輝達發表次世代 AI 平台「Rubin」　效能躍進、全面重塑資料中心架構

發佈時間：2026/01/06

6 顆晶片極限共設計　推論效能飆升 5 倍、AI 成本降至十分之一

輝達（NVIDIA）在 2026 年 CES 大展正式揭曉全面重新設計的次世代人工智慧（AI）運算平台「Rubin」，宣告其資料中心級 AI 基礎架構已進入全新世代。執行長黃仁勳於拉斯維加斯主題演講中指出，儘管 Rubin 晶片的電晶體數量僅較前一代增加 1.6 倍，但最大 AI 推論效能卻提升高達 5 倍，展現跳躍式成長。

Rubin 以發現暗物質證據的美國天文學家「薇拉・魯賓（Vera Rubin）」命名，目前已進入量產階段，預計 2026 年下半年開始大規模部署。

打破單晶片思維　六大核心晶片同步重設

黃仁勳指出，Rubin 的關鍵突破在於「極限共設計（Extreme Co-design）」。輝達首度打破每代僅更新一至兩顆晶片的慣例，將整個系統的六大核心元件全部重新設計，包括 Vera CPU、Rubin GPU、第六代 NVLink 交換器、ConnectX-9、BlueField-4 以及 Spectrum-6 網路交換晶片。

他強調，Vera CPU 與 Rubin GPU 並非單純同時推出，而是從架構層級即進行深度整合，能以雙向、高頻寬、低延遲方式共享資料，網路卡與交換晶片也為此量身打造，直到整體平台成熟才對外揭露。

NVFP4 精準運算技術登場　推論速度再翻倍

Rubin 平台另一大亮點，是輝達全新精準度架構 NVFP4（4 位元浮點）Tensor Core。黃仁勳表示，NVFP4 並非單一資料格式，而是能依照 Transformer 模型各層需求，動態調整精準度與運算結構。

在需要高準確度的層級採用 FP8，而在可容忍誤差、運算量龐大的區段切換至 NVFP4，並於硬體層級實現，使整體推論速度提升逾 2 倍，並計畫推動為產業標準。

無線化模組設計　組裝 5 分鐘、全液冷運作

在硬體形態上，Vera Rubin Compute Tray 也徹底翻新。單一模組整合 2 顆 Vera CPU、4 顆 Rubin GPU、8 顆 ConnectX-9 與 1 顆 BlueField-4，模組內完全取消纜線設計。

黃仁勳指出，過去 Blackwell 系統需 43 條內部線材，而 Rubin 透過晶片共設計完全消除佈線，使整機組裝時間從 2 小時縮短至 5 分鐘，並採用 45 度溫水進行 100％ 液冷，無需額外冷卻設備，可節省約 6％資料中心總耗電。

18 個運算模組搭配通訊交換層，即構成 Vera Rubin NVL72 機櫃，72 顆 GPU 可如同單一巨型 GPU 運作。

Vera CPU 主打能效比　網路頻寬同步升級

Rubin 平台的大腦 Vera CPU，採用相容 Armv9.2 的 88 顆客製 Olympus 核心，透過「空間多執行緒（Spatial Multithreading）」設計，讓 176 條執行緒皆能維持接近完整效能，達到等同 176 顆實體核心的運算效果。

在網路方面，第六代 NVLink 交換器導入 400Gbps SerDes 技術，單一機櫃內頻寬高達 240TB/s；ConnectX-9 網卡則為每顆 GPU 提供 1.6Tbps 傳輸能力，顯著強化叢集效能。

訓練效率大增　推論成本降 9 成

輝達表示，Rubin 系統在訓練 10 兆參數等級模型時，僅需 Blackwell 四分之一的系統規模，即可在相同時間內完成任務；資料中心「每瓦產出（Factory Throughput）」提升約 10 倍，AI 推論成本可望降至原本的十分之一。

此外，Rubin 平台全面支援「機密運算（Confidential Computing）」，確保資料在傳輸、儲存與運算過程中皆維持加密。

雲端巨擘搶先採用　鎖定 AI 工廠時代

輝達透露，微軟（Microsoft）、亞馬遜旗下 AWS、Google Cloud 與甲骨文（Oracle）等雲端服務商，已規劃在 2026 年下半年導入 Vera Rubin NVL72 機櫃，打造新一代「AI 工廠」。輝達也同步推進機器人、自駕車與實體 AI 應用，試圖將 Rubin 平台從資料中心延伸至整個產業生態系。

黃仁勳強調：「摩爾定律已放緩，未來 AI 的突破，必須靠整個系統的重構。」Rubin 正是輝達為下一個 AI 十年所押下的關鍵籌碼。

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參考資料

編輯整理：Celine

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