Nvidia以Rubin整合6大元件，把AI工廠做成標準產品

Nvidia周一（1/5）發表新一代Rubin平臺，這是一套將CPU、GPU、互連、網路、安全與儲存等6大關鍵元件，整合為單一系統的機櫃級AI運算平臺，目標是把過去高度客製化的AI資料中心，轉化為可標準化部署的「AI工廠」。Nvidia同時宣布，微軟、AWS、Google、Oracle與CoreWeave等雲端業者，都準備在今年部署Rubin平臺。

Rubin平臺整合的6大元件包括：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換器、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU，以及Spectrum-6乙太網路交換器。這些元件多半並非首次出現，但在Rubin平臺架構中，其定位出現根本性改變，並共同構成以機櫃為單位的AI運算系統。

其中，Vera CPU與Rubin GPU被視為Rubin平臺運算與推理能力的核心。Vera CPU是Nvidia首次為大型AI工廠量身打造的高能效CPU，採用88個自製Olympus核心，支援Armv9.2，並透過NVLink-C2C與GPU高速直連，特別適合代理式AI與推理流程的控制與協調。Rubin GPU則導入第三代Transformer Engine，結合硬體加速的自適應壓縮，在AI推論上提供50 PFLOPS的NVFP4算力，專為大模型與MoE推論最佳化。

在系統層面，Rubin也是首個在機櫃級導入第三代機密運算的平臺，能在CPU、GPU與NVLink間維持一致的資料保護，確保大型專有模型在訓練與推論時的安全性。同時，第二代RAS Engine橫跨CPU、GPU與互連，提供即時健康監測、容錯與預防性維護，加上模組化、無纜線設計，使組裝與維修效率較Blackwell提升最多18倍，進一步提升整體AI工廠的可用性與生產力。

這種跨元件的整體整合，直接影響AI的成本結構。Nvidia指出，相較前一代Blackwell平臺，Rubin在推論Token成本上最多可降低10倍，訓練大規模MoE模型所需的GPU數量，也可減少至原本的四分之一。

雖然Nvidia在過去幾個世代便已使用「平臺」來描述其AI系統，但Rubin的差異不在於是否整合，而在於整合的層級與交付單位。從官方說法可以看出，Rubin不再以單顆GPU或單一伺服器為核心，而是直接以「機櫃級系統（rack-scale system）」作為最小產品單位。這代表Nvidia不只是提供一組可組裝的系統方案，而是把整座AI運算環境，定義為可直接部署、可複製擴張的標準化AI工廠模組。

其實包括Anthropic、OpenAI、Mistral AI與xAI等，皆為預期採用Rubin的合作對象；Nvidia亦與紅帽擴大合作，將Red Hat Enterprise Linux、OpenShift與Red Hat AI納入針對Rubin最佳化的完整AI堆疊，進一步降低企業導入AI工廠的技術與營運門檻。

xAI創辦人暨執行長馬斯克（Elon Musk）表示，Rubin將成為AI領域的火箭引擎，對於希望大規模訓練與部署前沿模型的業者而言，這正是所需的基礎設施，也將再次向市場證明，Nvidia仍是業界的黃金標準。