作者 | 費(fèi)斌杰 北京市青聯(lián)委員 熵簡(jiǎn)科技CEO

今天繼續(xù)給大家?guī)?lái)「一頁(yè)紙」講透產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)系列。

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今天的主角是：Rubin CPX，AI產(chǎn)業(yè)變革下一個(gè)核心驅(qū)動(dòng)力。

（1）Rubin CPX：AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“長(zhǎng)上下文時(shí)代”的里程碑

英偉達(dá)近日發(fā)布了一款專為長(zhǎng)上下文場(chǎng)景設(shè)計(jì)的GPU——Rubin CPX。這款芯片旨在顯著提升AI推理效率，尤其適用于編程、視頻生成等需要處理超長(zhǎng)上下文窗口的應(yīng)用領(lǐng)域。

Rubin CPX計(jì)劃于2026年底正式上市，市場(chǎng)定位是專為處理百萬(wàn)級(jí)token長(zhǎng)上下文AI推理而設(shè)計(jì)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，旨在將AI算力正式推向Exascale（百億億次）時(shí)代。

該產(chǎn)品的市場(chǎng)吸引力已得到初步驗(yàn)證，包括Cursor（AI編程）、Runway（視頻生成）及Magic（AI編程）在內(nèi)的多家前沿AI企業(yè)已率先采用該技術(shù)。

Rubin CPX的推出可視為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“長(zhǎng)上下文時(shí)代”的里程碑事件，其核心價(jià)值在于通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新為AI推理的規(guī)?；渴饞咔辶私?jīng)濟(jì)性與效率障礙，為長(zhǎng)上下文AI應(yīng)用的商業(yè)化落地提供了高性價(jià)比的基礎(chǔ)設(shè)施。

基于Rubin CPX的顛覆性設(shè)計(jì)，我們預(yù)見(jiàn)AI產(chǎn)業(yè)鏈將迎來(lái)深刻變革，一個(gè)全新的AI應(yīng)用紀(jì)元正拉開(kāi)序幕。

1）上游供應(yīng)鏈將迎來(lái)結(jié)構(gòu)性增長(zhǎng)：能夠滿足Rubin CPX嚴(yán)苛技術(shù)要求的供應(yīng)商將獲得顯著優(yōu)勢(shì)。例如，在PCB領(lǐng)域，對(duì)40層以上、采用M9級(jí)材料的高階服務(wù)器板及HDI技術(shù)的需求將激增，為具備相關(guān)技術(shù)儲(chǔ)備的頭部廠商帶來(lái)確定性訂單。

2）下游AI應(yīng)用范式將被重塑：百萬(wàn)級(jí)token的處理能力將徹底改變AI應(yīng)用形態(tài)，AI編碼助手將從簡(jiǎn)單的代碼補(bǔ)全工具進(jìn)化為能夠理解和重構(gòu)整個(gè)復(fù)雜軟件項(xiàng)目的“AI架構(gòu)師”，而視頻生成、藥物研發(fā)和企業(yè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答等領(lǐng)域也將因上下文長(zhǎng)度的突破而開(kāi)啟新的可能性。

（2）Rubin CPX的核心技術(shù)創(chuàng)新：解耦推理

Rubin CPX的核心創(chuàng)新在于其獨(dú)特的解耦推理（Decoupled Inference）技術(shù)，該技術(shù)首次將大語(yǔ)言模型的推理流程從物理上分解為兩個(gè)獨(dú)立的階段：上下文處理（Prefill/Context）和生成（Decode/Generation）。

傳統(tǒng)架構(gòu)在單一硬件上執(zhí)行這兩個(gè)特性迥異的任務(wù)，導(dǎo)致資源錯(cuò)配與效率瓶頸。解耦架構(gòu)則為每個(gè)階段匹配專用硬件：

1）上下文處理階段：此階段計(jì)算密集（Compute-Intensive），需要大規(guī)模并行處理能力來(lái)消化海量輸入。Rubin CPX專為此設(shè)計(jì)，采用“胖計(jì)算、瘦帶寬”的理念，使用GDDR7來(lái)最大化算力利用率。

2）生成階段：此階段帶寬密集（Bandwidth-Intensive），每個(gè)Token的生成都極度依賴內(nèi)存訪問(wèn)速度。該任務(wù)由標(biāo)準(zhǔn)的、配備高帶寬內(nèi)存（HBM）的Rubin GPU（如R200）承擔(dān)，確保低延遲輸出。

通過(guò)這種專用化分工，解耦推理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算和內(nèi)存資源的精準(zhǔn)調(diào)配，從根本上解決了傳統(tǒng)同構(gòu)架構(gòu)的效率天花板問(wèn)題。

