Nvidia启动Vera Rubin GPU发货，韩国芯片制造商扩产推高内存成本，驱动器件涨价。
内存芯片约占英伟达下一代人工智能平台Vera Rubin成本的62%，该平台现已大量出货。根据瑞银集团(UBS)的物料清单分析（由ChosunBiz获得），Vera Rubin超级芯片（由一个Vera中央处理器和两个Rubin图形处理器组成）的总成本为$38,902。其中，内存组件占$24,297：第六代高带宽内存(HBM4)和SOCAMM2是最大的支出。
成本明细揭示了GPU与CPU内存之间的显著失衡。每个Rubin GPU上的HBM4成本为$4,943，占系统总成本的12.7%。相比之下，连接到Vera CPU的SOCAMM2为$19,355，占总成本的49.8%——使CPU内存成为成本的主要驱动因素。Rubin GPU的完整成本，包括HBM4、中介层、先进封装和外围设备，估计为$9,247。Vera CPU加SOCAMM2成本为$20,059，其他主板组件增加$350。
市场对Vera Rubin的反应非常积极。英伟达上月宣布，Vera Rubin NVL72系统已在Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud、CoreWeave和其他主要云平台上运行。SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在8月4日的财报电话会上称Vera Rubin为"最佳架构"，并概述了以英伟达GPU为中心构建AI基础设施的计划。SpaceX的目标是在年底前获得超过2吉瓦的计算基础设施，并在明年年底前将容量增加到近10吉瓦。来自主要客户的这些部署计划表明Blackwell之后Vera Rubin仍有持续的需求和强劲的销售势头。
与前一代相比，内存成本占比大幅增长。内存占Blackwell Ultra的GB300成本的53%，这个数字在Vera Rubin上上升了9个百分点。虽然Vera Rubin的总成本从前代产品增长约2.1倍至$38,902，但内存支出攀升2.5倍至$24,297——这种更陡峭的增长轨迹主要由SOCAMM2的采用驱动。
SOCAMM2代表了服务器内存的一种新颖方法。这项技术将传统用于智能手机和笔记本电脑的低功耗DRAM(LPDDR5X)模块化用于AI服务器。多个DRAM模块被捆绑在一起并放置在CPU附近，采用可替换配置。虽然带宽低于HBM，但与服务器DDR5注册双列直插式内存模块相比，SOCAMM2提供更大容量、更低功耗和卓越的带宽和效率。
Vera Rubin的内存容量强调了这一转变。每个Rubin GPU包含八个12层HBM4堆栈，提供288吉字节——比Blackwell B200的192吉字节HBM3E多50%，但与Blackwell Ultra的容量相当。然而，Vera CPU支持高达1.5TB的LPDDR5X——比前代Grace CPU的480吉字节最大值多三倍以上。Vera Rubin NVL72系统将72个Rubin GPU和36个Vera CPU捆绑到单个服务器机架中，总共包含74.7TB的DRAM：20.7TB的HBM4和54TB的CPU LPDDR5X。为了说明这个规模，一台高端智能手机通常配备12GB的LPDDR5X；单个Vera Rubin NVL72机架在CPU LPDDR5X中包含相当于大约4,500部智能手机的容量。
三星电子、SK海力士和美光正在将其供应组合从HBM扩展到低功耗DRAM和存储。三星推出了HBM4、SOCAMM2和PM1763存储产品作为"英伟达内存产品"。SK海力士正在用10纳米节点的第六代LPDDR5X大规模生产192GB的SOCAMM2。美光从3月开始大规模生产用于Vera Rubin的12层36GB HBM4和192GB SOCAMM2。
供应动态呈现新兴风险。The Information报道称英伟达考虑将下一代"Rubin Ultra"GPU的HBM容量从原始规格降低。英伟达最初计划在每个Rubin Ultra上安装1TB的第七代HBM(HBM4E)，使用16个HBM4E堆栈。然而，据报道测试样品容量较低：一些为192GB，其他为256GB——均低于Rubin GPU目前出货的288GB。供应限制，特别是在发布日期前生产足够的HBM4E的困难，似乎是这次降级的主要驱动因素。
市场研究公司TrendForce确认了Rubin Ultra下审议的其他配置变化，包括8层HBM4E与计划的12层变体并行，以及结合12层和8层HBM4的混合配置。TrendForce还指出，预期的LPDDR5X短缺将持续到2027年，这促使英伟达将Vera Rubin超级芯片中的SOCAMM容量减少到大约初始规格的一半。
这些规格调整反映了潜在的供应链权力动态。一位半导体行业官员指出："英伟达向来不在性能上妥协，但在这次调整中对部分规格做出了让步，这可以理解为内存企业供应商优势地位结构的体现。"虽然英伟达在AI加速器市场上的垄断地位正在逐渐减弱，但它仍然是AI内存市场上最大的买家。三个内存供应商每个如何分配生产量最终将决定三星、SK海力士和美光收入改善的幅度。