科技行业英伟达2026 CES：重申Rubin平台，以Physical AI为基，迈向Agentic AI时代

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 科技 英伟达 2026 CES：重申 Rubin 平台，以Physical AI 为基，迈向 Agentic AI 时代 华泰研究 科技 增持 (维持) 何翩翩 研究员 SAC No. S0570523020002 SFC No. ASI353 purdyho@htsc.com +(852) 3658 6000 黄乐平，PhD 研究员 SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com +(852) 3658 6000 易楚妍* 联系人 SAC No. S0570124070123 yichuyan@htsc.com +(86) 21 2897 2228 韩冬冰* 联系人 SAC No. S0570125070150 handongbing@htsc.com +(86) 21 2897 2228 2026 年 1 月 07 日│美国 动态点评 美西时间 1 月 5 日，英伟达 CEO 黄仁勋在 2026 CES 举行演讲。继去年GTC 发布 Rubin 平台以来，本次 CES 披露更多细节。该平台将涵盖六款核心芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 与 Spectrum-6 以太网交换芯片。鉴于英伟达通常于 3 月GTC 发布下一代芯片架构，因此，我们认为此次 CES 细节披露或只被视为增量信息，发布后盘中股价反应平淡。此外，黄仁勋还强调 Rubin 将于 2H26出货，我们认为其计算托盘采用模块化无线束设计，可缩短组装周期并提升出货效率，有助于缓解此前 GB 系列交付延迟的问题。其他重要发布包括：1）推出 BlueField-4 与 Context Memory 平台，将 KV Cache 从 GPU 内存中解耦，缓解推理阶段主机内存的压力（Tom’s Hardware 测算对应每 GPU额外获取约 16TB 分布式上下文存储）；2）发布 Alpamayo 开源模型，涵盖 AlpaSim 端到端仿真框架、Alpamayo-1 模型等，加速自动驾驶与物理AI 布局。 Vera Rubin 平台六大核心解析：算力、内存与互联的系统级跃迁 VR 平台的 6 款核心产品包括：1）Rubin GPU 配置 288GB HBM4，带宽达22TB/s，对比 B300 的 288GB HBM3E，8TB/s 带宽。FP4 推理能力达 50PF（Transformer Engine，对比 B300 Sparse 的 20PF），训练能力 35PF。2）Vera CPU 采用 88 个定制 Olympus 核心（Armv9.2）+空间多线程（SMT）设计，搭配 1.5TB LPDDR5X，并以 1.8TB/s NVLink C2C 链接 Rubin GPU。3）NVLink6 Switch 将双向互联带宽提升至 3.6TB/s（NVLink5 为 1.8TB/s），VR NVL72 机柜总带宽约 260TB/s，显著增强机架内部的数据交换能力。在SHARP 网络侧计算方面，单个 NVLink6 Switch tray 可提供约 14.4 TFLOPS FP8 算力用于通信加速。4）VR NVL72 机柜中，每个 Compute tray 配置四颗 ConnectX-9 SuperNIC，为单颗 Rubin GPU 提供最高约 1.6Tb/s 的网络带宽；相比之下，GB300 NVL72 采用 CX8，网络带宽约为 800Gb/s。5）BlueField-4 集成 64 核 Grace CPU、128GB LPDDR5X 内存与 CX9 网络，并提供最高 800Gb/s 超低时延以太网或 InfiniBand 链接能力。6）Spectrum-6基于 200G PAM4 SerDes 将单芯片交换带宽提升至 102.4Tb/s；英伟达还重申 Spectrum-X CPO 方案，可实现 5 倍能效提升。 发布 Alpamayo 开源模型，加速迈向自动驾驶的全栈技术商 CEO 黄仁勋重申，物理 AI（机器人，自动驾驶）将成为 AI 的重点演进方向。其判断未来车辆将以 L4 自动驾驶为主流形态，包括 Robotaxi 与私家车两大场景。基于此，英伟达正加速推进自动驾驶战略，与 Robotaxi 运营商及整车 OEM 深化合作，推动其 AI 芯片与 DRIVE AV 软件栈于 2027 年前后实现L4 规模化落地。本次 CES，英伟达发布 Alpamayo 开源模型，采用基于思维链（CoT）的推理型 VLA 架构，定位为“教师模型”，不直接部署于车端，而用于支持开发者对自动驾驶系统进行微调与蒸馏。我们认为，该产品目前主要面向 OEM 的高级 ADAS 场景，例如奔驰的 CLA 正采用基于英伟达 AV 软件栈（Alpamayo 模型、Halos 安全系统等）及硬件的全栈智能驾驶方案。 以物理 AI 为起点，前瞻布局 Agentic AI，吸收 Groq 定义 AI 下半场 我们认为在 2025 年成为 Physical AI 元年之后，2026 年或将为 Agentic AI落地元年。Meta 对 Manus 的收购以及英伟达对 Groq 的部署，分别从软件与硬件层面印证此趋势。在持续巩固 AI 训练与大规模推理的同时，英伟达吸收 Groq 在低时延、确定性推理方面的能力，与自身高吞吐 GPU 架构形成互补，前瞻布局 Agentic AI，定义 AI“下半场”。 风险提示：技术落地缓慢、中美贸易摩擦、需求不及预期等。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 科技 图表1： 英伟达 Vera Rubin 平台，通过 1.8TB/s NVLink C2C 链接 Vera CPU 与 Rubin GPU 资料来源：英伟达官网、华泰研究 图表2： 英伟达 Vera CPU 图表3： 英伟达 Vera CPU 与 Grace CPU 对比 特性 Grace CPU Vera CPU 核心数 72 个 Neoverse V2 核心 88 个定制 Olympus 核心 线程数 72 176（空间多线程，SMT） L2 缓存 1MB 2MB L3 缓存 114MB 162MB 内存带宽 最高 512GB/s 最高 1.2TB/s 内存容量 最高 480GB LPDDR5X 最高 1.5TB LPDDR5X SIMD 4×128 位 SVE2 6×128 位 SVE2（支持 FP8） NVLINK-C2C 900GB/s 1.8TB/s PCIe / CXL Gen5 Gen6 / CXL 3.1 资料来源：英伟达官网、华泰研究 资料来源：英伟达官网、华泰研究 图表4： 英伟达 Rubin GPU 图表5： 英伟达 Rubin