2026/1/6更新：6日輝達（NVIDIA）黃仁勳於CES 2026展前主題演講，去年因Google TPU新一代橫空出世，讓輝達新一代晶片Vera Rubin備受關注。這次真的再甩對手了嗎？黃仁勳在演講中表示，宣布 Vera Rubin 已進入全面量產階段，預計今年投入市場。他並提及台積電（TSM）矽光子技術、以及許多台廠伙伴。這次又將有新概念股成軍？Rubin有哪些性能升級？一次看。

2026/1/6更新：

Google TPU新一代太強，輝達贏得了嗎？

近一個月NVIDIA美股股價小跌3%，主要是Google去年底揭露，內部Gemini模型訓練僅靠自家晶片TPU即可完成，讓股市投資人開始擔憂輝達的GPU競爭力。黃仁勳6日在CES 2026展前的演講，是否有扳回一城？

在本次演講中，黃仁勳明白表示，接班Blackwell的Vera Rubin新一代晶片不會讓外界等太久，現已進入全面量產階段，預計將在2026年進入市場。

另外，Vera Rubin這次最大的創新，是採取極致共同設計（Extreme Co-design），因應摩爾定律放緩，打破常規，一次性重新設計了系統中的6款關鍵晶片。

黃仁勳雖未在演講中直接提及如何面對Google TPU，但演講中他暗示著Vera Rubin的策略是透過讓CPU、網路晶片與GPU完美配合，來對抗客製化晶片。

至於他在展前演講中，也再次感謝多個台廠伙伴，促成Vera Rubin的誕生，包括：

台積電（2330）：黃仁勳特別感謝台積電與NVIDIA共同創新（Co-innovated）了名為COUPE的矽光子製程技術。這是世界首款採用此製程的製造晶片，讓光訊號能直接進入晶片封裝，解決了傳輸瓶頸。

鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）：黃仁勳也感謝了伺服器製造伙伴，包括諸多台廠，因為他們都採用NVIDIA DGX架構。正因為這些伙伴的標準化支持，NVIDIA才能在Vera Rubin功耗增加兩倍的情況下，依然能順利整合進現有的資料中心基礎設施中，並讓組裝機櫃的時間從兩小時縮減到5分鐘。

此外，黃仁勳也談到新一代Vera Rubin已採取100％液體冷卻設計。這也讓台廠水冷概念股再度受到矚目。

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ChatGPT 問世近 3 年只是「堪用」，GPU瓶頸在哪？

許多人可能有過類似的經驗：你可以請 GPT 或 Gemini 寫出一段簡單的程式碼，但若要求它理解整個大型專案，產出的結果可能漏洞百出；同樣地，Veo 等影片生成 AI 雖能做出幾秒鐘驚艷短片，卻還無法從零開始，忠實參照一本厚厚的劇本，完成 1 小時的電影長片。難怪根據 MIT 報告，美國 95％企業導入 AI 都失敗。部分原因雖是人為，也可能跟AI效能有限相關。

然而，在 9 日輝達官方正式宣布推出，曾讓黃仁勳旋風來台「催生」的下世代晶片「Rubin CPX」後，依據官方團隊闡釋的優勢，不僅可把競爭對手甩老遠，也可能解決 AI「只能堪用」的尷尬現況，終於榮登殺手級應用。

NVIDIA Rubin CPX 解決了哪些問題？

到底 Rubin CPX 解決了什麼問題？NVIDIA 加速計算資深總監哈里斯 Dion Harris 在介紹短片中解釋，其實人們目前每天和 AI 聊天請它解答問題，背後的運作是由兩種工作所組成：第一種是「Prefill（預填）」；第二種叫做解碼「（Decode）」。

所謂的「預填」（Prefill），就像 AI 在閱讀理解。它會一口氣讀完你給的所有資料——無論是一句話還是一整本書——在腦中建構一張完整的知識地圖。另外「解碼」（Decode）就是 AI 在發想生成答案的階段。它會根據腦中的地圖，一個字、一個字地生成最終回應。

然而，這兩個性質截然不同的工作，過往都交由同一顆晶片處理。這就像要求一位全能大廚，必須同時負責備料與烹飪。當訂單簡單、需要備的料不多時，他還能快速出餐。但當客人點了滿漢全席——也就是我們提供了海量資料庫、大型軟體專案這種複雜指令時——這位大廚光是備料就疲於應付了。

