研报 | 英伟达多元产品线分攻AI训练与推理需求,以应对CSP自研ASIC规模升级

根据TrendForce集邦咨询最新AI Server研究，在大型云端服务供应商(CSP)加大自研芯片力道的情况下，NVIDIA（英伟达）在GTC 2026大会改为着重各领域的AI推理应用落地，有别于以往专注云端AI训练市场。通过推动GPU、CPU以及LPU等多元产品轴线分攻AI训练、AI推理需求，并借由Rack整合方案带动供应链成长。

TrendForce集邦咨询表示，随着以Google（谷歌）、Amazon（亚马逊）等CSP为首的自研芯片态势扩大，预估ASIC AI Server占整体AI Server的出货比例将从2026年的27.8%，上升至2030年的近40%。

为巩固在AI市场的领导地位，NVIDIA采取的其中一项策略为积极推动GB300、VR200等整合CPU、GPU的整柜式方案，强调可扩展至AI推理应用。本次在GTC发表的Vera Rubin被定义为高度垂直整合的完整系统，涵盖七款芯片和五款机柜。

观察Rubin供应链进度，预计2026年第二季存储器原厂可提供HBM4给Rubin GPU搭载使用，助力NVIDIA于第三季前后陆续出货Rubin芯片。至于NVIDIA GB300、VR200 Rack系统出货进程，前者已于2025年第四季取代GB200成为主力，预估至2026年出货占比将达近80%，而VR200 Rack则约在2026年第三季度末可望逐步释放出货量能，后续发展仍需视ODM实际进度而定。

另外，AI从生成跨入代理模型时代，在生成Token的译码(Decode)阶段面临严重的延迟与存储器带宽瓶颈。为此，NVIDIA整合Groq团队技术，推出专为低延迟推理设计的Groq 3 LPU，单颗内建500MB SRAM、整机柜可达128GB。

然而，LPU本身的存储器容量无法容纳Vera Rubin等级的庞大参数与KV Cache。NVIDIA因此于本次GTC提出“解耦合推理(Disaggregated Inference)”架构，通过名为Dynamo的AI工厂作业系统，将推理流水线一分为二：处理代理型AI时，需进行大量数学运算并储存庞大KV Cache的Pre-fill、Attention运算阶段，交由具备极高吞吐量与巨量存储器的Vera Rubin执行。而受限于带宽且对延迟极度敏感的译码与Token生成阶段，则直接卸载至扩充了巨量存储器的LPU机柜上。

在供应链进度上，第三代Groq LP30由Samsung（三星）代工，已进入全面量产阶段，预计于2026年下半年正式出货，未来更规划在下一代Feynman架构中推出效能更高的LP40芯片。

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