据 ai987.cn 于 2026 年 1 月 6 日收到的消息 ‣ 在2026年CES展会上，英伟达CEO黄仁勋宣布原定于下半年发布的革命性AI芯片Rubin已在第一季度完成全面投产，这一进度比业界预期提前了整整两个季度，掀起了半导体行业的热议。

从Blackwell到Blackwell Ultra再到Rubin，英伟达的产品迭代速度已远超竞争对手。Blackwell在去年下半年才开始量产，Blackwell Ultra在第三季度紧随其后，如今Rubin的出现让产品周期不到12个月，展现出黄仁勋要把对手甩在身后的决心。

英伟达的维拉·鲁宾超级芯片

Rubin平台一次性推出了六款芯片，形成完整生态。核心Rubin GPU内置3360亿个晶体管，配套的Vera CPU拥有88个Olympus核心，晶体管数量达2270亿。系统还包括NVLINK 6互连交换机、用于网络的CX9和BF4芯片，以及用于硅光子学的Spectrum‑X 102.4T CPO。这六款芯片全部采用先进工艺，已准备好量产，行业内少有对手能够实现如此协同。

英伟达首席财务官此前曾表示Rubin要到下半年才能量产，但现在宣布第一季度全面投产，交付节奏极为激进。按照计划，2026年下半年客户即可收到实际订单，Rubin将与持续出货的Blackwell Ultra共同成为英伟达新的收入增长点。

在性能方面，Rubin GPU的FP4精度推理算力达到50 PFLOPS，比Blackwell GB200提升了5倍；训练性能为35 PFLOPS，提升幅度约为3.5倍。这种跨代跃升将显著降低大规模AI模型训练的时间和电力成本。

与此同时，英伟达计划在2026年2月中旬向中国市场交付基于Hopper架构的H200芯片，FP16精度算力约为1979 TFLOPS（约2 PFLOPS）。即便考虑不同精度，Rubin的FP4推理性能约为H200的25倍，显示出代际差距的明显优势。

Rubin在FP4精度下的推理性能约为H200在FP16精度下的25倍左右，这一数字虽不能直接比较不同精度，但足以说明技术代差之大。对中国AI企业而言，H200已是“解渴”，而Rubin的大规模量产则让竞争格局进一步倾斜。

Rubin的研发工作早在三年前就已启动，与Blackwell几乎同步进行，三年时间内整合了HBM4显存、全新架构和更强AI计算能力。HBM4显存带宽达到22 TB/s，单卡配备288 GB显存，并搭载第三代Transformer引擎，专为大语言模型训练和推理优化。

OpenAI已正式宣布采用Rubin架构，AWS、Google Cloud、微软Azure、甲骨文云等主流云服务商以及CoreWeave、Lambda、Nebius、Nscale等新兴云厂商也已预订，预计2026年下半年基于Rubin的云实例将大量涌现。

英伟达之所以能够快速交付，得益于深厚的技术积累、强大的供应链管理以及对AI市场需求的精准判断。竞争对手刚推出对标Hopper的产品，英伟达已在出货Blackwell Ultra；等对手研发对标Blackwell的芯片时，Rubin已经进入量产阶段，形成了显著的代际领先优势。

虽然中国市场即将获得H200供货，但其基于的仍是2023‑2024年的技术水平，而Rubin代表的是2026年的最新技术，涵盖架构效率、能耗比和软件生态等多维度的提升。提前量产固然伴随高额研发和流片投入，但英伟达对AI市场的长期增长保持高度信心。

从Hopper到Blackwell再到Rubin，英伟达保持着每年甚至不到一年就推出新一代架构的节奏，这种“闪电战”策略既是对自身技术实力的自信，也是对竞争对手的降维打击。Rubin的提前量产再次巩固了英伟达在AI芯片领域的统治地位，2026年有望成为AI基础设施的关键一年。

综合自网络信息