在Hot Chips 2026大会上，英伟达围绕下一代Rubin GPU展开介绍，但重点并非单一芯片性能，而是强调电力已成为数据中心容量的硬性天花板。公司宣称，通过其DSX MaxLPS（Land, Power, Shell）站点级动态电源管理方案，运营商可在100MW的固定设施功率预算内，部署约4万颗Vera Rubin芯片（相当于约40个Rubin DGX SuperPOD），并预期这些硬件可提供最高2 ZFLOPS的NVFP4推理性能和1.4 ZFLOPS的NVFP4训练性能。

英伟达指出，过去数据中心运营商在规划功率时，往往基于每机架固定的最坏情况峰值功耗，这可能导致功率预算虚高，并在实际运行中造成大量功率闲置。例如，在静态配置下，若集群中不同机架负载差异明显，负载较轻的机架无法将多余功率转给负载较重的机架，导致资源浪费。DSX MaxLPS通过智能动态方案，持续感知芯片、机架及机架组的功率使用情况，并利用动态功率软件控制回路，将闲置功率实时重新分配给最需要的系统，从而最大化可部署的系统数量与整体性能功耗比。

英伟达以现有GB300机架为例说明：在540kW功率预算下，若按静态峰值配置，运营商可能只能安装四个135kW系统，但实际运行中，因机架利用率差异，可能有多达170kW功率未被使用，这相当于可额外部署一个多NVL72机架。通过DSX MaxLPS，运营商可在同一预算内安装更多系统，并降低为峰值预留的功率余量。

在机架层面，DSX MaxLPS还提供面向特定工作负载的功率配置文件，类似PC用户熟悉的安静、均衡、高性能模式。英伟达为推理、训练及内存或计算密集型任务设计了不同机架级功率配置。例如，在Grace Blackwell GB300系统运行DeepSeek-R1时，传统固定峰值方案假设GPU TGP为1400W、机架功率136kW；而采用MaxLPS后，典型GPU TGP降至1000W、机架功率降至101kW，且不影响性能。这直接带来更高的性能功耗比、可在同一设施内安装更多机架，最终为运营商带来更多可产生收入的token输出。

英伟达还强调，从设计之初就采用MaxLPS的数据中心，可在设施生命周期内获得更大灵活性。例如，初期以训练为主的设施，每套系统需占用更多功率，运营商可能不必一开始就占满所有机架空间；随着硬件迭代、旧系统转向推理，各GPU的功率需求会变化，动态管理可适应这种转变。

值得注意的是，英伟达并未公布Rubin芯片的实测功率或性能功耗比数据，上述性能数字为估计值。实际工作负载下的FLOPS可能因多种因素显著降低，但其核心观点依然成立：未来AI数据中心规划需更精细的监控与管理，而非简单按峰值功耗粗放配置。英伟达已通过DSX工具包为数据中心建设者提供了相关组件。