电子行业人工智能月度跟踪：GTC25，NVIDIA发布Vera Rubin Superchip

证券研究报告行业研究 / 行业点评2025 年 11 月 25 日行业及产业电子GTC25 ， NVIDIA 发 布 Vera RubinSuperchip——人工智能月度跟踪强于大市投资要点：事件：2025 年 10 月 29 日，NVIDIA CEO 黄仁勋在美国华盛顿举行的 GTC 大会上发表主题演讲，不仅展示了下一代超级芯片 Vera Rubin 的原型机，更提出了“AI 不是工具，而是会用工具的工人”这一颠覆性观点。作为全球知名芯片设计公司，NVIDIA 长期专注高性能 GPU 及系统芯片研发。在架构早期阶段，其通过 2010 年前的 Tesla、2010 年的 Fermi、2012 年的 Kepler 及 2014 年的 Maxwell四大系列，推动 GPU 从“图形加速专用硬件”成功转型为“通用并行计算引擎”，期间持续优化可靠性、能效比与场景适配能力；2016 年后，伴随 AI 与高性能计算需求爆发，NVIDIA加快迭代节奏，先后推出 2016 年的 Volta（首推 Tensor Core 开启 AI 算力硬件加速）、2022年的 Hopper（以 Transformer Engine 支撑大模型研发）、2024 年的 Blackwell（全栈协同设计提升 AI 推理与图形渲染性能）等架构，并计划通过下一代 Rubin、Feynman 架构突破算力密度与能效比极限，服务超复杂场景。为突破摩尔定律逼近物理极限、晶体管密度对算力边际贡献下降的瓶颈，NVIDIA 于 2025年 10 月 29 日推出 Vera Rubin 超级芯片。该超级芯片并未单纯堆积晶体管，而是通过 CPU与 GPU 的异构协同、HBM4 高带宽显存的搭配，以及 CUDA 生态的兼容，以架构与系统级创新实现算力跃升。1）从硬件配置来看，Vera Rubin 超级芯片由 Rubin GPU 与 Vera CPU构成。RubinGPU 被大量电源电路环绕，配备 8 个 HBM4 显存位点，且集成两颗 Reticle 尺寸 GPU 芯片；VeraCPU 则搭载 88 个定制 ARM 核心，总计提供 176 个线程。2）从性能迭代来看，NVIDIA 芯片从 Hopper、Blackwell 演进至 Rubin 架构。Vera Rubin 超级芯片作为该代旗舰，其 VR200、VR300（Ultra）加速器的 FP4 算力分别达 50、100 PFLOPS，搭配 288 GB HBM4 乃至 1025 GB HBM4E 显存，带宽最高 32TB/s，较前代 Blackwell 架构实现数倍提升；同时 CPU 从 Grace 系列升级为 Vera 系列，核心性能与线程数的提升进一步释放了异构协同的算力。伴随 Vera Rubin 超级芯片的持续推进，NVIDIA 计划于 2026 H2、2027 H2 分别推出 VeraRubin NVL144 平台与更高规格的 Rubin Ultra NVL576 平台。1）Vera Rubin NVL144平台采用 Rubin GPU 与 Vera CPU 组合设计。Rubin GPU 包含两颗 Reticle 尺寸核心、具备50 PFLOPS（FP4 精度）算力及 288 GB HBM4 显存；Vera CPU 提供 88 个定制 Arm 核心、176 线程且 NVLINK-C2C 互联带宽达 1.8 TB/s，该平台性能相较上一代 GB300 NVL72 提升约 3.3 倍，FP4 推理算力 3.6 Exaflops、FP8 训练算力 1.2 Exaflops，系统总显存带宽 13TB/s、快速存储容量 75 TB；2）而 Rubin Ultra NVL576 作为迭代产品，硬件与性能全面升级。NVL 规模从 144 扩展至 576，CPU 架构不变，GPU 升级为四颗 Reticle 尺寸核心（单颗性能最高 100 PFLOPS FP4 精度、搭载 1 TB HBM4e 显存）。该平台性能较 GB300 NVL72提升 14 倍，FP4 推理算力 15 Exaflops、FP8 训练算力 5 Exaflops，HBM4 显存带宽 4.6 PB/s、快速存储容量 365 TB，NVLINK 通信能力提升 12 倍（最高 1.5 PB/s），整体算力、存储及连接效率大幅跃升。投资建议：建议关注 NVIDIA 服务器国产供应链的持续成长机遇。风险提示：1）国际贸易摩擦加剧 2）下游需求不及预期 3）技术升级进度滞后一年内行业指数与沪深 300 指数对比走势：资料来源：聚源数据，爱建证券研究所相关研究《电子行业周报：数据中心助力 GaN 需求增长》2025-11-17《电子行业周报：SK hynix 发布存储新路线，重塑 AI 时代新架构》2025-11-10《电子行业周报：钽电容价格持续上涨》2025-11-04《电子行业周报：关注半导体新材料的应用进展》2025-10-28《人工智能月度跟踪：OpenAI 推出新一代音视频工具 Sora 2》2025-10-21证券分析师许亮S08205250100020755-83562506xuliang@ajzq.com联系人朱俊宇S0820125040021021-32229888-25520zhujunyu@ajzq.com请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明2行业研究2025 年 11 月 25 日事件：GTC25，NVIDIA 发布 Vera Rubin 超级芯片2025 年 10 月 29 日，NVIDIA CEO 黄仁勋在美国华盛顿举行的 GTC 大会上发表主题演讲，不仅展示了下一代超级芯片 Vera Rubin 的原型机，更提出了“AI 不是工具，而是会用工具的工人”这一颠覆性观点。1. NVIDIA 从 Tesla、Fermi 向 Vera Rubin 迭代升级NVIDIA 作为全球知名的芯片设计公司，专注于高性能图形处理器（GPU）及系统芯片的研发与升级。在 GPU 架构的早期演进中，NVIDIA 通过 Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell 四大系列，实现了 GPU 从“图形加速专用硬件”到“通用并行计算引擎”的关键技术跃迁。2010 年前，NVIDIA 推出的 Tesla 架构，正式开启了 GPU 从图形加速向通用计算的跨越式转型；2010 年，Fermi 架构聚焦可靠性与通用性升级，不仅首次引入 ECC错误校验码内存以保障数据计算准确性，还对 CUDA 核心进行优化，使其能支持更多编程语言；2012 年，Kepler 架构以“能效比革命”为核心，推出 SMX 流式多处理器以提升并行效率，同时首次支持 GPUDirect 技术，实现了 GPU 间及 GPU 与存储设备的直接数据传输；到了 2014 年，NVIDIA 又推出 Maxwell 架构，该架构采用台积电 28nm 工艺制程。彼时移动设备兴起，市场对低功耗、高性能 GPU 的需求大增，NVIDIA 也针对性优化了该架构在不同应用场景的适配能力。图表 1：NVIDIA 早期 GPU 技术蓝图资料来源：EXR Review，爱建证券研究所