1信达证券发布电子行业研报，看好英伟达CES 2026发布的Rubin平台。
2该平台由Vera CPU、Rubin GPU等六款芯片协同升级，NVFP4推理性能提升5倍，引入HBM4及新型存储架构解决KV Cache瓶颈，PCB转向无缆互联提升价值量。
3报告认为算力设施向“AI工厂”转型，产业链核心环节受益。
4建议关注工业富联、沪电股份、寒武纪、兆易创新等标的。
5行业评级为“看好”。
信达证券_CES 2026：英伟达六大芯片协同升级，算力+存力迈入新纪元_2026-01-12.pdf
摘要
文本
CES2026：英伟达六大芯片协同升级，算力+存力迈入新纪元
2026年1月11日
证券研究报告
行业研究
行业专题研究（普通）
电子
投资评级 看好
上次评级 看好
莫文宇 电子行业首席分析师
执业编号：S1500522090001
邮 箱：mowenyu@cindasc.com
王义夫 电子行业分析师
执业编号：S1500525090001
邮箱：wangyifu@cindasc.com
CES2026：英伟达六大芯片协同升级，算力+存力迈入新纪元
2026年01月11日
本期内容提要：
Vera Rubin：六大芯片协同升级，推理性能大幅提升。美国拉斯维加斯时间1月5日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在国际消费电子展CES2026上发表主题演讲，并正式发布Rubin平台。该平台由六款专为打造超凡AI超级计算机而设计的全新芯片组成，包括Vera CPU、Rubin GPU、NVLink6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和NVIDIA Spectrum-6以太网交换机，6款芯片协同设计，从而大幅缩短训练时间并降低推理token成本。（1）算力方面，Rubin GPU引入Transformer引擎，NVFP4推理性能高达50PFLOPS，是Blackwell GPU的5倍，向后兼容，在保持推理精度的同时提升BF16/FP4级别的性能；NVFP4训练性能达到35PFLOPS，是Blackwell的3.5倍。（2）存储方面，针对大量KV Cache问题，Rubin平台引入了由BlueField-4驱动的NVIDIA推理上下文内存存储，构建了一个AI原生的基础设施层，用于存储KV Cache，通过扩展GPU内存容量为上下文记忆提供基础设施。（3）PCB方面，从Cable Tray到Cableless互联，Rubin NVL72 PCB价值量显著提升，这种机械简化使得组装速度比上一代托盘架构快18倍，并且显著缩短了现场维护期间的服务时间，降低了部署时间和持续的运营成本。（4）Rack方面，系统协同设计显著提升，ODM环节核心受益。由于在6款芯片、托盘、机架、Pod、数据中心与软件层面实现了
开源模型：从数据到代码全覆盖，Nemotron3重构AgenticAI范式。本次CES上，黄仁勋宣布扩展其开源模型生态（OpenModel Universe），新增和更新了一系列模型、数据集、代码库和工具。这个生态覆盖六大领域：生物医学AI（Clara）、AI物理模拟（Earth-2）、AgenticAI（Nemotron）、物理AI（Cosmos）、机器人（GR00T）和自动驾驶（Alpamayo）。Nemotron系列是此次更新的重点，覆盖了推理、RAG、安全和语音四个应用方向。
物理AI：从Cosmos到Alpamayo，走向商业化落地。在物理AI领域，英伟达更新了用于理解和生成物理世界视频的Cosmos，机器人通用基础模型IsaacGR00T、自动驾驶视觉-语言-行动模型Alpamayo。Cosmos是一个开源的物理AI世界基础模型，目前已经用海量视频、真实驾驶与机器人数据，以及3D模拟做过预训练。
Alpamayo是一个面向自动驾驶领域的开源工具链，也是首个开源的视觉-语言-行动（VLA）推理模型。
投资建议：英伟达Rubin平台正式发布开启AI算力新纪元，全球算力设施向“AI工厂”范式全面转型。我们认为，Rubin通过协同设计实现性能飞跃，算力、存储、PCB、机架等多环节价值量或显著提升，产业链核心环节在基建投资化趋势下仍具备较大的成长空间，建议关注：【海外AI】工业富联/沪电股份/鹏鼎控股/胜宏科技/生益科技/生益电子等；【国产AI】寒武纪/芯原股份/海光信息/中芯国际/深南电路等；【存储】德明利/江波龙/兆易创新/聚辰股份/普冉股份等；【SoC】瑞芯微/乐鑫科技/恒玄科技/晶晨股份/中科蓝讯等。
风险提示：AI发展进程不及预期，下游需求发展不及预期。
目录
Vera Rubin：六大芯片协同升级，推理性能大幅提升...5
算力：NVFP4推理性能提升5倍，推理成本显著下降...6
