【爱建证券】人工智能月度跟踪：CES 2026 AI 前沿信息汇总-260109（10页）.pdf

1、CES2026AI前沿信息汇总强于大市相关研究投资要点：投资建议：NVIDIA最新VeraRubin平台的发布标志着高算力GPU、CPU和高速连接芯片仍然是未来AI平台的发展方向。建议关注国产高算力GPU、CPU和连接芯片的投资机会，以及国内已经打入NVIDIA供应链的PCB等零部件供应商的投资机会。事件：CES2026于拉斯维加斯召开事件：2026年1月6日CES拉斯维加斯展会上，NVIDIACEO黄仁勋展示了VeraRubinAI超级计算机平台，并宣布该产品2026年进行量产；AMD同期推出了基于MI455XGPU的Helios机架级AI计算方案；Intel则发布了其首款基于18A制程节点

2、打造的计算平台。1.NVIDIA发布VeraRubin1.1NVIDIA从Tesla、Fermi向VeraRubin迭代升级在GPU架构的早期演进中，NVIDIA通过Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell四大系列，实现了GPU从“图形加速专用硬件”到“通用并行计算引擎”的关键技术跃迁。2010年前，NVIDIA推出的Tesla架构，正式开启了GPU从图形加速向通用计算的跨越式转型；2010年，Fermi架构聚焦可靠性与通用性升级，不仅首次引入ECC错误校验码内存以保障数据计算准确性，还对CUDA核心进行优化，使其能支持更多编程语言；2012年，Kepler架构以“能效比革命”为核

3、心，推出SMX流式多处理器以提升并行效率，同时首次支持GPUDirect技术，实现了GPU间及GPU与存储设备的直接数据传输；到了2014年，NVIDIA又推出Maxwell架构，该架构采用台积电28mathsfnm工艺制程。彼时移动设备兴起，市场对低功耗、高性能GPU的需求大增，NVIDIA也针对性优化了该架构在不同应用场景的适配能力。(divcenter)图表1：NVIDIA早期GPU技术蓝图(/divcenter)随着人工智能与高性能计算需求的持续爆发，NVIDIA自2016年后进一步加快架构迭代节奏，先后推出Volta、Hopper、Blackwell等一系列突破性架构，并计划通过下一

4、代架构持续拓展算力边界。2016年，Volta架构凭借首创的TensorCore技术，开启AI算力硬件加速的商业化时代，为深度学习大规模落地提供关键算力支撑；2022年，Hopper架构聚焦大模型需求，以TransformerEngine夯实千亿参数模型研发基础；2024年发布的Blackwell架构，则通过“芯片-系统-软件”全栈协同设计，在AI推理效率与图形渲染性能上实现双重跃升。而NVIDIA推出的下一代架构VeraRubin，进一步突破算力密度与能效比的极限，为超大规模AI集群、量子计算协同模拟等复杂场景提供底层技术支撑。1.2NVIDIAVeraRubin性能卓越新一代VeraRub

5、inAI超级计算机平台包含6款新型芯片：VeraCPU、RubinGPU、NVIDIANVLink6交换器、NVIDIAConnectX8-9超级网卡、NVIDIABlueField8-4DPU及NVIDIASpectrum-6以太网交换器。通过跨芯片的极致协同设计，Rubin平台可将每个Token的推理成本降低1/10，训练混合专家（MoE）模型所需的GPU数量减少至1/4。Rubin平台的核心是NVIDIAVeraRubinSuperchip，其CPU与GPU的性能跃升尤为值得关注。每颗超级芯片借助支持内存一致性的NVLink-C2C互联技术，无缝整合两颗RubinGPU与一颗VeraCP

6、U，彻底打破传统CPU与GPU的架构壁垒，进而构建起统一的机架级计算执行域。1）VeraRubinCPU专为智能体推理而设计，是面向大规模AI工厂的能效最高的CPU。这款芯片内置88个核心、176条线程，拥有1.8:mathsfTB/mathsfs的NVLink-C2C一致性内存互连、1.5TB系统内存（相当于Grace的3倍）、1.2mathsfTmathsfB/mathsfs的SOCAMMLPDDR5X内存带宽，并支持机架级机密计算。整体算力、压缩和CI/CD性能均比Grace提升2倍。2）RubinGPU采用第三代Transformer引擎与硬件加