英伟达 Rubin Ultra 机柜预估售价 2100 万美元，单柜 HBM4e 成本超 150 万美元

IT之家 7 月 9 日消息，英伟达（NVIDIA）下一代 Rubin 和 Rubin Ultra AI 服务器的价格将高得惊人，其中相当大一部分成本来自内存。随着 DRAM 价格上涨以及半导体设备成本持续攀升，Rubin 服务器的售价将被推高至前所未有的水平。如果说 Blackwell 服务器已经足够昂贵，那么 Rubin 一代将把单台服务器成本推向历史新高。根据美国银行全球研究（BofA Global Research）的估算，Rubin 和 Rubin Ultra 机柜（Rack）的成本构成显示，其整体售价将大幅上涨，而最大的原因正是 HBM（高带宽内存）成本显著增加。先来看 Rubin NVL72 机柜的基本配置。英伟达的 NVL72 机柜代号 Oberon，由 72 块 GPU 和 36 颗 CPU 组成。一个 Vera Rubin Tray（托盘）包含：4 块 Rubin GPU、2 颗 Vera CPU。每块主板（Superchip）集成 2 块 GPU、1 颗 CPU，整个 NVL72 机柜共搭载 36 个 Superchip，因此总计拥有：72 块 GPU、36 颗 CPU；每块 Rubin GPU 配备 288GB HBM4 显存，每颗 Vera CPU 则搭载 1.5TB LPDDR5X 内存。因此，一台 Rubin NVL72 服务器共拥有：20.7TB HBM4、54TB LPDDR5X。除此之外，整套系统还包括网络交换、液冷散热、电源、互连等大量组件。此前，摩根士丹利研究部门曾公布过 Rubin VR200（Oberon）机柜的 BOM（物料清单）估算，涵盖 GPU、CPU、内存及其他基础设施成本。根据美国银行最新测算，Rubin VR200（Oberon）机柜配置为：72 块 Rubin V200 GPU，每块 GPU 配备 288GB HBM4，单机柜共计 20,736GB HBM4。仅 HBM4 内存一项，成本就达到 38.2 万美元，而这还没有计算 LPDDR5X 内存费用。HBM4 的成本约为 18.40 美元 / GB，相比之下，Blackwell 使用 HBM3e，每 GB 成本约 11.26 美元。也就是说，Rubin 的 HBM 成本比 Blackwell 高出两倍以上，每 GB HBM 成本从 11.26 美元提高到 18.40 美元。整机售价方面，Blackwell NVL72 约 300 万美元 / 机柜，Rubin NVL72 约 600 万美元 / 机柜，仅 HBM 内存就占 Rubin 整机成本的 6.4%。指标Blackwell B200Rubin V200GPU 数量7272每 GPU HBM192GB288GB每机柜 HBM 总量13,824GB20,736GBHBM 类型HBM3eHBM4HBM 单价11.26 美元 / GB18.40 美元 / GBHBM 成本15.6 万美元38.2 万美元整机售价（ASP）300 万美元600 万美元HBM 占整机成本5.2%6.4%Rubin Ultra 的价格更夸张，每块 Rubin Ultra V300 GPU 将配备 576GB HBM4e，而 NVL144（代号 Kyber）机柜则采用 144 块 GPU，整机 HBM4e 总容量达到 82,944GB（约 81TB），虽然 HBM4e 每 GB 成本预计与 Rubin 基本一致，为 18.49 美元 / GB，但由于容量翻倍，单机柜 HBM 成本将飙升至 153.4 万美元，相比普通 Rubin 提高约 4 倍，Blackwell Ultra 提高近 5 倍。售价方面，Blackwell Ultra 约 400 万美元 / 机柜，Rubin Ultra 约 2100 万美元（IT之家注：现汇率约合 1.43 亿元人民币） / 机柜，HBM 成本约占整机售价的 7.3%。指标Blackwell Ultra B300Rubin Ultra V300GPU 数量72144每 GPU HBM288GB576GB每机柜 HBM 总量20,736GB82,944GBHBM 类型HBM3eHBM4eHBM 单价15.27 美元 / GB18.49 美元 / GBHBM 成本31.7 万美元153.4 万美元整机售价（ASP）400 万美元2100 万美元HBM 占整机成本7.9%7.3%建设和运行成本同样惊人，根据富士康（Foxconn）的测算，建设一座采用 Vera Rubin 平台的 AI 数据中心，每 1GW 算力规模的投资成本将超过 470 亿美元。此外，每年的电费预计达到 13 亿美元，这意味着，Rubin 不仅采购成本极高，后续运行和维护成本同样十分惊人。不过，英伟达认为，尽管初始投入巨大，Rubin 平台依然能够凭借远超行业的 AI 性能，实现业内最低的总体拥有成本（TCO）和 Token 成本。考虑到当前 AI 算力需求持续爆发，业内预计 Rubin 的市场需求将远远超过 Blackwell。目前，多家领先 AI 企业已经开始部署首批 Vera Rubin 系统，而随着 Rubin 平台进入全面量产阶段，外界也将很快看到，为何这些 AI 公司愿意投入数十亿美元建设大规模 AI 数据中心。