存储：针对大量KV Cache问题，推出推理上下文内存存储平台...6
PCB：从Cable Tray到Cableless互联，PCB价值量显著提升...8
Rack：系统协同设计显著提升，ODM环节核心受益...9
开源模型：从数据到代码全覆盖，Nemotron3重构Agentic AI范式...10
物理AI：从Cosmos到Alpamayo，走向商业化落地...11
投资建议...12
风险因素...12
图目录
图 1: Vera Rubin NVL72 概述...5
图 2: Vera Rubin 平台六款新芯片...5
图 3: Vera CPU 主要参数...6
图 4: Rubin GPU 相较于 Blackwell 算力提升 5 倍...6
图 5: Rubin HBM4 总内存带宽提升至 22TB/s...7
图 6: NVLink-C2C 一致性内存架构...7
图 7: BlueField-4 DPU...7
图 8: Rubin 平台的存储结构...8
图 9: Vera Rubin 计算托盘采用 cableless 无缆互联架构...8
图 10: 基于 Vera Rubin 构建的 NVIDIA DGX SuperPOD...9
图 11: 英伟达开源模型生态系统...10
图 12: 英伟达全栈物理 AI 平台...11
图 13: 英伟达推出开源世界基础模型 Cosmos...11
图 14: 面向自动驾驶领域的开源工具链 Alpamayo...11
Vera Rubin：六大芯片协同升级，推理性能大幅提升
Rubin平台正式发布，六款全新芯片协同增强推理性能。美国拉斯维加斯时间1月5日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在国际消费电子展CES2026上发表主题演讲，并正式发布 Rubin平台。该平台由六款专为打造超凡AI超级计算机而设计的全新芯片组成，包括Vera CPU、Rubin GPU、NVLink6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和 NVIDIA Spectrum-6以太网交换机，6款芯片协同设计，从而大幅缩短训练时间并降低推理 token成本。
Rubin平台的旗舰产品是Vera Rubin NVL72机架级系统，其设计使得整个机架在更大的AI工厂中作为一个协调运作的机器发挥作用。NVL72系统不仅针对峰值性能进行了优化，还致力于实现持续的智能生成：可预测的延迟、在异构执行阶段的高利用率，以及将电力高效转化为可用智能。
图1：Vera Rubin NVL72概述
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
图2：Vera Rubin平台六款新芯片
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
算力：NVFP4推理性能提升5倍，推理成本显著下降
Vera CPU：为数据移动和智能体处理而设计，拥有88个英伟达定制 Olympus核心、176线程的英伟达空间多线程，1.8TB/sNVLink-C2C支持CPU:GPU统一内存，系统内存达 1.5TB（是Grace CPU的3倍），SOCAMM LPDDR5X内存带宽为1.2TB/s，并支持机架级机密计算，数据处理性能翻倍提升。
图3：Vera CPU主要参数
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
Rubin GPU：引入 Transformer 引擎，NVFP4 推理性能高达 50PFLOPS，是 Blackwell GPU的5倍，向后兼容，在保持推理精度的同时提升 BF16/FP4级别的性能；NVFP4训练性能达到 35PFLOPS，是 Blackwell的3.5倍。
图4: Rubin GPU 相较于 Blackwell 算力提升5倍
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
存储：针对大量KV Cache问题，推出推理上下文内存存储平台
HBM：随着上下文长度的增加以及推理过程变得越来越具交互性，内存性能的表现已成为影响整体效率的主导因素。Rubin GPU集成了新一代的HBM4，每个GPU最高配备 288GB HBM4，总内存带宽提升至22TB/s，是Blackwell的2.8倍。这使得Rubin GPU能
够在不牺牲并发性或者利用率的情况下，支持长上下文推理、高批次MoE执行和交互式推理。
