计算机行业深度报告：从Rubin到Feynman，AI推理时代已至.pdf

计算机行业深度报告：从Rubin到Feynman，AI推理时代已至。

一、需求端：推理拐点已至，算力需求大幅增长

AI 发展进入推理阶段，头部CSP资本开支大幅扩容。AI从感知、生成进化至推理/智能体阶段，OpenClaw重塑AI操作系统，推动Token消耗量级跃迁，直接拉动模型厂商算力与Token需求，推理成为算力需求核心驱动力。2026年北美五大CSP（亚马逊、微软、Meta、谷歌、甲骨文）资本开支合计预计达7295亿美元，同比增速超60%、较2023年增长3.5倍以上，绝大部分投向AI算力；国内腾讯、阿里巴巴2025年资本开支也保持增长，且英伟达H200有望恢复对华供货，国内算力供给有望改善。

 CSP云业务与订单储备双高增，英伟达算力需求指引超市场预期。北美 CSP 云业务收入增速持续提升，剩余履约义务（RPO）/积压订单大幅增长，国内云业务收入也加速增长，算力短缺成为行业最大瓶颈，为算力产业提供长期需求支撑。黄仁勋预测到2027年Blackwell+Vera Rubin产品线收入达1万亿美元，叠加生态内需求创造，算力行业长期空间明确。

二、供给端：英伟达技术迭代，开启低延时推理新时代

Vera Rubin平台推出7款核心芯片与5款专用机架，LPU登场重构异构架构。Vera Rubin平台针对AI智能体工作负载优化，整体性能与能效大幅提升。英伟达收购Groq团队并获得其技术授权推出 LPU，凭借极低延迟、超高片上内存带宽，与GPU形成异构协同，GPU 处理预填充/注意力机制，LPU加速解码环节，推理吞吐量每瓦特提升35倍，Groq 3 LPU预计2026Q3出货。

技术创新持续突破，机架设计模块化、高壁垒。英伟达在GTC 2026推出全球首个CPO以太网交换机，去掉DSP芯片降低功耗与延迟；预告2028年Feynman架构，采用3D 芯片堆叠、定制HBM，算力架构持续升级；同时发布太空模块Space-1、智能体平台Nemoclaw，拓展AI算力应用场景。Vera Rubin平台机架采用MGX模块化设计，实现无电缆、液冷化，组装与维护效率提升20倍；新一代Kyber机架将实现inNkV域L容量翻倍，为超大规模AI计算奠定基础。