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GTC2026|倒计时:英伟达芯片供应链生变 三星或部分替代台积电

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3月16日清晨,圣何塞,当第一缕阳光穿透云层洒向SAP中心门前的广场时,这里已排起了蜿蜒的长队。从世界各地飞来的AI创业者、数据架构师、硬件工程师,以及近两万名开发者、企业决策者和投资人,正在等待一个时刻的到来。

他们在等,那个穿着那件标志性黑色皮衣的黄仁勋出现。面对已经与以往截然不同的AI世界,他即将揭晓的正是英伟达回应这一变局的未来五年的战略方向。

当“训练”时代的红利逐渐见顶,这家芯片巨头将如何开辟“推理”时代的新战场?当ASIC阵营步步紧逼、大客户自研已成气候,英伟达的“护城河”究竟还能守多久?

从“训练霸主”到“推理新王”,这家芯片巨头的正在迎接自己的“推理时刻”。


Groq整合与推理芯片LPU首秀

面对产业变局,英伟达的反击已箭在弦上。市场高度关注的核心看点,将是公司如何将去年12月斥资约200亿美元获得的Groq技术,整合进自身产品体系。

Groq开发的芯片被称为LPU(Language Processing Unit),专为AI推理任务优化,利用SRAM作为片上存储器,可极大提高数据存储和检索速度,适配Decode环节对显存带宽的高要求。该公司声称,LPU运行大语言模型及其他AI模型的效率可比GPU高出10倍。

根据公开报道,本次GTC大会英伟达有望正式发布整合Groq技术的全新推理芯片。产品形态上,根据SemiAnalysis,LPU可能以256卡LPX独立机柜的形式配套发布。美银分析师预计,英伟达将推出包含CPX推理芯片与低延迟LPU在内的定制化产品组合,整合于下一代机架系统中。

更值得关注的是需求端的落地。据The Information援引知情人士透露,OpenAI有望成为该系统的首批客户之一,这一芯片系统可能被用于驱动AI代理执行编码等任务。

架构演进:Rubin细节、Feynman供应链变局

除推理芯片外,英伟达核心芯片架构的演进路线图同样是市场焦点。在CES 2026上,英伟达已发布Vera Rubin AI平台全套六款核心芯片:Rubin GPU、Vera CPU、BlueField-4 DPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、Spectrum-6 Ethernet Switch。

考虑到Vera Rubin平台已进入正式量产阶段,中信证券预计,本次GTC英伟达将转向披露更多Rubin Ultra芯片及机柜细节。除了Rubin Ultra芯片本身通过集成4颗计算DIE实现相较Rubin翻倍的计算性能外,这一超节点在架构上有两大方向值得关注:

一是数据互联方面,铜缆背板方案或升级为PCB正交背板加光互连的两层超级网络架构,CPO(共封装光学)等新工艺有望落地。美银预测,英伟达将扩展网络光学设备,推出102.4T Spectrum-6交换机与115T Quantum-X共封装光学设备,以满足未来超大规模AI集群需求。

二是供能体系方面,800V高压直流供电系统、模块化供电等方案有望落地。根据KAIST预测,下一代Feynman GPU模块功耗将达到4400W,这对液冷散热、电源架构提出更高要求。

对于下一代Feynman架构,Trendforce预计其将成为首批采用台积电A16工艺的芯片,在供电上采用SPR背部供电技术。从落地节奏看,其生产可能在2028年启动,2029年起开始向客户交货。

值得注意的还有供应链格局的变化。据The Information,Groq LPU预计将在今年下半年由三星代工生产,这可能成为英伟达服务器芯片首次由台积电以外的代工厂制造。虽然这一变化或主要是阶段性安排,但已释放出英伟达优化供应链弹性的明确信号。

生态拓展:物理AI、开源模型与PC处理器

在硬件之外,英伟达的生态布局也在加速延伸。大会前夕,英伟达发布了一段22分钟视频,黄仁勋与汽车业务副总裁吴新宙乘坐搭载DRIVE AV全栈自动驾驶软件的测试车前往旧金山,全程未出现人工接管。这预示着GTC期间有望公布更多汽车与机器人领域的最新进展。

机器人技术被视为英伟达的又一增长空间。The Futurum Group首席执行官Daniel Newman指出,英伟达上一季度已报告约60亿美元的机器人相关收入。黄仁勋曾表示,物理AI可能代表着一个价值数万亿美元的市场机遇。

软件方面,英伟达在开源模型领域快速推进。此前公司已发布1200亿参数的Nemotron 3 Super模型,并表示将推出参数规模扩大四倍的Nemotron 4 Ultra。据报道,英伟达有望推出AI智能体平台NemoClaw,允许企业在各自系统中部署智能体。

此外,英伟达可能在本届GTC上发布其传闻已久的PC处理器。据此前消息,公司准备推出基于Arm架构的N1和N1X芯片,为Windows笔记本电脑提供动力,更偏向游戏场景。

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