DRAM：每个Vera CPU还将搭载最高1.5TB的LPDDR5X内存子系统，能在低功耗下提供高达1.2TB/s的带宽，采用LPDDR5X SOCAMM形式。第二代NVLink-C2C在Vera CPU和Rubin GPU之间提供1.8TB/s的一致性带宽，实现了CPU和GPU内存间的统一地址空间。应用可将LPDDR5X和HBM4视为一个单一的一致性内存池，减少数据移动开销，并支持KV Cache和高效多模型执行等技术。
NAND：随着AI模型扩展到数万亿参数和多步骤推理，它们会生成大量的上下文数据，并以KV Cache表示，这对准确性、用户体验和连续性至关重要。KV Cache无法长期存储在 GPU上，因为这会成为多智能体系统中实时推理的瓶颈，AI原生应用需要一种新型的可扩展基础设施来存储和共享这些数据。
Rubin平台引入了由BlueField-4驱动的NVIDIA推理上下文内存存储，构建了一个AI原生的基础设施层，用于存储KV Cache，通过扩展GPU内存容量为上下文记忆提供基础设施，支持跨节点高速共享，与传统存储相比，可将每秒tokens数提升高达5倍，并实现高达5倍的能效提升。每个节点配4个BlueField-4，每个背后有150TB上下文NAND，分配到GPU上，每块GPU额外获得16TB NAND，同时带宽保持200Gbps。我们认为这种新型存储架构或将显著提升NAND需求。
图5: Rubin HBM4总内存带宽提升至22TB/s
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
图6：NVLink-C2C一致性内存架构
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
图7：BlueField-4 DPU
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
图8：Rubin平台的存储结构
资料来源：智东西，信达证券研发中心
PCB：从 Cable Tray 到 Cableless 互联，PCB价值量显著提升
NVIDIA上一代Blackwell NVL72采用传统cable tray架构，线缆连接复杂不仅增加了部署难度，更成为故障高发点和服务效率的瓶颈。而Rubin NVL72实现了核心架构的重大革新一一全面转向 cableless无缆互联架构，通过PCB板直接实现组件间的信号传输，彻底告别了繁杂的线缆布局。这种机械简化使得组装速度比上一代托盘架构快18倍，并且显著缩短了现场维护期间的服务时间，降低了部署时间和持续的运营成本。
图9：Vera Rubin计算托盘采用 cableless 无缆互联架构
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
Rack：系统协同设计显著提升，ODM环节核心受益
在系统层面，NVIDIA DGX SuperPOD作为大规模AI工厂部署蓝图，采用8套DGX Vera Rubin NVL72系统，用NVLink6纵向扩展网络，用Spectrum-X Ethernet横向扩展网络，内置NVIDIA推理上下文内存存储平台，并经过工程化验证。整个系统由NVIDIA Mission Control软件管理，实现极致效率。客户可将其作为交钥匙平台部署，用更少GPU完成训练与推理任务。由于在6款芯片、托盘、机架、Pod、数据中心与软件层面实现了极致协同设计，Rubin平台在训练与推理成本上实现了大幅下降。与上一代Blackwell相比，训练相同规模的MoE模型，仅需1/4的GPU数量；在相同延迟下，大型MoE模型的token成本降低至1/10。
图10：基于Vera Rubin构建的NVIDIA DGX SuperPOD
资料来源：Nvidia官网，信达证券研发中心
开源模型：从数据到代码全覆盖，Nemotron3重构 Agentic AI范式
本次CES上，黄仁勋宣布扩展其开源模型生态（Open Model Universe），新增和更新了一系列模型、数据集、代码库和工具。这个生态覆盖六大领域：生物医学AI（Clara）、AI物理模拟（Earth-2）、AgenticAI（Nemotron）、物理AI（Cosmos）、机器人（GR00T）和自动驾驶（Alpamayo）。
图11：英伟达开源模型生态系统
资料来源：爱范儿，信达证券研发中
Nemotron系列是此次更新的重点，覆盖了四个应用方向。1）在推理方向，包括 Nemotron 3 Nano、Nemotron 2 Nano VL等小型化推理模型，以及NeMo RL、NeMo Gym等强化学习训练工具。2）在RAG（检索增强生成）方向，提供了Nemotron Embed VL（向量嵌入模型）、Nemotron Rerank VL（重排序模型）、相关数据集和NeMo Retriever Library（检索库）。3）在安全方向，有Nemotron Content Safety内容安全模型及配套数据集、NeMo Guardrails护栏库。4）在语音方向，则包含Nemotron ASR自动语音识别、 Granary Dataset语音数据集和NeMo Library语音处理库。