難怪，當提供太多資料後，整個系統的反應就會極其緩慢，許多人會發現 AI「卡住」很久才吐出第一個字。更糟的是，最終產出的回應品質也下降，出現前後矛盾或類似「失憶」的狀況。

哈里斯指出，由於現在人們愈來愈仰賴 AI 去解決更複雜的問題，「有一群新興的使用案例，需要晶片具備高達數百萬個詞元的推理能力」，Rubin CPX 就是專為這些企業設計的下世代產品。

NVIDIA Rubin CPX 晶片分哪兩種？為何贏對手？

輝達團隊如何解決「廚師難關」？哈里斯指出，其實就是把工作任務分離處理，下世代晶片 Rubin CPX 其實包含了兩種分別針對「預填」與「解碼」工作去設計的晶片。

首先，解碼是由「VR200」晶片擔當。據半導體分析機構 SemiAnalysis出具的拆解報告指出，由於這工作相當考驗資料吞吐速度，因此昂貴的超高頻寬記憶體 HBM，與先進 CoWoS 封裝都不可或缺。但負責「預填」的「CPX」晶片，優勢則在於極高的計算效率，以便處理海量資料。但是資料吞吐速度較不是重點，因此只需要主流 GDDR7 記憶體即可，也不需要 CoWoS。

難怪，半導體分析機構 SemiAnalysis 團隊，研究後讚嘆輝達這次新品是一次巨大的飛躍。現在像是 AMD 等競爭對手，才剛開始模仿輝達上一代的設計，現在又得費心思考如何超越輝達聰明又精省的雙晶片架構，等於是迫使對手「回到繪圖板前」，可能得從頭規劃整個產品路線圖。

Rubin CPX 概念股新秀

此外，由於塞入了 8 顆高達 800 瓦的 CPX 晶片，散熱更加挑戰。SemiAnalysis 團隊也發現 Rubin CPX 採用三明治設計，指出中間是一塊流動著冷卻液的金屬水冷板，上下兩層緊緊夾著發熱的晶片，用最高效的方式帶走熱量。 上世代其實是搭配部分風冷，Rubin時代將全面升級為液冷。

日前大摩已點名包括台積電在內的諸多半導體業者入Rubin概念股，因為他們將是製造這款輝達下世代晶片 Rubin 的關鍵廠商。不過在水冷板細節公布後，相關供應鏈值得密切關注未來合作發展。以下是根據Trendforce報告提出的台廠相關資訊。

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Vera Rubin其他優異設計

NVIDIA也指出，過往模型可能需要使用多達 100 萬個詞元來處理一小時內容的影片，這已經達到傳統 GPU 運算的極限。然而，NVIDIA 超大規模與高效能運算副總裁 Ian Buck 日前演講強調，現在Rubin CPX 內建了4個 NVIDIA 視訊編碼器和四個解碼器，以及長情境推論處理技術，一起整合至單一晶片，未來AI視訊內容的處理和生成能力將有大規模提升。一些想運用生成式AI製作電影的公司，現在非常期待Rubin CPX的到來。

Vera Rubin 何時問世？未來影響？

Rubin預計於2026年底上市。然而，除了投資人，一般民眾更關注的是晶片效能提升後的影響。從 NVIDIA 官方公開合作伙伴如程式AI開發平台 Cursor、影片生成AI模型商 Runway、AI代理開發商 Magic 高層對於可以處理超長上下文的 Rubin CPX 的期待，可以推敲出以下發展：

軟體開發：AI 目前多只能代替初階工程師工作，未來將能讀懂幾乎所有程式碼，提供「閃電般」的修改建議。

影片創作： Rubin 將讓 AI 能理解長篇劇本，未來不再只能做短片，而是生成具有連貫情節的電影等級長片。

AI 代理：AI 能消化數年文件和歷史，成為真正能自主工作的「AI 軟體工程師」。

這也是為何輝達團隊自信預測，未來當全新的 Vera CPU 與 Rubin CPX 相繼問世後，企業得以實現前所未有的盈利規模，每投資 1 億美元即可獲得 50 億美元的詞元收益。

因為許多過去因 AI 算力瓶頸而讓模型變笨的問題，在 Rubin 問世後可望改觀，AI 這回真的能成為對企業來說有用的助手。