英伟达下一代Rubin平台技术细节与量产计划 - 英伟达在CES 2026上披露了下一代计算架构NVIDIA Rubin平台的技术细节[4] - Rubin平台通过六款全新芯片（NVIDIA Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-6 Ethernet Switch）的协同设计，旨在缩短训练时间并降低推理成本[4] - 平台引入五项创新，包括最新一代NVLink互连技术、Transformer引擎、机密计算、RAS引擎以及NVIDIA Vera CPU[4] - NVIDIA Rubin已进入全面量产阶段，预计在2026年下半年上市[2][5] - 相比上一代Blackwell平台，Rubin可以将Token成本降低高达10倍[2][5] - 训练混合专家（MoE）模型所需的GPU数量比前代产品减少了4倍[5] Rubin平台的性能提升与合作伙伴 - Rubin平台引入了面向千亿级推理上下文规模设计的NVIDIA推理上下文内存存储平台，由BlueField-4驱动，旨在提高响应能力、吞吐量和能效友好的扩展[5] - 首批计划在2026年部署基于Vera Rubin实例的云服务提供商包括AWS、Google Cloud、微软、OCI以及CoreWeave、Lambda、Nebius、Nscale等英伟达云合作伙伴[5] - 思科、戴尔、HPE、联想和Supermicro预计将推出基于Rubin产品的服务器[6] - 包括Anthropic、Meta、Mistral AI、OpenAI、xAI在内的多家AI实验室正寻求利用Rubin平台来训练更大、功能更强的模型，并以更低的延迟和成本运行长上下文、多模态系统[6][7] 高速互连与光模块产业链布局 - Vera Rubin平台采用NVLink 6高速网络技术，可将GPU互连带宽提升至3.6 TB/s（双向）[9] - 每台NVLink 6交换机的带宽高达28 TB/s，每套Vera Rubin NVL72机柜配备9台此类交换机，总带宽可达260 TB/s[9] - 为扩展机柜，英伟达推出了采用共封装光学器件的Spectrum-X以太网交换机，基于Spectrum-6芯片构建，每颗芯片提供102.4 Tb/s的带宽[9] - 中际旭创表示，自2025年三季度起，重点客户已开始部署1.6T光模块并持续增加订单，预计2026至2027年其他重点客户也将大规模部署[10] - 新易盛表示，公司在手订单充足，预计1.6T产品在2025年第四季度至2026年将处于持续放量阶段，同时3.2T产品处于预研阶段[10] - 天孚通信在CPO相关配套产品方面有较早布局，相关技术持续迭代升级[10] 高功耗带来的散热与供电需求 - 市场普遍估计Rubin GPU的热设计功耗将提升至约1800瓦，这将推高对供电及散热系统的要求[10] - 科华数据具备风冷、液冷、风液融合、UPS及高压直流等数据中心产品解决方案，能满足多种数据中心应用场景[11] - 根据Omdia统计，科华数据位列2024年全球工业UPS第四以及亚太工业UPS市场排名第一[11] - 麦格米特推出了800V Sider car rack方案，单柜功率570kW[11] - 英维克致力于为云计算数据中心、算力设备提供设备散热解决方案，已实现从冷板、快速接头到冷源等“端到端”的产品覆盖[11] - 英维克的UQU快接头产品已成为英伟达MGX生态合作伙伴，并在2025年OCP全球峰会展示了按谷歌规格设计的CDU产品[11] 物理AI与开源生态进展 - 英伟达CEO黄仁勋称“物理AI的ChatGPT时刻已经到来”，公司更注重解决“AI如何走进物理世界”的问题[2][12][13] - 英伟达推出了开源的物理AI世界基础模型Cosmos，该模型已用海量视频、真实驾驶与机器人数据以及3D模拟做过预训练，能理解世界运行规律并关联语言、图像、3D和动作[13] - 