Rubin CPX的解耦推理架構(gòu)在處理流程、硬件瓶頸和內(nèi)存策略上，與以GB300為代表的傳統(tǒng)同構(gòu)架構(gòu)形成了鮮明對(duì)比，其專用化設(shè)計(jì)帶來(lái)了革命性優(yōu)勢(shì)。

*注：

由FinGPT Agent作表，原表請(qǐng)登錄AlphaEngine

（3）Rubin CPX的關(guān)鍵性能參數(shù)

Rubin CPX作為NVIDIA首款專為海量上下文AI推理設(shè)計(jì)的CUDA GPU，其單芯片及其組成的Vera Rubin NVL144 CPX平臺(tái)在算力、內(nèi)存、功耗及成本效益上均實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)有架構(gòu)的顛覆性突破。

以下是其核心技術(shù)規(guī)格與上一代旗艦GB300 NVL72的量化對(duì)比分析：

*注：

由FinGPT Agent作表，原表請(qǐng)登錄AlphaEngine

從經(jīng)濟(jì)效益的角度來(lái)看，Rubin CPX相比上一代架構(gòu)，將帶來(lái)以下幾點(diǎn)變化：

性能與成本的極致優(yōu)化：Rubin CPX通過(guò)采用單片式設(shè)計(jì)，成功規(guī)避了當(dāng)前先進(jìn)封裝領(lǐng)域面臨的CoWoS產(chǎn)能瓶頸，這不僅保障了其在2026年的規(guī)模化量產(chǎn)能力，更帶來(lái)了顯著的成本優(yōu)勢(shì)。

其生產(chǎn)成本僅為同期旗艦訓(xùn)練芯片R200的25%，卻能實(shí)現(xiàn)其60%的計(jì)算能力。同時(shí)，選用成本較HBM低50%以上的GDDR7顯存，進(jìn)一步強(qiáng)化了其在推理市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)性。

平臺(tái)級(jí)性能的指數(shù)級(jí)躍升：Vera Rubin NVL144 CPX平臺(tái)通過(guò)異構(gòu)協(xié)同，將AI性能推向了前所未有的8 EFLOPS（NVFP4精度），相較于上一代GB300 NVL72系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了7.5倍的性能飛躍。

特別是在大模型推理的關(guān)鍵瓶頸——注意力機(jī)制處理上，其速度提升了3倍，這意味著處理百萬(wàn)token級(jí)長(zhǎng)上下文的效率和可行性得到了根本性改善。

卓越的投資回報(bào)：基于其顛覆性的性能和成本結(jié)構(gòu)，Rubin CPX展現(xiàn)出極高的經(jīng)濟(jì)效益。

據(jù)測(cè)算，在規(guī)?；\(yùn)營(yíng)下，其投資回報(bào)率（ROI）可高達(dá)30至50倍。具體而言，每1億美元的資本投入，預(yù)計(jì)可產(chǎn)生高達(dá)50億美元的token服務(wù)收益，這為數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)商提供了極具吸引力的TCO（總擁有成本）模型，預(yù)示著其將快速滲透至長(zhǎng)上下文推理市場(chǎng)。

（4）Rubin CPX對(duì)AI全產(chǎn)業(yè)鏈的深遠(yuǎn)影響

Rubin CPX的推出對(duì)AI產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)了全方位的技術(shù)革新，催生了大量投資機(jī)遇，這里我從“數(shù)據(jù)中心與液冷”、“PCB及原材料”、“AI應(yīng)用”這三個(gè)角度展開(kāi)。

1）數(shù)據(jù)中心與液冷：

Rubin CPX正強(qiáng)力推動(dòng)服務(wù)器架構(gòu)向高密度、模塊化的分解式設(shè)計(jì)（Disaggregated Design）演進(jìn)，重塑AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。

其核心體現(xiàn)于Vera Rubin NVL144 CPX平臺(tái)，該平臺(tái)在單機(jī)架內(nèi)實(shí)現(xiàn)了144個(gè) Rubin CPX、144個(gè)Rubin GPU和36個(gè)Vera CPU的超高密度集成，樹(shù)立了行業(yè)算力密度的新標(biāo)桿。

這種分解式架構(gòu)通過(guò)硬件專用化，將推理流程中計(jì)算密集的上下文處理（Prefill）與內(nèi)存帶寬密集的生成（Decoding）階段分離，分別由CPX和標(biāo)準(zhǔn)Rubin GPU高效執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算資源的精準(zhǔn)匹配與利用率最大化。

