英伟达在上周的一场AI基础设施简报会上，向少数媒体展示了其最新Vera Rubin平台的实际部署能力。这场在硅谷桑尼韦尔一处住宅区内的英伟达实验室（一个微型数据中心）举行的活动，旨在让外界直观感受AI基础设施的物理现实。英伟达超大规模与HPC计算业务总经理Ian Buck表示：“基础设施是物理的，是真实的，你可以触摸它、看到它，它让AI得以活起来。”

Vera Rubin NVL72计算托盘的组装效率成为演示亮点。英伟达硬件工程高级副总裁Andrew Bell介绍，借助自动化装配，该托盘的组装时间仅需1分钟，而上一代GB200计算托盘通常需要90分钟，效率提升达90倍。这一改进意味着数据中心部署时可大幅减少人工干预，降低运维复杂度。

Vera Rubin平台最早于2024年Computex上宣布，并在今年1月的CES上披露更多细节。它由六款芯片组成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9网络接口、BlueField-4数据处理单元(DPU)以及Spectrum-6以太网交换机。英伟达声称，在CoreWeave基于DeepSeek-R1模型的初步测试中，Vera Rubin NVL72每瓦特产生的代币数量是GB200 NVL72的10倍。平台共包含五款机架式系统：Vera Rubin NVL72计算托盘、NVLink交换机托盘、Groq 3 LPX推理加速器托盘、Vera CPU托盘、BlueField-4 STX存储托盘以及Spectrum-6 SPX交换机托盘。

英伟达的核心理念是，AI工厂的商业模式本质是销售代币。Buck指出：“每个AI工厂都受功耗限制，最重要的指标是在固定功耗数据中心内的每瓦特性能。你的AI工厂营收取决于在固定功耗数据中心内能生成多少代币。”随着新硬件使代币生成更高效，代币供应增加将带来价格下行压力，但英伟达和前沿AI实验室希望需求增长能快于价格下跌，从而维持足够利润空间以回收当前数据中心建设热潮的资本支出。

针对AI代理工作负载，英伟达认为其需要持续推理、低延迟、高解码吞吐量以及跨GPU域扩展模型的能力。Vera CPU为此进行了专门优化：采用Olympus Core架构，声称可将AI代理性能提升2倍，核心间带宽提升3倍，并通过LPDDR5X内存将延迟降低40%。Buck还以GitHub代码提交量激增为例，估算全球约3000-4000万软件开发者若产出提升3倍，相当于创造9万亿美元生产力价值。他透露，英伟达自身已将AI代理用于几乎所有软件开发流程，包括芯片开发的bug数据库审查。

这场简报会恰逢AI基础设施的社会争议升温之际。就在活动次日，荷兰活动人士向为微软工作负载服务的数据中心投掷化学气球，以抗议气候与政治关切。英伟达显然希望其更高效、更少人工干预的新硬件能缓解此类邻避效应，但硅谷腹地对科技产业的狂热或许暂时掩盖了这些隐忧。

从产业角度看，Vera Rubin平台标志着英伟达从单纯追求算力峰值转向每瓦特代币产出这一商业指标。对于AI工厂运营商而言，这意味着在相同电力预算下可生成更多代币，从而提升营收潜力；对于下游AI应用开发者，代币成本的下降可能加速AI服务的普及。然而，企业端对员工代币使用量的限制报告表明，AI生产力提升的实际落地效果仍需时间验证。