英伟达：Rubin CPX 是我的王炸牌-格隆汇

AI 市场的战火愈燃愈烈。曾经稳坐 AI 芯片王座的英伟达（NVDA），正面临着来自博通（AVGO）等公司 ASIC 芯片阵营的强力挑战。

AI 市场的战火愈燃愈烈。

曾经稳坐 AI 芯片王座的英伟达（NVDA），正面临着来自博通（AVGO）等公司 ASIC 芯片阵营的强力挑战。

我们在先前文章中就已提到。

博通凭借其为大型云服务商定制的 ASIC 芯片，以成本优势快速攻城略地，甚至有 OPENAI 百亿级大单让市场对 ASIC 取代 GPU 的讨论甚嚣尘上。

就在这关键时刻，英伟达突然放出了一个重磅消息：推出专为处理海量上下文 AI 任务设计的全新 GPU——Rubin CPX。

这不是一个简单的产品升级，更像是一场针对特定战场，英伟达祭出的神兵利器，以期在与博通的正面交锋中锁定胜局。

通用 GPU 遇上长文本瓶颈

先科普一下当前大语言模型推理过程中的一个挑战。

在大型语言模型（LLM）的推理过程中，“上下文处理”和“生成”这两个阶段存在巨大差异。

上下文阶段需要 GPU 以高吞吐量处理并分析海量输入数据，为后续生成做准备；而生成阶段则依赖高速内存带宽来逐一生成 Token。

长久以来，英伟达的通用 GPU 虽然强大，但难以同时完美兼顾这两种截然不同的计算需求。

随着 AI 应用场景的日益复杂，例如处理数百万 Token 的代码库、生成高清视频，传统的同构 GPU 架构开始显现出瓶颈，这也是 ASIC 芯片阵营得以迅速崛起的突破口。

博通等公司正是抓住了这一痛点，通过为核心云厂商定制 ASIC（专用集成电路）芯片，实现了更高的成本效益和性能优化。

博通在 AI 芯片市场的份额已接近 10%，甚至超越了英特尔和 AMD。面对这样的竞争态势，英伟达必须作出回应。

Rubin CPX 的推出，正是英伟达对这场“GPU vs ASIC”之争给出的明确答案，它不是要全盘推翻自己，而是要以“解耦式推理”的新范式，重新定义 AI 计算的效率与经济性。

Rubin CPX 并非传统的通用 GPU，它是一款专为“上下文处理”设计的专用 GPU。

它基于英伟达下一代 Rubin 架构，拥有高达 30 PFLOPS 的 NVFP4 算力，并配备 128GB 的 GDDR7 显存，专门用于加速最苛刻的上下文工作负载。

与上一代的 GB300 NVL72 系统相比，Rubin CPX 在注意力机制处理能力上提升了 3 倍，能够让模型在处理更长上下文序列时仍保持高速。

为了实现这一目标，英伟达采用了“解耦式推理”的创新策略：

这种“专用 GPU+通用 GPU”的组合模式，将两个阶段独立处理，从而更精准地优化算力与内存资源，极大地提升了整体吞吐量和资源利用率。

Rubin CPX 的价值远不止于单一芯片的性能提升。

它将作为 NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX 平台的核心组成部分，与 NVIDIA Vera CPU 和 Rubin GPU 紧密协作。

这个全新的平台将在单个机架内提供 8 EFLOPS 的 NVFP4 算力，是 GB300 NVL72 的 7.5 倍，同时拥有 100TB 的高速内存和 1.7 PB/s 的内存带宽。

这样一套完整的解决方案，其变现能力更是惊人。

据黄仁勋透露，每投入 1 亿美元，最高可带来 50 亿美元的 Token 收益，投资回报率高达 30-50 倍。这无疑是在向大型云厂商喊话：与其自研充满不确定性的 ASIC，不如选择英伟达这套更成熟、更高效、更具性价比的完整方案。

Rubin CPX 的推出，也预示着 AI 应用新时代的到来。它将重新定义企业构建下一代生成式 AI 应用的可能性，例如：

尽管 Rubin CPX 的正式推出要等到 2026 年底，但英伟达提前发布这款产品，显然是为了提前锁定市场订单，并在竞争激烈的 AI 芯片赛道上，再次确立自己的技术和市场领导地位。

Rubin CPX 的出现，是英伟达对 AI 芯片市场竞争格局的一次深刻回应。

它不仅展示了英伟达在技术创新上的强大实力，更通过“解耦式推理”的策略，将通用 GPU 的灵活性与专用芯片的高效性完美结合，为 AI 计算提供了一种全新的、更具经济效益的解决方案。

在 AI 需求爆炸式增长的背景下，英伟达与博通的“GPU vs ASIC”之争，最终将演变为一场关于谁能提供更高性价比、更完整解决方案的博弈。

而 Rubin CPX，正是英伟达在这场博弈中，为自己赢得先机的一张关键王牌。

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