大摩：HBM短缺推动英伟达Rubin Ultra分层配置，中国超级节点转向NPO互联
Nashnova编辑部
摩根士丹利调研显示英伟达下一代旗舰GPU Rubin Ultra将因HBM产能短缺推出高低两档SKU，同时中国本土GPU因制程受限转向NPO互联——这意味着两条算力路线正在围绕封装与光互联展开关键分化。
Rubin Ultra为什么要分高低配？
HBM（高带宽内存，给GPU喂数据的超快内存）产能不够用：高端版用HBM4E 8Hi，低端版退而用HBM4 12Hi或8Hi。这意味着→ 英伟达被迫在"性能天花板"和"能出多少货"之间做取舍。
大摩指出，降规格对解码阶段（模型逐字生成回答的环节）冲击远大于预填充阶段（模型一次性读入问题的环节），长上下文大模型尤其敏感。
但反过来看，单颗芯片内存减少 → 同样的HBM产能可以切出更多颗芯片 → 整体出货量反而上升，供应链里靠"走量"吃饭的厂商因此受益。
Kyber机架为什么延期，CPO为何成关键？
英伟达在GTC 2025首次亮相的Kyber刀片式服务器，因PCB与散热问题尚未解决而推迟。第一代Rubin Ultra机架大概率继续沿用现有Oberon NVL72方案。
扩展到NVL576规模要靠CPO（共封装光学，把光通信模块直接做进芯片封装里，数据不用再走铜线出芯片再转光）。大摩认为CPO将成为英伟达相对中国本土方案的核心性能差异点。
用大白话说＝ Kyber是"理想方案"但还没ready，英伟达先用老底盘跑新芯片，真正拉开差距的牌是CPO。
中国超级节点走的是哪条路？
为跑参数超2万亿的大模型，中国GPU厂商已推出"超级节点"架构——把大量本土GPU组网成一个逻辑上的超大算力单元。
受晶圆代工制程限制，本土GPU的SerDes（芯片间高速串行通信接口）单通道速率可能仍停在100Gb/s，低于英伟达水平。
这意味着→ 机架间互联主要采用NPO（近封装光学，把光模块贴近芯片但不做进封装里），而非英伟达押注的CPO。这反映出中美算力竞争正沿着"封装内光互联 vs 封装旁光互联"两条技术路线分叉。
Google TPU放量，谁在接订单？
大摩预测Google TPU出货量：2026年370万颗，2027年超700万颗——几乎翻倍。
京元电子（芯片封测厂）是直接受益方：TPU相关业务预计贡献其2026年收入的7%-8%，2027年略超10%，覆盖成品测试和部分晶圆探针测试。
加上Google自研CPU（2026年150万颗，2027年300万颗），大摩估计2027年Google需求将占京元电子总收入的10%-15%。
联发科的ASIC野心验证到哪一步了？
联发科指引称2027年ASIC市场份额有望达15%-20%，与大摩此前预测基本吻合。
联发科负责的3nm AI ASIC TPU预计将引入老化测试（Burn-in，出厂前让芯片在高温高压下跑一段时间，筛掉早期失效品）。
这反映出一个行业趋势：AI芯片功耗越来越高、可靠性要求越来越严，老化测试从"可选"变成"必选"。
2027年的芯片与电力，账算得过来吗？
大摩用台积电CoWoS（晶圆级封装）产能倒推：2027年约出货1,900万颗芯片。按平均每颗GPU/ASIC功耗2kW算，对应需要约38GW电力容量——电力基础设施仍是全球瓶颈。
具体出货节奏：2026年Blackwell 540万颗；2027年Rubin + Rubin Ultra合计近700万颗，Rubin NVL72机架总出货可能达9万个。
此前市场担忧Blackwell"库存积压"，大摩认为主要是供应链缓冲库存，2026年将被完全消化。Rubin很可能复制同一节奏：2026年Q3放量，Q4开始出机架。
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