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全球最大消费电子展CES 2026上，英伟达、英特尔和AMD新品发布，体现了全球计算产业的历史性转折，AI算力的芯片竞争已经演变为平台架构的全面战争。

英伟达重构计算定义的极端协同

黄仁勋在CES 2026上带来的是基于全新计算哲学的Rubin计算平台。

游戏显卡的单点硬件思维已经靠边站，极端协同设计为AI而生正当时。

在这种设计理念下，整个服务器机架不再是零部件的堆叠，而是被视作一台独立的超级电脑来设计。

为了实现这一目标，英伟达一口气发布了六款核心芯片，每一款都针对AI工厂的需求进行了极致优化。

这六款芯片的核心是Rubin GPU。

作为Blackwell架构的继任者，Rubin GPU集成了3360亿个晶体管，相比Blackwell的2080亿个晶体管有了质的飞跃。

在显存方面，英伟达为其配备了288GB的HBM4显存，带宽高达惊人的22TB/s。这种带宽的提升解决了大模型训练中最棘手的数据传输瓶颈问题。

为了进一步压榨性能，Rubin支持NVFP4精度推理，算力达到50 PFLOPS。其内部拥有224个SM单元，搭载第六代Tensor Core，并引入了第三代Transformer Engine，这是一种硬件级的自适应压缩技术，专门针对FP4精度进行了优化。

与GPU协同工作的是全新的Vera CPU。

这颗CPU专为AI工厂设计，其核心任务非常明确，就是高效地将数据喂给GPU。

Vera拥有88个定制的Olympus核心，支持176线程，并在Arm v9.2架构上构建。内存配置搭载了1.5TB的LPDDR5X内存，带宽达到1.2TB/s。

与上一代Grace相比，Vera的内存带宽翻了2.4倍，容量翻了3倍，NVLink-C2C的带宽也翻倍至1.8TB/s。这种设计确保了CPU不再是整个计算链路中的短板。

连接这些计算核心的是NVLink 6 Switch。

这是英伟达机架内互联的神经中枢，它为每颗GPU提供高达3.6TB/s的带宽，是Blackwell时代的1.8TB/s的两倍。

NVLink 6构建了一个全互联拓扑结构，确保任意两张GPU之间的通信延迟完全一致。它内置了SHARP网络计算功能，提供14.4 TFLOPS的FP8算力。

这种设计让MoE混合专家模型的all-to-all通信吞吐量提升了两倍，并且支持热插拔、部分填充运行以及动态流量重路由，极大提升了系统的灵活性。

在网络接口方面，ConnectX-9 SuperNIC网卡提供了高达800Gb/s的单端口带宽。

它采用了200G PAM4 SerDes技术，并集成了可编程拥塞控制和硬件加密引擎。这款网卡与BlueField-4 DPU配合，能够在端点处就进行流量整形，有效防止网络拥塞。

BlueField-4 DPU则是负责安全、存储和网络管理的基础设施大脑。它内部集成了64核Grace CPU，内存带宽提升至250 GB/s。

其新引入的ASTRA架构为裸金属和多租户环境提供了硬件级的隔离能力，而专门设计的推理上下文内存存储平台，则将长上下文推理的吞吐量提升了5倍。

负责机架间互联的是Spectrum-6以太网交换机。

这款交换机单芯片带宽达到102.4Tb/s，采用了共封装光学技术，将光模块直接做进芯片封装里。

这一创新将功耗效率提升了5倍，信号损耗从22dB降至4dB，信号完整性提升了64倍，可靠性也随之提升了10倍。这种技术突破让数据中心可以摆脱繁杂的线缆束缚，实现更高效的跨机架通信。

