HBM短缺 Nvidia測試低記憶體容量Rubin Ultra GPU設計

【新聞中心／綜合外電】

Nvidia否認Rubin Ultra降規傳聞，HBM供應與成本壓力仍浮現

測試多種記憶體配置

Nvidia正面臨下一代AI加速器的記憶體供應考驗。據《The Information》引述三名知情人士報導，Nvidia過去數週至少測試三種Rubin Ultra GPU版本，部分樣品搭載的高頻寬記憶體（HBM）容量低於原先公布的規格；其中一些測試配置甚至採用較少堆疊層數，或改用前一代HBM4。相關報導指出，Nvidia評估低記憶體版本，主要是擔心無法及時取得足量高階HBM，以支應原始設計的量產需求。

Nvidia在2025年GTC大會公布的藍圖中，曾將Rubin Ultra定位為2027年推出的旗艦AI平台。依照當時規劃，Rubin Ultra每個封裝整合四個大型GPU運算晶粒，搭配16組HBM4E，記憶體容量達1TB，FP4運算效能則上看100 petaflops。 若最終改採較低容量配置，雖不必然代表GPU核心性能同步大幅下修，但模型訓練所能直接使用的高速記憶體將減少，可能影響大型模型部署效率。

供應短缺成主要變數

TrendForce指出，Nvidia自2026年第三季起，已將Rubin Ultra的評估範圍擴大至多種方案，包括8-Hi HBM4E、12-Hi HBM4，以及8-Hi HBM4；目前最終規格仍未拍板。 該機構分析，市場變化主要受到兩項供應因素牽動：一是2027年DRAM供應預期持續吃緊，記憶體廠能分配給HBM的晶圓產能有限；二是12-Hi HBM4E的驗證時程與量產良率爬坡仍存在不確定性。

TrendForce並表示，HBM位元出貨量預估在2027年年增50%至60%，但仍可能追不上AI伺服器需求增幅。在供不應求格局下，HBM供應商將持續掌握定價權，AI晶片業者同時承受「拿不到貨」與「成本上升」的雙重壓力，因而更有誘因採用較低容量的記憶體配置。

Huang公開否認延遲說

不過，Nvidia執行長黃仁勳日前在東京出席開發者活動時，對Vera Rubin平台可能延遲的報導作出強烈否認。彭博引述黃仁勳對記者表示：「這些報導不是真的。Vera Rubin已經投入生產，大量產品即將到來。」 這項說法顯示，Nvidia仍維持平台按計畫推進的公開立場。

但值得注意的是，黃仁勳的回應主要針對Vera Rubin整體平台與生產進度，並未直接說明Rubin Ultra是否測試較低HBM容量，也未具體回應Kyber NVL144或後續機櫃設計的變化。因此，市場目前仍需區分「平台是否延遲」與「產品規格是否調整」這兩個不同問題。

此外，SemiAnalysis先前報導，Nvidia可能因大型封裝的製造執行問題，放棄原先四運算晶粒的Rubin Ultra設計，改採較容易量產的雙晶粒方案。Tom’s Hardware引述相關分析指出，若從16組HBM4E減至8組，將對單一封裝的記憶體配置與整體效能帶來影響，但Nvidia尚未正式證實這項變更。

記憶體成本侵蝕系統經濟性

供應壓力也已反映在Vera Rubin平台的成本結構。TrendForce報導，Nvidia可能將Vera Rubin NVL72機櫃中每顆Vera CPU搭載的SOCAMM記憶體，從原規劃的192GB降至96GB；此舉可使整個系統的Vera CPU記憶體由約55TB降至28TB，而GPU端的HBM4容量則維持不變。

市場估算顯示，若維持原始配置，記憶體成本可能占Vera Rubin VR200系統物料清單約29%，高於Nvidia偏好的20%水準；該系統預估物料成本約210萬美元。 TrendForce另指出，三星、SK海力士與美光初步供應分配可能僅能滿足Nvidia約60%的LPDDR需求，促使Nvidia透過降低SOCAMM容量，優先確保Vera CPU的出貨量。

對Nvidia而言，Rubin Ultra的核心挑戰已不只是運算晶粒能否完成設計，而是能否在HBM4E驗證、封裝良率、供應數量與系統成本之間取得平衡。短期內，黃仁勳的公開說法有助於穩定市場對產品時程的信心；但在最終規格公布前，HBM配置是否縮減，仍將是投資人觀察Nvidia下一輪AI基礎設施成長與毛利率的重要指標。