與此同時(shí)，Rubin CPX單芯片高達(dá)800W的功耗對(duì)數(shù)據(jù)中心的散熱與電源系統(tǒng)構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)風(fēng)冷方案已無(wú)法滿足散熱需求，這使得先進(jìn)液冷技術(shù)（如直接液體冷卻DLC）的規(guī)模化普及成為必然趨勢(shì)，以確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行并優(yōu)化能源效率（PUE）。

巨大的單機(jī)架功耗需求也倒逼電源管理系統(tǒng)向更高效率和更高功率密度演進(jìn)。這不僅涉及服務(wù)器內(nèi)部的電源架構(gòu)，也涵蓋了從機(jī)架配電單元（PDU）到整個(gè)數(shù)據(jù)中心供電鏈路的全面升級(jí)，以支持未來(lái)AI集群的龐大能源消耗。

2）PCB及上游原材料：

Rubin CPX技術(shù)規(guī)格的躍升正驅(qū)動(dòng)上游關(guān)鍵材料需求的確定性放量。

為滿足PCIe Gen 6等高速信號(hào)傳輸?shù)耐暾砸?，M9級(jí)別的超低損耗覆銅板材料已成為剛性需求。

產(chǎn)業(yè)鏈向上游追溯，為實(shí)現(xiàn)超低損耗目標(biāo)，石英布、 HVLP（極低輪廓）銅箔等高端材料的應(yīng)用將從利基市場(chǎng)走向規(guī)模化普及。

此外，承載Rubin CPX芯片本身的PCB預(yù)計(jì)將采用HDI（高密度互連）技術(shù)，進(jìn)一步提升了PCB的設(shè)計(jì)復(fù)雜度和制造門檻，并帶來(lái)純粹的增量市場(chǎng)。

這一趨勢(shì)已在頭部廠商的資本支出計(jì)劃中得到印證。以臻鼎為代表的PCB龍頭廠商規(guī)劃在2025-2026年投入的資本支出中，高達(dá)50%將明確用于高 階AI服務(wù)器PCB的產(chǎn)能擴(kuò)張，為即將到來(lái)的材料需求激增提前布局。

3）下游AI應(yīng)用

Rubin CPX將對(duì)AI應(yīng)用帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響。

首先，超長(zhǎng)上下文將成為“標(biāo)配”。128 GB GDDR7 + 30 PFLOPS NVFP4 的專用算力，讓單卡即可一次性加載 >1 M token 的代碼或 1 小時(shí)視頻，無(wú)需再靠分片、滑動(dòng)窗口等“折中”方案，直接把“整庫(kù)級(jí)”代碼理解、長(zhǎng)視頻連貫生成推向?qū)嵱谩?/p>

其次，推理成本驟降，催生新商業(yè)模式。與旗艦 GB300 NVL72 相比，同樣長(zhǎng)上下文任務(wù)性能最高提升 6.5 倍，而硬件成本更低（GDDR7 替代昂貴 HBM）。

根據(jù)英偉達(dá)官方測(cè)算，1 億美元新設(shè)備可帶來(lái) 50 億美元 token 收益，ROI 達(dá) 30–50 倍，為 SaaS 平臺(tái)按“百萬(wàn) token 幾分錢”收費(fèi)提供了利潤(rùn)空間。

再次，“整庫(kù)級(jí)”AI 應(yīng)用將成為主流。比如在Coding領(lǐng)域，Cursor、Magic等已計(jì)劃把整倉(cāng)代碼塞進(jìn)模型，實(shí)現(xiàn)跨文件重構(gòu)、庫(kù)級(jí)問(wèn)答，編程助手從“補(bǔ)全”升級(jí)為“架構(gòu)師”。

在視頻領(lǐng)域，Runway 等可在單卡完成 60 min 1080p 視頻生成，無(wú)需分段，保證情節(jié)、角色一致性。

在科研/法律/金融等領(lǐng)域，百萬(wàn)級(jí) token 的論文、判例、財(cái)報(bào)一次性載入，多步推理即可在分鐘級(jí)完成，長(zhǎng)文深度問(wèn)答、自動(dòng)研報(bào)進(jìn)入可商用階段。

一輪新的AI技術(shù)革命，正在滾滾而來(lái)。

（7）結(jié)語(yǔ)

最近越來(lái)越多身邊的機(jī)構(gòu)投資者朋友使用AlphaEngine研究個(gè)股及產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)，錄得相當(dāng)驚艷的表現(xiàn)，這促使我決定開(kāi)啟這個(gè)「一頁(yè)紙」講透產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)系列。

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