液冷、HBM、光模块：AI算力三大核心赛道

这份由国海证券发布的计算机行业研究报告《从Blackwell到Rubin：计算、网络、存储持续升级——AI算力"卖水人"专题系列(七)》深入分析了AI算力产业链的最新发展动态，核心聚焦于英伟达新一代GPU架构的技术演进及其对产业链的带动效应。以下是主要内容总结：

核心观点

1. 行业评级：维持计算机行业"推荐"评级，看好AI算力需求持续增长驱动的产业链机会。
2. 核心逻辑：大模型训练与推理需求推动算力升级，英伟达Blackwell和Rubin架构的迭代将带动芯片、服务器、存储、液冷等全产业链技术革新。

一、GPU架构升级：Blackwell到Rubin

1. Blackwell Ultra（B300）

• 性能提升：采用TSMC 4NP工艺与CoWoS-L封装，FP4算力达15PFLOPS（较B200提升50%），搭载288GB HBM3E显存。
• 能效优化：独立液冷板设计，支持130KW制冷能力，网络互联升级至ConnectX-8（800G带宽）。
• 应用场景：AI工厂性能较Hopper提升50倍，推理效率提升40倍。

2.Rubin架构（2026-2027年）

• Rubin NVL144：2026年推出，FP4算力3.6EFLOPS，HBM4内存13TB/s，NVLink 6.0带宽3.6TB/s。
• Rubin Ultra NVL576：2027年推出，FP4算力15EFLOPS（较B300提升14倍），HBM4E内存4.6PB/s，支持576颗GPU互联。
• Feynman架构：2028年推出，延续性能跃升趋势。

二、服务器与整机架构革新

1. 从HGX到MGX

• HGX：由ODM厂商（如鸿海、广达）生产模组，交付品牌服务器厂商。

• MGX：开放模块化设计，支持快速定制，GB300 NVL72系统含18个计算托盘（72 GPU+36 CPU）和9个交换机托盘。
• Rubin Ultra NVL576：采用Kyber架构，PCB背板替代铜缆，提升机架密度。2.性能对比
• GB300 NVL72：HBM容量20.7TB（较GB200提升50%），NVLink带宽130TB/s，液冷方案升级至126片冷板（+133%）。
• 成本优化：快接头尺寸缩小至1/3，单价下降但用量翻倍。

三、网络与互联技术

1. CPO（共封装光学）

• 优势：取代可插拔光模块，能效提升3.5倍，延迟降低，部署速度加快1.3倍。
• 应用：Quantum-X（InfiniBand）和Spectrum-X（以太网）交换机支持400Tbps吞吐量，2026年量产。

2.NVLink迭代

• NVLink 6.0：Rubin平台带宽3.6TB/s（双向）。
• NVLink Fusion：开放生态支持第三方芯片互联，推动异构计算（如CPU+GPU+XPU协同）。

3.铜缆技术

• GB300 NVL72采用5000+根NVLink铜缆（总长超2英里），1.6T速率满足高带宽需求。

四、存储：HBM技术突破

1. HBM4（2026年量产）

• 性能：12/16层堆叠，带宽20.5TB/s，I/O接口2048位，溢价幅度或超30%。
• 厂商进展：SK海力士已交付样品，三星、美光跟进；SK海力士市占率超50%。
• 定制化趋势：英伟达、微软等与SK海力士合作开发专属HBM芯片。

2.远期路线图（至2038年）

• HBM8：容量达5TB+，带宽64TB/s，采用3D堆叠与嵌入式冷却技术。

五、液冷散热方案

1. 技术路径

• 冷板式液冷：成熟方案，GB300采用独立冷板设计（每芯片一进一出），单机柜功耗150kW。
• 浸没式液冷：未来方向，Rubin Ultra NVL576或实现100%液冷。
• 2.市场空间
• 2026年GPU液冷市场规模或达800亿元（单机柜价值量约70万元）。
• 核心部件：冷板、快接头、CDU（冷分配单元）、歧管等需求激增。

结论

英伟达通过Blackwell和Rubin架构持续引领AI算力升级，带动计算、网络、存储、散热全产业链创新。