系统级竞争

7.1竞争单位从芯片变成整机柜

过去十几年，GPU 之间的竞争主要比单颗芯片的性能：算力（FLOPS）、内存（HBM，高带宽内存）和功耗。按这些参数比，AMD、华为和谷歌 TPU 的单卡已经追到了同一个数量级。如果竞争只停留在单卡，英伟达的优势会比多数人想象的小。

英伟达的做法是把竞争的计分单位从一颗芯片换成一整个机柜。它不只卖 B200 这颗 GPU，还卖 GB200 NVL72，也就是用自研的高速互联 NVLink 把 72 颗 GPU 连成一台超大 GPU 的整机柜。对手要追，就得同时做出能与之匹敌的互联协议、交换芯片、液冷、整机集成和软件栈。英伟达把对手的追赶成本从芯片层面抬到了系统层面。

7.2NVLink 把 72 颗 GPU 连成一台

大模型的训练和推理都是分布式负载，一张卡装不下整个模型，必须把几十、几百张 GPU 拼起来一起算，这时卡与卡之间的数据带宽就决定了整机的效率。NVLink 是英伟达 2014 年自研的 GPU 与 GPU、GPU 与 CPU 之间的高速互联协议，单条链路的带宽远高于同代的 PCIe 通用总线。真正关键的是 NVSwitch 交换芯片：它把点对点的链路变成一张可以交换的网络，让 72 颗 GPU 共享统一的内存池，对外像一台超大的 GPU 那样工作^1,2。

算力全景 3DNVLink 交换托盘每个托盘 2 颗 NVSwitch 芯片，整柜 9 个托盘把 72 颗 GPU 接成一个 NVLink 域，任意两颗 GPU 之间只隔一跳。打开 3D 模型 →

Rubin 的命名和时间表有两处更新。量产版机柜叫 Vera Rubin NVL72，按 GPU 封装计是 72 颗，早期按裸片计数的"NVL144"叫法已经不再适用；2026 年 9 月，已有第三方拿到生产版机柜做了实测。Rubin Ultra 在 2027 年仍然装在现有的 Oberon 机柜里，单柜 72 颗；原本要装 Rubin Ultra 的 Kyber NVL144 机架推迟到 2028 年，晚了 12 个月以上^6,7,8。

7.3机柜越卖越贵，价值留在英伟达

NVL72 让英伟达卖的东西单价以机柜为单位往上翻。按 SemiAnalysis 的测算，Rubin 每颗 GPU 的资本成本比 GB300 高 45%⁹。

机柜总价变大了，价值却大多留在英伟达自己的芯片和互联里。在 GB200 NVL72 中，GPU 占物料成本的 80% 以上，负责组装机柜的 ODM（工业富联/鸿海占 52%，纬创 21%，广达 19%）只拿到约 1% 的价值，浪潮信息 2025 年一季度的服务器毛利率只有 3.45%。HBM 涨价之后，英伟达也有办法把成本压回去：Rubin Ultra Lite 把单个封装的 HBM 从 384GB 降到 192GB，机架物料成本从涨价后的 $800 万压回 $640 万，省下的钱用来做更大的 scale-up 网络^2,12。

液冷也从加分项变成了准入条件。GB200 单柜功耗约 120kW，Vera Rubin 升到 180–220kW，计算托盘全部采用液冷。摩根大通估算，每个机架的散热组件价值会从 GB300 的 $4.8 万升到 Vera Rubin 的 $6.6 万，再到 Vera Rubin Ultra 的 $9.85 万^9,13。

7.4对手的机柜方案还落后一步

对手确实在追，但要么组成联盟，要么靠堆数量。

• AMD 一边用私有的 Infinity Fabric，一边参与开放的 UALink。它 2026 年推出的 Helios 机柜（MI455X）对标 NVL72，FP4 推理算力 2.9 exaFLOPS，HPE 已宣布采用；但 Helios 的 scale-up 互联走 UALink-over-Ethernet，以太网本身的短板可能拖累性能^14,15。
• UALink 是 AMD、Intel、Google、Microsoft、Meta、Broadcom 在 2024 年组建的开放互联联盟，目标是打破 NVLink 的私有壁垒，目前仍以规范为主¹⁶。联盟里每一步都要多方协商，英伟达自己决定就能直接发货，这是垂直整合在执行速度上的优势。
• 华为的 CloudMatrix384（CM384）靠全对等光互联在整机层面对标 GB200 NVL72，已经在华为云部署了 300 多套¹⁷。这是出口管制下单卡不够就堆数量的方案，也说明系统级集成能部分弥补单卡的劣势。