当这六款芯片组合在一起，就诞生了Vera Rubin NVL72。

这是一个包含72张Rubin GPU和36颗Vera CPU的计算怪兽，整个机架的NVFP4推理算力高达3.6 EFLOPS。

系统拥有20.7TB的HBM4显存和54TB的系统内存，机架内互联带宽达到惊人的260TB/s，英伟达形象地称这个带宽比整个互联网的流量还要大。

为了解决散热问题，NVL72采用了全液冷设计，使用45度的温水直接冷却，流量比上一代提升近一倍。这种高度集成的设计使得组装速度比上一代快了18倍。

从实际性能来看，Rubin平台的提升是巨大的。与Blackwell相比，Rubin将推理token的成本降到了十分之一。

在训练同样的MoE模型时，所需的GPU数量降至四分之一。这不仅意味着硬件成本的降低，更意味着网络功耗效率提升了5倍，大幅减少了能源消耗。

在实际推理性能测试中，英伟达使用了Kimi-K2-Thinking模型进行验证。

结果显示，在同等交互性下，每瓦吞吐量提升了10倍；在同等延迟下，每百万token的成本降到了十分之一。这些数据有力地证明了Rubin平台实际生产力的巨大飞跃。

英特尔埃米工艺与边缘智能的突围

英伟达主宰数据中心，英特尔则在CES 2026上发起了针对客户端和边缘计算的强势反击。

英特尔发布了代号为Panther Lake的第三代酷睿Ultra系列处理器，这是首款基于Intel 18A制程的计算平台。

Intel 18A标志着芯片制造进入了埃米时代，它是首个在美国开发和制造的2nm级节点工艺。该工艺通过RibbonFET全环绕栅极晶体管和PowerVia背面供电两大技术突破，将芯片的能效和密度推向了新的高度。

RibbonFET让架构师能够更精确地控制电流，而PowerVia则提升了电力传输和信号完整性。

相比Intel 3工艺，Intel 18A的每瓦性能提高了15%以上，晶体管密度提升了30%。

Panther Lake采用了先进的Foveros-S封装技术，由不同制程工艺生产的多种模块组成。

计算模块采用Intel 18A工艺，图形模块采用Intel 3或台积电N3E工艺，平台控制器模块采用台积电N6工艺，并通过基础模块和填充模块维持整体芯片的完整性。

这种异构设计让英特尔能够在同一封装内集成多种最佳工艺，从而实现性能与成本的平衡。

作为一款AI PC芯片，Panther Lake的端侧AI算力高达180 TOPS。其旗舰型号最高配备16个CPU核心、12个Xe核心和50 TOPS的NPU算力。

NPU 5采用了聚焦高能效的设计，面积比上一代更小，简化了后端功能，通过MAC阵列规模翻倍，把单位面积性能提升了40%以上，并原生支持E4M3和E5M2两种FP8数据格式。

