Nvidia GTC: Trillion Revenue, LPU, Space Chips

•Nvidia的Vera Rubin平台採用垂直整合的全棧架構，包含七個突破性晶片、五個機架級系統和一個革命性超級電腦，專為代理AI設計[1][5]
•Groq 3 LPU加入Rubin生態後，每個LPU配備500MB SRAM提供150 TB/s頻寬，相比Rubin GPU的HBM4頻寬22 TB/s，在低延遲推理中提供35倍吞吐量優勢[2]
•Vera CPU在2026年下半年全面生產，採用88個自訂「Olympus」核心和Nvidia空間多線程技術，相比傳統機架級CPU性能提升50%、效率提升兩倍[1]
•Feynman架構引入800V高壓直流電源系統、液冷標準化和鑽石熱界面材料，以管理5000W+功耗需求，並採用M9級PCB材料支持448G PAM4及以上SerDes速度[4]
•DGX Station桌面超級電腦搭載GB300 Grace Blackwell Ultra晶片，提供748GB相干記憶體和20 petaflops AI運算性能，針對長思考和自主代理AI工作負載優化[5]

📊 競品分析▸ Show

特性	Nvidia Rubin/Vera	Cerebras	說明
推理架構	GPU + LPU混合	晶圓級引擎	Cerebras專注低延遲推理，已獲OpenAI採用[2]
SRAM頻寬	Groq 3: 150 TB/s	大規模SRAM融合	Nvidia透過LPU補強GPU在低延遲推理的劣勢[2]
可擴展性	256 LPU/機架	單一晶圓	Nvidia LPX採用RealScale無交換拓撲，576 LPU可作為共享記憶體[3]
目標應用	多代理系統、長上下文	先進模型低延遲	Nvidia針對數兆參數模型和百萬token上下文窗口[2]

Vera CPU架構

Groq 3 LPU規格

Feynman架構電源與互連

DGX Station規格

LPU將逐步取代CPX推理加速器

Nvidia超大規模副總裁Ian Buck暗示Groq 3 LPU可能減少Rubin CPX的角色，因兩者提供相似推理性能增強但LPU無需大量GDDR7記憶體[2]

M9級PCB材料成為供應鏈進入壁壘

448G PAM4及以上SerDes速度要求M9級銅箔層積板，傳統FR-4和M7/M8材料無法承受指數級信號衰減，形成製造商的重大技術進入門檻[4]

多代理系統將成為下一代AI基礎設施主要應用

Rubin平台設計用於支持需要交互式性能的多代理系統，推理數兆參數模型和百萬token上下文窗口[2]

2025-12

Nvidia與Groq簽署授權協議，整合LPU技術進入Rubin生態

2026-03

GTC 2026主題演講發布Vera Rubin全棧平台、Vera CPU、Groq 3 LPU、Feynman架構和DGX Station

Nvidia GTC：萬億營收、LPU、太空晶片