物理AI：从Cosmos到Alpamayo，走向商业化落地
在物理AI领域，英伟达更新了用于理解和生成物理世界视频的Cosmos，机器人通用基础模型 Isaac GR00T、自动驾驶视觉-语言-行动模型 Alpamayo。
Cosmos是一个开源的物理AI世界基础模型，目前已经用海量视频、真实驾驶与机器人数据，以及3D模拟做过预训练。它能理解世界是怎么运行的，可以把语言、图像、3D和动作联系起来。黄仁勋表示，Cosmos能实现不少物理AI技能，比如生成内容、做推理、预测轨迹。它可以依据3D场景生成逼真的视频，根据驾驶数据生成符合物理规律的运动，还能从模拟器、多摄像头画面或文字描述生成全景视频。
Alpamayo是一个面向自动驾驶领域的开源工具链，也是首个开源的视觉-语言-行动（VLA）推理模型。Alpamayo最大的突破在于它是“推理型”自动驾驶模型。传统自动驾驶系统是 “感知-规划-控制”的流水线架构，看到红灯就刹车，看到行人就减速，遵循预设规则。而 Alpamayo引入了“推理”能力，理解复杂场景中的因果关系，预测其他车辆和行人的意图，甚至能处理需要多步思考的决策。
图12：英伟达全栈物理AI平台
资料来源：爱范儿，信达证券研发中心
图13：英伟达推出开源世界基础模型Cosmos
资料来源：腾讯科技，信达证券研发中心
图14：面向自动驾驶领域的开源工具链Alpamayo
资料来源：腾讯科技，信达证券研发中心
投资建议
英伟达Rubin平台正式发布开启AI算力新纪元，全球算力设施向“AI工厂”范式全面转型。我们认为，Rubin通过协同设计实现性能飞跃，算力、存储、PCB、机架等多环节价值量或显著提升，产业链核心环节在基建投资化趋势下仍具备较大的成长空间，建议关注：
海外AI：工业富联/沪电股份/鹏鼎控股/胜宏科技/生益科技/生益电子等；
- 国产AI：寒武纪/芯原股份/海光信息/中芯国际/深南电路等；
- 存储德：明利/江波龙/兆易创新/聚辰股份/普冉股份等；
- SoC：瑞芯微/乐鑫科技/恒玄科技/晶晨股份/中科蓝讯等。
风险因素
(1) AI发展进程不及预期：AI前期投资规模庞大，且大模型开发存在一定难度，AI发展进展可能不及预期；
(2) 下游需求发展不及预期：目前AI应用普及程度仍然有限，若未来需求增长幅度不及预期，可能影响上游开发进程。
研究团队简介
莫文宇，电子行业分析师，S1500522090001。毕业于美国佛罗里达大学，电子工程硕士，2012-2022年就职于长江证券研究所，2022年入职信达证券研发中心，任电子行业首席分析师。
郭一江，电子行业研究员。本科兰州大学，研究生就读于北京大学化学专业。2020年 8月入职华创证券电子组，后于2022年11月加入信达证券电子组，研究方向为光学、消费电子、汽车电子等。
杨宇轩，电子行业分析师，华北电力大学本科，清华大学硕士，曾就职于东方证券、首创证券、赛迪智库，2025年1月加入信达证券电子组，研究方向为半导体等。
王义夫，电子行业研究员。西南财经大学金融学士，复旦大学金融硕士，2023年加入信达证券电子组，研究方向为存储芯片、模拟芯片等。
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评级说明
投资建议的比较标准
股票投资评级
行业投资评级
本报告采用的基准指数：沪深300指数（以下简称基准）；时间段：报告发布之日起6个月内。
买入：股价相对强于基准15%以上；
看好：行业指数超越基准；
增持：股价相对强于基准5%~15%；
中性：行业指数与基准基本持平；
持有：股价相对基准波动在±5%之间；
看淡：行业指数弱于基准。
卖出：股价相对弱于基准5%以下。
风险提示
证券市场是一个风险无时不在的市场。投资者在进行证券交易时存在赢利的可能，也存在亏损的风险。建议投资者应当充分深入地了解证券市场蕴含的各项风险并谨慎行事。
本报告中所述证券不一定能在所有的国家和地区向所有类型的投资者销售，投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专业顾问的意见。在任何情况下，信达证券不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者需自行承担风险。
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