7.5NVLink Fusion 让自研芯片留在机柜里

英伟达推出的 NVLink Fusion，把原本封闭的 NVLink 有限度地开放给外部芯片厂：客户自研的 CPU 或 ASIC 可以接入 NVLink 机柜，和英伟达的 GPU 混合使用。首批伙伴包括联发科、Marvell、世芯（Alchip）、Astera Labs、Synopsys 和 Cadence，CPU 方面有富士通和高通，光互联方面有 Ayar Labs 和 Lightmatter；Arm 在 SC25 上同时支持 NVLink 和 UALink¹⁸。

7.6机柜内仍用铜，光先在柜间放量

AI 集群的互联分成两层，网络产业链的投资逻辑也按这两层来分（铜缆和光模块的公司格局见第 3 章）。

Scale-up 目前仍以铜为主，英伟达还在设法延长铜的使用期。GB200 NVL72 单柜用了 5,184 根铜缆，铜的价值约 $11.7 万。在机柜内的短距离连接上，铜更便宜、更可靠，收发两端也不耗电。Kyber 推迟以后，英伟达把低损耗 PTFE 基材的目标转到 Rubin Ultra 的 Oberon 交换板上，目的就是让铜在 scale-up 网络里再用一代^19,21。

光替代铜是中期的趋势。高盛判断 scale-up 的光替铜要到 2027 年才大规模启动，LightCounting 预测到 2030 年 scale-up 中光模块的占比也只有 21%；伯恩斯坦认为 scale-up 在 2026–2027 年仍以铜为主，CPO（共封装光学）会先在 scale-out 落地。NVL576 的跨机柜连接，也是可插拔的 NPO 先于 CPO 落地^20,5。铜和光会并存、各自升级。

Scale-out 是光模块需求增长最快的地方。全球光模块 2025 年销售额超过 $230 亿，增长 50%，其中以太网约占 74%。新一代模块放量越来越快，节奏基本由英伟达的产品路线图决定。

7.7网络已是独立的高增长业务

英伟达 2019 年以 $69 亿收购 Mellanox 进入网络领域，是少数能同时提供交换机、DPU、InfiniBand、以太网和光模块的端到端厂商²³。把芯片连起来的网络业务，按 FY2027 第一季度的节奏年化约 $600 亿，增速远高于公司整体。

2025 年 Spectrum-X 的销售额接近 Arista，超过了思科。集成的范围还在往外扩：DSX POD 把多台组装好的 Vera Rubin 机柜装进集装箱整体运输，到现场通电即可使用，计划 2027 年初推出，目标是把数据中心的部署时间从几个月缩短到两周^28,29。英伟达现在做的是整座 AI 工厂的总集成，GPU 只是其中一部分。

7.8系统溢价站得住，要跟踪三个变量

英伟达的优势已经从单层的软件，变成软件、硬件和系统叠加的多层结构。对手即使单卡追平，也要同时补齐互联、交换、液冷和软件，所需时间以年计。NVLink Fusion 把客户留在 NVLink 体系里的力量，强于 UALink 联盟把客户拉走的力量。

系统溢价已经可以用总拥有成本（TCO）来证明：Rubin 的租金更贵，但在多数推理厂商实际运行的 60–100 TPS 区间，每美元 TCO 的吞吐更高。机柜更贵，单个 token 却更便宜，系统级定价权才站得住。

到了 Rubin 这一代，机柜内 PCB、MLCC 和 ABF 的含量分别增加 233%、182% 和 82%，整条供应链的含量一起抬升¹¹。接下来要持续跟踪三个变量：

1. Helios、CM384 这类机柜级对手的实际出货情况，以及它们和英伟达的性能差距缩小得有多快。
2. Scale-up 光替铜的拐点。Kyber 推迟、PTFE 延长了铜的使用期，拐点大概率会往后推，这关系到铜缆和光模块两类公司谁的景气更长。
3. CPO 的渗透节奏和云厂商的接受程度，它决定了可插拔光模块厂商的份额上限在哪里。

下次看到"某款 AI 芯片单卡性能追平英伟达"的消息，更该问的是它配套的互联协议、交换芯片、整机柜液冷和机柜级软件有没有追上。