英伟达即将推出的Rubin和Rubin Ultra AI服务器，正因高昂的内存成本引发行业关注。据分析机构测算，新一代服务器的售价将突破历史纪录，其中高带宽内存（HBM）的涨价成为主要推手。相较于前代Blackwell系列，Rubin机柜的HBM成本激增超两倍，直接拉高整机价格至600万美元，而更高端的Rubin Ultra版本单机柜售价更达2100万美元（约合1.43亿元人民币）。
以Rubin NVL72机柜为例，其配置包含72块GPU和36颗CPU，每块GPU搭载288GB HBM4显存，CPU则配备1.5TB LPDDR5X内存。经测算，仅HBM4内存的成本就高达38.2万美元，占整机价格的6.4%。相比之下，Blackwell系列使用HBM3e内存，每GB成本为11.26美元，而Rubin采用的HBM4单价飙升至18.40美元，涨幅达63%。若换算为总量，NVL72机柜的HBM总容量达20.7TB，是前代的1.5倍。
升级版Rubin Ultra的性能与成本更令人瞩目。其NVL144机柜配备144块GPU，每块GPU的HBM4e容量翻倍至576GB，整机HBM总量达81TB。尽管HBM4e单价与HBM4持平（18.49美元/GB），但总成本仍飙升至153.4万美元，占整机售价的7.3%。与Blackwell Ultra相比，Rubin Ultra的HBM成本提高近5倍，整机价格更是前者的5倍以上。
内存成本飙升的背后，是DRAM市场整体涨价与半导体设备投资的双重压力。美国银行全球研究指出，HBM占Rubin机柜成本的比例从Blackwell的5.2%升至6.4%，而Rubin Ultra的这一比例虽略有下降至7.3%，但绝对值仍大幅增加。液冷散热、高速互连等配套技术的升级，也进一步推高了服务器单价。
高昂的采购成本仅是开始。据富士康测算，建设一座基于Rubin平台的AI数据中心，每1GW算力的投资需超470亿美元，年电费支出更高达13亿美元。这意味着，从硬件采购到长期运维，Rubin生态的门槛远高于前代产品。不过，英伟达强调，凭借远超行业的AI性能，Rubin平台仍能实现最低的总体拥有成本（TCO）和单位算力成本，这也是多家头部AI企业已开始部署首批系统的原因。
市场对Rubin的需求预期远超Blackwell。当前AI算力需求呈指数级增长，企业为保持竞争力不得不投入巨资升级基础设施。尽管单座数据中心的建设成本高达数百亿美元，但业内认为，Rubin的性能优势将使其在训练大规模模型、处理复杂推理任务等场景中占据主导地位。随着量产进程推进，更多细节将揭示AI行业为何愿意为这一平台押注数十亿美元。
