 HBM 投入，而市場供需的失衡仍在不斷推動著 HBM 價格持續上漲。
對於 AI 晶片廠商而言，HBM 的重要性不言而喻 —— GPU 負責計算，HBM 負責提供高速資料吞吐，兩者共同決定 AI 模型訓練和推理效率，但問題在於，如今的 HBM 已經貴到開始影響 AI 系統整體經濟性。以 HBM3 為例，一顆 HBM3 的價格在 2025 年 Q2 低點僅有 180-220 美元，今年 Q1（合約價）則已漲至 600-700 美元，Q2（現貨價）更是漲至 700 - 850 美元。
根據 SemiAnalysis 的測算，隨著 HBM 價格上漲，Rubin Ultra 單機架純物料（BOM）成本一度從約 660 萬美元升至 800 萬美元，而在調整設計規格後，成本可回落至約 640 萬美元。
對於輝達而言，如此巨大的成本差異意味著一個非常現實的問題 —— 如果繼續依照原設計增加 HBM 容量，是否還能帶來與成本匹配的效能提升？有沒有其他的更優方案？
SemiAnalysis 在報告中對此給出了回答，Rubin Ultra 的調整，本質上其實是輝達在有限資源下重新優化 AI 系統的成本結構，即減少相對昂貴的 HBM 配置（成本佔比從接近 40% 降到 28%），將資源投入到更高價值的擴展互聯能力上（成本佔比從 4% 升到 12%）。
如前文所述，Rubin Ultra 的核心升級方向現已經轉向為「系統級的擴展互聯能力」。Rubin Ultra 支援的 NVL576 架構，可以透過 NVLink 將最多 576 顆 GPU 連接成為一個統一計算域，旨在以更大規模的系統擴展，彌補單顆晶片規格上的調整。
記憶體股大跌，市場擔憂需求見頂
或受此消息衝擊，今晨韓股開盤後記憶體概念集體下行，截至北京時間 11:45，SK 海力士、三星兩大 HBM 龍頭雙雙大跌約 8%，KOSPI 指數亦下跌約 5%。
市場已開始擔憂，如果 SemiAnalysis 所透露的 Rubin Ultra 規格調整為實（輝達暫未公開確認相關資訊），是否意味著 —— 輝達作為 AI 基礎設施中最核心的買家，正在降低對 HBM 的需求？
過去兩年，隨著 AI 擴展需求的快速增長，HBM 已成為了 AI 基礎設施中最緊缺部分，輝達、AMD 等晶片廠商持續提升 AI 加速器中的 HBM 配置，推動了 SK 海力士、三星、美光等記憶體廠商的業績暴漲，也不斷強化著後者在整條產業鏈上的定價權。
而輝達的選擇，可能意味著 AI 晶片廠商正在考慮透過優化硬體設計，降低單顆晶片對於高容量 HBM 的依賴。如果這條路被證明可行，那麼 HBM 廠商持續提價的空間極有可能會受到限制。
AI 的基礎設施建設遲早會告別「瘋狂堆料與無腦漲價」的時代，而現在，即便是站在算力鐵王座上的輝達，也已經開始精打細算了。