在CPU架构上，英特尔为Intel 18A重新设计了核心。

通过引入带有独立缓存的低功耗能效核，即LP-E核，形成了一个低功耗岛。

绝大多数非性能型应用，如网页浏览和视频会议，都可以留存在这个低功耗岛里运行，不会溢出到高性能核心。

这种设计极大地延长了续航能力，联想基于该芯片的IdeaPad参考设计在Netflix流媒体播放测试中实现了最长27小时的续航，被英特尔称为x86续航之王。

在图形处理方面，Panther Lake集成了全新的Arc B390 GPU。

这款GPU拥有多50%的图形单元，缓存容量翻倍，并集成了96个XMX AI加速单元，提供120 TOPS的图形AI算力。

它是全球首款首发即支持AI多帧生成的集成显卡，每渲染1帧，就由AI生成3帧，从而实现4倍帧率。

在《战地6》等3A大作的实测中，Arc B390在开启多帧生成后，帧率可以扩展到120FPS以上，几乎是竞争对手AMD处理器的3倍。

除了PC领域，第三代酷睿Ultra还首次实现了边缘处理器与PC版本的同步发布。

它获得了针对嵌入式和工业边缘场景的测试与认证，被广泛应用于人形机器人、固定机械臂和自主移动机器人等领域。

在CES现场，英特尔展示了一台搭载第三代酷睿Ultra的人形机器人，证明了该芯片在关键任务边缘和物理AI场景中的适应性。

英特尔通过提供参考板和开发套件，不仅降低了开发门槛，也加速了具身智能技术的落地。

AMD全栈生态与海量显存的暴力美学

面对英伟达和英特尔的攻势，AMD在CES 2026上展示了其在数据中心和消费级市场的全线产品，试图用独特的策略突围。

AMD发布了下一代Helios平台，这是一个基于OCP开放式机架标准设计的双宽机架系统。

Helios的重量接近7000磅，相当于两辆小型汽车，其规模之大令人咋舌。该平台搭载了HBM4显存，单机架最多可容纳72块GPU，采用2nm和3nm工艺构建。

Helios的核心是AMD史上最先进的处理器MI455X GPU。

这款芯片集成了3200亿个晶体管，相比上一代MI355增加了70%。最引人注目的是其显存配置，MI455X配备了432GB的HBM4显存。

在显存容量上，AMD以432GB对288GB的优势超越了英伟达的Rubin。这种海量的显存对于大模型的推理至关重要，能够容纳更大的KV Cache，从而处理更长的上下文。

与MI455X搭配的是专为AI设计的2nm EPYC Venice Zen6 CPU。

这款CPU搭载了256个Zen 6核心，即使在机架规模下也能全速为GPU提供数据。

单台Helios机架式服务器配备超过18000个CDNA 5架构GPU运算单元与4600个Zen 6架构CPU核心，可提供高达2.9 ExaFLOPS的算力，并搭载31TB容量的HBM4。

这种配置让AMD在超大规模计算领域拥有了与英伟达正面对抗的资本。

在软件生态方面，AMD强调了其ROCm平台的进步，称其为业界性能最高的AI开放软件堆栈。

OpenAI联合创始人Greg Brockman的站台更是为AMD注入了强心剂。

OpenAI宣布将根据多年协议部署60亿瓦的AMD GPU，并计划于2026年下半年开始部署MI450系列。

Luma AI等公司也表示，其大部分工作负载可以在AMD平台上开箱即用，这表明AMD在打破CUDA生态壁垒方面取得了实质性进展。

在消费级市场，AMD发布了Ryzen AI 400系列处理器。

这款处理器依然采用Zen 5和RDNA 3.5架构，但支持更快的内存速度，NPU算力达到60 TOPS。

虽然在制程工艺上可能不及英特尔的18A激进，但AMD通过整合CPU、GPU和NPU的全套计算引擎，依然保持了强大的竞争力。

此外，AMD还推出了Ryzen AI Max+系列，搭载40核RDNA 3.5集成GPU，试图在移动工作站领域提供比肩DGX Spark的价值。

巨头交锋下的算力新格局

CES 2026上三家芯片巨头新品发布，展示了三种不同技术路线和商业哲学。

英伟达通过Rubin平台展示了垂直整合的极致，从芯片到交换机再到整个机架，英伟达将数据中心变成一个封闭但极其高效的计算单元。其3360亿晶体管的GPU和22TB/s的显存带宽，设立了当前AI算力的天花板。

英特尔则将赌注押在了制程工艺的复兴和边缘计算的普及上。Intel 18A工艺的量产证明了英特尔在制造领域的回归，而Panther Lake在能效和图形性能上的平衡，以及向机器人领域的跨界，显示了英特尔试图让AI走出数据中心，渗透到物理世界的野心。

AMD则选择了开放标准和暴力堆料。Helios平台基于OCP标准设计，试图团结更多生态伙伴。MI455X GPU在显存容量上的激进策略，精准打击了大模型推理对内存的渴望。与OpenAI的深度合作，也为AMD在软件生态上的短板提供了强有力的补给。

英伟达构建的是一座巍峨的封闭城堡，英特尔正在铺设通往每台设备的毛细血管，而AMD则试图在荒原上建立一个开放的巨型联邦。

AI计算的黄金时代已经随着这些硅基奇迹正式开启。