IT之家 1 月 10 日消息，科技媒體 Tom's Hardware 今天（1 月 10 日）發(fā)布博文，報道稱在 CES 2026 媒體問答會上，針對市場上采用廉價內存以降低成本的聲音，英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛反駁道：“芯片是一錘子買賣，但軟件開發(fā)需要終身維護?！?/strong>

黃仁勛強調，AI 行業(yè)已進入“Token 經濟學”時代，核心指標是“每瓦 / 每美元能生成多少 Token”。

英偉達堅持統(tǒng)一的內存架構和軟件棧，雖然硬件成本較高，但能避免軟件生態(tài)碎片化。這意味著，當 Nvidia 優(yōu)化一個軟件棧后，全球所有基于該架構的 AI 工廠都能同步獲得性能提升，從而在長周期內實現(xiàn)更優(yōu)的總體擁有成本（TCO）。

談及行業(yè)趨勢，黃仁勛透露了一個關鍵數(shù)據(jù)：開源模型目前已貢獻了全球約四分之一的 Token 生成量。這一“意料之外”的爆發(fā)式增長，極大地拓展了 AI 的部署場景，從超大規(guī)模云廠商延伸至企業(yè)本地集群。

黃仁勛在問答中還詳細展示了 Vera Rubin 平臺的模塊化突破。相比以往 Grace Blackwell 系統(tǒng)一旦故障需整機架下線的情況，Rubin 采用了托盤式架構，支持在系統(tǒng)運行時直接更換 NVLink 等組件，實現(xiàn)“邊跑邊修”。

IT之家援引博文介紹，這種設計不僅大幅降低了運維成本，更徹底重構了供應鏈效率：節(jié)點的組裝時間從過去的 2 小時驚人地縮減至 5 分鐘。此外，Rubin 平臺摒棄了繁雜的線纜設計，并從 80% 液冷升級為 100% 全液冷，進一步提升了系統(tǒng)的可靠性。

供電穩(wěn)定性被黃仁勛稱為當前算力擴張的“最大瓶頸”。由于現(xiàn)代 AI 負載（尤其是推理任務）會引發(fā)劇烈的瞬時功耗跳變，電流波動幅度往往高達 25%，迫使數(shù)據(jù)中心不得不閑置大量電力以應對峰值。

Rubin 平臺通過系統(tǒng)級電子設計，在機架內部“平滑”了這些波動，即便單顆 GPU 的熱設計功耗（TDP）高達 1800W，也能向外部電網呈現(xiàn)穩(wěn)定的負載曲線。這種設計讓運營商無需過度冗余配置，從而能接近 100% 地利用電力容量。

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