在CES大会期间，英伟达全新推出的Rubin架构成了最近市场讨论的焦点，什么MOE架构之外另一重大突破，什么为Agentic AI时代量身设计等等，我深入看了下，的确感受到老黄“自我革命”那味了：

1）过去英伟达依附的是GPU硬件优势，踩上了各大AI巨头都在疯狂采购算力训练大模型的红利期。那时候逻辑很简单，谁的显卡多谁就能训练出最好的模型。

但现在AI战争已经从“算力”战场转移到“推理”，尤其是Agentic时代到来后，AI需要处理高频、多步、超长上下文的推理。

这个时候，模型参数动辄万亿，数据吞吐量极大，GPU 算得再快，如果内存传数据不够快，GPU 就得空转，这就是“存力墙”，换句话说，显卡多已经解决不了问题了，还需要高显存和带宽来支撑。Rubin要解决的就是这个问题。

2）所以 Rubin首发的HBM4就好撑第四代高带宽内存，可以让带宽到达22TB/s。但更关键的是它配合NVLink 6技术（机架内带宽260TB/s），把72张卡在逻辑上变成了“一颗巨型芯片”。

这意味着什么？以前你买显卡，买的是一个个独立组件，数据在卡与卡之间传输就像快递要经过好几个中转站。现在Rubin通过极高密度的互连，让数据在不同GPU之间流转时几乎感觉不到物理距离，72个工人不再各干各的，而是共享一个大脑。

我想这才是Rubin真正的杀招：不是单纯堆硬件参数，而是让整个系统数据流转的重构。

3）如果说MOE（ 混合专家模型架构 ）是英伟达被DeepSeek等后起之秀堆英伟达“暴力堆卡”商业模式的一次降维打击，那Rubin怎么看都是老黄的一次战略反击，不在跟你们比谁更省卡，而是直接重构AI的使用成本。当然，出此奇招也意味着英伟达彻底要和暴力堆卡的旧模式说再见了。

老黄算的是另一笔账，Agentic时代要真正落地到千行百业，就必须跨过Token成本这道坎，这是英伟达守不住的大势所趋。

在老黄看来，与其等着被谷歌、Meta等大厂自研芯片蚕食市场，又或者被DeepSeek等用模式颠覆供给侧市场，还不如主动做破局的那个人。

4）问题来了，自我革命后的英伟达要如何自处？路径也很清晰，从"卖显卡"变成"卖系统"，从服务少数大厂变成让AI真正普及。

以前你买H100，英伟达赚的永远知识那一份显卡的钱，以后的Rubin会告诉你：你得买整套NVL72机架——72张GPU、NVLink Switch、全液冷系统、机柜，甚至包括配套的软件栈，全部打包卖给你。

老黄的算盘也很清楚，看起来打包后的硬件成本更贵了，但附加了极致的推理效率，把采购方AI使用的单元成本给拉下来了，也自然不会丢失市场份额。

但但但，这套玩法对中小玩家的门槛也更高了。只有大厂和云服务商才能玩得起，会进一步加剧算力垄断。在当前竞争形势下堪称一次豪赌，因为一旦HBM4量产存在问题，就会被AMD、谷歌TPU等抓住窗口期推出的替代方案给替代，那英伟达卖系统的美梦可能没那么容易实现了。