在自动驾驶领域，英伟达发布了NVIDIA Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集，引入了基于思维链推理的视觉语言动作模型[13] - 包括Lucid、捷豹路虎、Uber和Berkeley DeepDrive在内的出行领军者对利用Alpamayo开发L4级自动驾驶技术栈表示兴趣[14] - 在机器人领域，包括Boston Dynamics、Franka Robotics、LG Electronics等全球机器人领军企业正基于英伟达Isaac平台和GR00T基础模型开发产品，覆盖工业、手术、人形及消费级机器人[15] - 黄仁勋强调开源AI生态的重要性，以DeepSeek R1为例，指出开源模型的扩散速度极快，尽管能力比最前沿模型慢约半年，但每隔六个月就会追近一次，且下载和使用量呈爆发式增长[15]

文章核心观点 - NVIDIA发布名为Alpamayo的开源AI模型、仿真工具及数据集系列，旨在通过赋予辅助驾驶系统类人的安全推理能力，以解决罕见、复杂的“长尾”驾驶场景难题，从而推动安全、可规模化自动驾驶技术的发展 [1][3] 产品发布与核心特性 - Alpamayo系列引入基于思维链的视觉语言动作模型，旨在为辅助驾驶决策注入类人的逐步推理能力，以提升系统在罕见或全新场景下的驾驶能力、可解释性及安全信任 [1] - Alpamayo并非直接部署的车端模型，而是作为大规模教师模型，供开发者调优和蒸馏，以构建其完整的辅助驾驶技术栈 [3] - 公司发布了Alpamayo 1模型，这是业界首款面向辅助驾驶研究社区设计的思维链VLA推理模型，基于100亿参数架构，可通过视频输入生成行驶轨迹及推理思路 [3] - 公司发布了AlpaSim，一款完全开源、面向高保真辅助驾驶开发的端到端仿真框架，提供逼真传感器建模和可扩展的闭环测试环境 [3] - 公司发布了物理AI开放数据集，包含超过1700小时的驾驶数据，覆盖广泛地理区域和环境条件，并特别涵盖推动推理架构发展所必需的罕见且复杂的真实世界极端场景 [4] - 上述开源模型、仿真框架与数据集共同构建了一个统一的开放生态系统，旨在形成自我强化的开发闭环，用于推理型辅助驾驶堆栈的开发 [3][4] 行业意义与战略定位 - 公司创始人兼首席执行官黄仁勋表示，物理AI的“ChatGPT时刻”已经到来，机器开始具备理解真实世界、推理并行动的能力，无人驾驶出租车将是最早受益的应用之一 [3] - 该系列的开源特性旨在加速全行业创新，使合作伙伴能够根据自身独特需求进行调整和优化 [5] - 开发者可利用NVIDIA的其他工具和模型库，基于专有车队数据对模型进行调优，并将其集成至由NVIDIA DRIVE AGX Thor加速计算构建的NVIDIA DRIVE Hyperion架构中 [5] 行业合作伙伴与专家评价 - 智能汽车行业的领先企业和专家，包括Lucid、捷豹路虎、Uber和伯克利DeepDrive，对Alpamayo展现出极高关注，希望利用其开发基于推理的自动驾驶堆栈以实现L4级自动驾驶 [5] - Lucid Motors高管认为，向物理AI的转变凸显了业界对具备真实世界行为推理能力的AI系统的需求，而先进的仿真环境、数据集和推理模型是核心要素 [5] - 捷豹路虎高管认为，开放透明的AI开发对负责任地推进自动驾驶出行具有重要意义，Alpamayo等开源模型为行业提供了安全应对真实世界复杂场景的新工具 [5] - Uber高管指出，处理长尾和不可预测场景是自动驾驶的核心挑战之一，Alpamayo为行业创造了突破性机遇，将加速物理AI发展并扩大L4级自动驾驶的安全部署 [5] - 标普全球分析师认为，Alpamayo 1使车辆能够解读复杂环境、预判未知情境并做出安全决策，其开源特性将加速全行业创新 [5] - 伯克利DeepDrive联合总监表示，该系列的发布为研究社区带来重大突破，其开源决策具有变革意义，将支持以前所未有的规模进行训练 [5]