事件：英偉達GTC將於3月16–19日在加州聖何塞舉辦，會議內容和體驗將涵蓋代理式AI、AI工廠、面向科學的AI、CUDA、高性能推理、開放模型、物理AI、量子計算等諸多領域。

Rubin平台的量產兌現與系統化落。Rubin已不再只是單顆GPU產品，而是由CPU、GPU、互聯、網絡和系統組件共同構成的集成式AI超算平台。英偉達正在把AI基礎設施的交付單位從板卡提升到整櫃系統。隨着Vera Rubin平台在CES 2026上正式確認進入量產階段，本次GTC很可能揭曉該架構的強化版——Rubin Ultra。一個Rubin Ultra機櫃將集成144顆GPU，構建起高達1.5PB/s的Scale-up網絡，單顆芯片雙向互聯帶寬達到10.8TB/s。為了實現如此高密度的互聯，Rubin或將採用雙層網絡拓撲結構，並在機櫃內部實現「光進銅退」。

Feynman架構的前瞻披露預計將構成大會最具戰略意義看點。Feynman可能成為首批採用台積電A16工藝的芯片，首次集成Groq的LPU硬件棧，Feynman的生產預計在2028年啓動，客戶出貨可能落在2029至2030年。Feynman可能引入以SRAM為核心的廣泛集成或3D堆疊技術，單芯片功耗預計將突破5000W。Feynman本次主要以路線圖或架構預告的方式出現，其價值不一定在短期商業交付，而在於向市場說明英偉達如何理解後Rubin時代的AI計算需求。同時，英偉達可能會展示一款整合了Groq「語言處理單元」（LPU）技術的全新推理芯片，這標誌着英偉達正積極佈局推理計算領域，旨在滿足市場對高效能、低成本計算方案的需求。

光互聯、供電與液冷共同驅動的數據中心基礎設施重構。在互聯層面，CPO與硅光正成為超大規模AI系統的重要方向，未來數據中心內部將逐步從傳統銅互聯走向更高帶寬密度、更低損耗的光連接體系。在供電層面，800V HVDC、高集成模塊化供電和垂直供電等方案，反映出未來限制AI系統擴容的關鍵因素已不僅是芯片製造能力，更是電力能否高效穩定地送達每一個算力節點。在散熱層面，風冷正在失去對超高功耗算力平台的適應性，液冷將越來越從可選方案轉向標準配置，並帶動冷板、熱界面材料和機櫃級液冷系統同步升級。我們認為，2026年GTC最值得關注的並不是某一顆芯片的參數刷新，而是英偉達是否會通過Rubin的系統化落地、Feynman的路線圖釋放，以及光互聯、供電和液冷一體化升級，正式把行業從「購買GPU」推進到「部署AI工廠」的新階段。建議關注：AI芯片、算力、存儲。

風險提示：AI發展不及預期；技術迭代及行業應用不及預期；行業競爭加劇。

注：本文來自國泰海通證券發布的《英偉達GTC前瞻：聚焦Rubin落地、Feynman前瞻與基礎設施重構》，報告分析師：楊林、楊蒙、朱瑤