投研机构 SemiAnalysis 最新报告称，英伟达已向主要客户提供 Rubin Ultra 预览版本，但这款产品的规格较市场此前预期再次下调。此前，SemiAnalysis 在 6 月底曾披露，原版 4 裸片（4-die）Rubin Ultra 设计将被砍半。
按照 SemiAnalysis 流出的信息，Rubin Ultra 将维持与 Rubin 相同的理论算力峰值，均为 35 PFLOPs，但显存配置明显收缩。其显存容量降至 8 层堆叠（8-Hi）的 192GB，甚至低于采用 12 层堆叠（12-Hi）288GB 的 Rubin。显存带宽变化也很有限，只增加了 1 TB/s。报告称，这一提升在高吞吐计算场景中基本可以忽略。
功耗方面，Rubin Ultra 也没有出现更优变化。其最低功耗与 Rubin 相同，均为 1800 W；最高功耗则更高，达到 2600 W。
这份披露中，变化最大的部分是扩展互联规模。Rubin Ultra 的“Scale-up world size”从 72 张 GPU 提高到 576 张 GPU。也就是说，英伟达将更主要的卖点放在集群网络上，通过 NVLink，最多可将 576 张 Rubin Ultra 连接成一个更大的统一计算系统，而 Rubin 最高支持 72 张卡互联。
HBM 涨价推动设计取舍
作为英伟达在 GTC 2026 上官宣的 Rubin 顶级旗舰版本，Rubin Ultra 原本被视为一款通过整合更多芯片裸片和更高带宽内存，面向超大规模 AI 模型训练与推理需求的产品。但从 SemiAnalysis 最新披露的细节看，英伟达已经调整了这条产品线的设计思路。
报告将这一变化指向 HBM 成本持续抬升。过去两年，随着 Nvidia H100、H200、Blackwell 等 AI 加速器需求上升，HBM 从相对小众的高端存储产品，变成 AI 基础设施中最紧缺的部件之一。SK 海力士、三星、美光持续扩大 HBM 投入，但供需失衡仍在推动价格上行。
在 AI 芯片系统中，GPU 负责计算，HBM 负责高速数据吞吐，两者共同影响模型训练和推理效率。SemiAnalysis 提到，如今 HBM 的价格已经开始影响整套 AI 系统的经济性。以 HBM3 为例，2025 年 Q2 低点时，单颗价格仅为 180 至 220 美元；到今年 Q1，合约价已升至 600 至 700 美元；今年 Q2 现货价则达到 700 至 850 美元。
根据 SemiAnalysis 测算，随着 HBM 价格上涨，Rubin Ultra 单机架纯物料成本一度从约 660 万美元升至 800 万美元；在调整设计规格后，该成本可回落至约 640 万美元。
报告据此认为，英伟达正在重新评估一个现实问题：如果继续按照原设计增加 HBM 容量，性能收益是否还能覆盖新增成本，以及是否存在更优的系统方案。
资源投入转向 NVLink 扩展互联
SemiAnalysis 给出的判断是，Rubin Ultra 的这次调整，本质上是在有限资源下重构 AI 系统的成本结构。报告称，英伟达减少了相对昂贵的 HBM 配置，其成本占比从接近 40% 降至 28%；与此同时，将更多资源投向扩展互联能力，相关成本占比从 4% 升至 12%。
在这一思路下，Rubin Ultra 的升级重点不再是单颗芯片堆叠更多内存，而是系统级扩展能力。报告提到，Rubin Ultra 支持的 NVL576 架构，可以通过 NVLink 将最多 576 颗 GPU 连接为统一计算域，以更大规模的系统扩展来弥补单芯片规格调整带来的影响。
韩股存储板块走低
受相关消息影响，今晨韩股开盘后，存储概念股集体下行。截至北京时间 11:45，SK 海力士、三星两家 HBM 龙头均下跌约 8%，KOSPI 指数下跌约 5%。
市场担心，如果 SemiAnalysis 披露的 Rubin Ultra 规格调整最终属实——目前英伟达尚未公开确认相关信息——是否意味着，作为 AI 基础设施中的核心买家，英伟达正在降低对 HBM 的需求。
过去两年，随着 AI 扩展需求快速增长，HBM 已成为 AI 基础设施中最紧缺的部分之一。英伟达、AMD 等芯片厂商持续提高 AI 加速器中的 HBM 配置，带动 SK 海力士、三星、美光等存储厂商业绩上升，也强化了后者在产业链中的定价权。
Odaily 原文认为，英伟达当前的选择，可能意味着 AI 芯片厂商正尝试通过优化硬件设计，降低单颗芯片对高容量 HBM 的依赖。如果这一方向被证明可行，HBM 厂商继续提价的空间可能会受到限制。