Rubin
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近期Nvidia於CES展針對Vera Rubin伺服器提出無纜線設計的概念，使市場認為下一代產品的連接線用量將大幅下滑。其實無纜線早在GB系列產品就已經提出，但因良率不高而未採用，這次Nvidia CES展中僅揭露運算模組板的纜線將減少43條，但其餘區塊仍須以線束連接，且並未提及原先GB系列伺服器
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本文深入探討 NVIDIA 的下一代 Rubin 架構，特別關注LPU的整合及其對 AI 運算、HBM供應鏈，以及 NVIDIA 生態系的影響。透過與傳統 GPU 的比較，解析 LPU 以 SRAM 作為主要記憶體的優勢與劣勢，並預測其在即時推論、實體 AI 邊緣運算等領域的潛力。
NVIDIA 以 Vera Rubin 架構再次定義效能天花板，Intel 與 AMD 則在個人電腦市場展開激烈的 AI 晶片攻防戰。
同時，機器人技術正式從實驗室走進工廠，結合自動駕駛與智慧家居的進展，預示著一個「實體人工智慧」全面滲透生活的新時代已經到來。
在 CES 2026 的聚光燈下，NVIDIA 執行長黃仁勳的一句「 Rubin 平台已進入全面量產 」，本應是供應鏈的狂歡號角，卻在台股引發一場出人意料的風暴。作為高階銅箔基板（ CCL ）龍頭的台光電（ 2383 ），股價在創下歷史新高後隨即遭資金無情拋售，甚至一度觸及跌停。
Nvidia 1/6 發表主題演講，內容大多符合市場預期，盤後股價維持平盤。值得注意的是，輝達打破了自 2021 年以來在 CES 發布遊戲 GPU 的傳統，預先否認了 RTX 50 SUPER 的傳聞，顯示其策略已全面梭哈 AI 與機器人技術。
在 AI 伺服器時代，市場的目光往往先落在台積電——畢竟不管是輝達的 GB200、GB300、Rubin，還是亞馬遜、Google等CSP 廠推出的 ASIC ，最後都要交給台積電生產。但在這條供應鏈的更深處，還有一顆總被忽略、卻同樣關鍵的心臟，那就是信驊的 BMC（伺服器遠端控制晶)。
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核心訊息
無法抑制的 HBM 需求
AI 運算需求持續不懈地增長，同時 HBM 的技術複雜性也不斷攀升。
AI 推理應用面臨抉擇：究竟該採用不斷增長的 KV 快取（KV cache），還是將其卸載到更便宜的記憶體（如 DDR 或儲存裝置）？
Nvidia 的 Rubin Ultra 平台在
就在近期，NVIDIA的執行長黃仁勳在一次鮮為人知的台積電行程中，親自為我們揭開了下一代AI超級晶片的神秘面紗：「Rubin」平台！這可不是簡單的升級，而是一場徹頭徹尾、足以撼動整個產業的平台級轉變，預示著AI運算的未來將會更快、更智慧、更強大。
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AI 供應鏈：台灣 OCP 重點、AI 工廠分析與 Rubin 時程
從 OCP 研討會來看，AI 晶片設計公司正透過 UALink 和乙太網路技術，在擴展規模 (Scale-up) 技術上縮小差距。我們的暑期專題分析顯示，在每百萬 token 價格為 0.2 美元的情況下，大多數 AI XPU
在 AI 晶片江湖上，輝達（NVIDIA）最近陷入了一場「延遲風波」，業界傳聞，他們的下一代神兵利器 Rubin 可能因為要應對超微（AMD）新推出的 MI450 而被迫重新打磨，出貨時程恐怕得往後推，不過，輝達可不承認。
