研究机构SemiAnalysis最新报告显示，英伟达已对Rubin Ultra芯片的内存配置作出重大调整，将HBM显存规格从HBM4E 12-Hi（384GB）降级至HBM4 8-Hi（192GB）。这一决策背后是内存成本占比攀升至产品总成本的40%，在HBM与DRAM价格持续上涨的压力下，英伟达通过降配方案使HBM成本降低超50%。即便考虑2026年HBM价格进一步上涨的预期，内存成本占比仍可压缩至28%，释放的资本开支将转向其他技术领域。
三星电子正配合英伟达开发8层HBM产品，而节省下来的成本并未消失，而是被重新分配至纵向扩展网络（Scale-up Networking）。以NVL576 NPO SKU架构为例，光模块取代传统机架间互连后，纵向扩展网络成本占机架总支出的比例从4%跃升至12%，增幅达两倍。这表明英伟达的AI硬件战略正从单卡性能堆砌转向大规模集群互联，通过优化系统架构弥补单卡内存容量下降带来的性能缺口。
行业趋势显示，这种转型并非英伟达独有。TrendForce集邦咨询指出，自2026年第三季度起，英伟达对Rubin Ultra的HBM配置方案将更加多元化，除HBM4E 8Hi外，还将并行评估HBM4 12Hi与8Hi等设计。部分云端服务供应商（CSP）也在考虑降低下一代自研ASIC芯片的HBM容量配置，反映出整个行业对内存成本与系统性能平衡的重新思考。
技术路线调整带来产业链连锁反应。国金证券分析认为，原定2027年下半年推出的Rubin Ultra NVL576平台面临制造挑战，Kyber机架存在延期风险，平台功耗密度与互联复杂度激增迫使底层互连材料升级。其中，PTFE混压技术可能成为关键解决方案之一。更值得关注的是，NVL576服务器为突破铜线网络在长距离信号传输中的瓶颈，将引入共封装光学（CPO）技术。随着AI集群规模扩大和信号传输速率提升，CPO在功耗、成本与信号损耗方面的优势日益凸显，供应链成熟度逐步提高，相关企业有望迎来发展机遇。
华泰证券从系统级视角指出，芯片代际迭代正推动价值创造从单芯片性能向网络、机柜与系统集成领域延伸。当单通道速率持续突破时，机柜内外的传输距离、功耗控制与可靠性保障成为核心约束条件，光互连技术向Scale up域渗透的趋势愈发明确。这种转变要求企业具备超节点架构设计与AI工厂系统集成能力，以应对未来AI基础设施建设的复杂需求。
