报告行业投资评级 - 科技 增持 (维持) [2] 报告核心观点 - 英伟达在2026年CES上重申了Rubin平台细节，并强调以Physical AI为基础，迈向Agentic AI时代 [1] - 报告认为此次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 [3] - 报告认为在2025年成为Physical AI元年之后，2026年或将为Agentic AI落地元年 [6] Vera Rubin平台核心芯片解析 - Rubin GPU：配置288GB HBM4，带宽达22TB/s，对比B300的8TB/s带宽提升2.8倍；FP4推理能力达50 PFLOPS，对比B300 Sparse的20 PFLOPS提升2.5倍；训练能力35 PFLOPS；晶体管数量3360亿，对比Blackwell Ultra的2080亿提升1.6倍 [4][9][12] - Vera CPU：采用88个定制Olympus核心，搭配1.5TB LPDDR5X内存，并以1.8TB/s NVLink C2C链接Rubin GPU；内存带宽最高1.2TB/s，对比Grace CPU的512GB/s有显著提升 [4][8] - NVLink6 Switch：将双向互联带宽提升至3.6TB/s，对比NVLink5的1.8TB/s提升2倍；VR NVL72机柜总带宽约260TB/s，对比前代提升2倍；单个Switch tray可提供约14.4 TFLOPS FP8算力用于通信加速 [4][21] - ConnectX-9 SuperNIC：在VR NVL72机柜中为单颗Rubin GPU提供最高约1.6Tb/s的网络带宽，对比GB300 NVL72采用的CX8（约800Gb/s）提升2倍 [4] - BlueField-4 DPU：集成64核Grace CPU、128GB LPDDR5X内存与CX9网络，提供最高800Gb/s超低时延以太网或InfiniBand链接能力；计算性能对比BlueField-3提升6倍 [4][23] - Spectrum-6以太网交换芯片：基于200G PAM4 SerDes将单芯片交换带宽提升至102.4Tb/s；英伟达重申Spectrum-X CPO方案，可实现5倍能效提升 [4] 系统级性能与设计 - VR NVL72机柜性能：NVFP4推理算力达3.6 EFLOPS，对比Blackwell平台提升5倍；NVFP4训练算力达2.5 EFLOPS，提升3.5倍；LPDDR5X容量54 TB，提升3倍；HBM容量20.7 TB，提升1.5倍；HBM4带宽1.6 PB/s，提升2.8倍 [10] - 模块化无线束设计：Rubin计算托盘采用该设计，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 [3] 软件与生态布局 - Context Memory平台：将KV Cache从GPU内存中解耦至BlueField-4，缓解推理阶段主机内存压力，据Tom‘s Hardware测算对应每GPU额外获取约16TB分布式上下文存储 [3] - Alpamayo开源模型：采用基于思维链的推理型VLA架构，定位为“教师模型”，用于支持开发者对自动驾驶系统进行微调与蒸馏；目前主要面向OEM的高级ADAS场景，例如奔驰CLA已采用基于英伟达AV软件栈及硬件的全栈智能驾驶方案 [3][5][36] 战略方向与行业趋势 - 聚焦Physical AI：英伟达判断物理AI将成为AI重点演进方向，未来车辆将以L4自动驾驶为主流形态；公司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 [5][33] - 前瞻布局Agentic AI：报告认为2026年或为Agentic AI落地元年；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，以定义AI“下半场” [6][34]