Nvidia ogłasza „pełną produkcję” superchipów Vera Rubin – rewolucja w AI?

„W pełnej produkcji.” Trzy słowa, które w świecie chipów brzmią jak fanfary. Ale gdy wypowiada je Jensen Huang na scenie CES, warto dodać: w Nvidii „produkcja” ma kilka odcieni zieleni.

Szef najcenniejszej firmy świata ogłosił, że platforma Vera Rubin – nowa generacja superchipów Nvidii – jest już „w pełnej produkcji” i ma trafić do klientów jeszcze w tym roku. Rubin ma dać nawet pięciokrotny skok w wydajności inferencji względem Blackwella, dziesięciokrotnie obniżyć koszt tokenu i trenować niektóre modele (zwłaszcza MoE) przy użyciu około czterokrotnie mniejszej liczby GPU. Jeśli to się potwierdzi, koszty AI znów dostaną solidne cięcie.

Dlaczego to ważne? Bo rachunki za AI rosną szybciej niż liczba slajdów na keynotach. Huang mówił o wydatkach na infrastrukturę liczonych w bilionach dolarów w perspektywie pięciu lat. Jeżeli Rubin realnie tnie koszt inferencji i przyspiesza trening, hyperscalerzy dostają konkretne oszczędności – a Nvidia umacnia pozycję, zanim własne układy klientów (Google, OpenAI i spółka) dojrzeją na tyle, by urwać jej część tortu.

O co chodzi: platforma, nie „po prostu GPU”

Rubin to cały ekosystem sześciu układów skrojonych pod jedno – budowę skalowalnego superkomputera do AI. W środku jest Rubin GPU, obok nowy Vera CPU, do tego NVLink 6 (switch do scale-up), BlueField-4 (DPU), Spectrum-6 (Ethernet) i ConnectX-9 (SuperNIC). Rackowy system NVL72 łączy 72 GPU i 36 CPU, a „pody” mają spinać ponad 1000 chipów. Całość powstaje w TSMC w litografii 3 nm, a pamięć – jak przystało na 2026 – to najnowsze, ekstremalnie szybkie HBM. Techniczny szlif dopełniają współpakowane optyki w switchach i świeże pomysły pamięciowe: „context memory storage” do obsługi coraz dłuższych konwersacji i agentów. [7]

Kontekst: roczna kadencja, napięty kalendarz, mocny PR

Nvidia od kilku generacji utrzymuje roczny rytm premier i – mimo ubiegłorocznych potknięć przy Blackwellu – wróciła na plan. Rubin był zapowiadany na drugą połowę 2026 i… to nadal obowiązuje. Huang mówi dziś „pełna produkcja”, ale w żargonie półprzewodników to zwykle start z niskich wolumenów i dalsza walidacja; skala rośnie później. Sygnał jest jasny: „jesteśmy na kursie”. Branżowe źródła mówią o rampie w drugiej połowie roku. Inwestorzy mogą odetchnąć, a CFO Nvidii zapowiada „szybki ramp” ekosystemu. [1]

Twarde liczby: co poprawiono i dla kogo to ma sens

• Szybkość i efektywność: do 3,5x szybciej w treningu niż Blackwell, do 5x szybciej w inferencji.
• Koszty: Nvidia mówi o dziesięciokrotnej redukcji kosztu tokenu (względem Blackwella) i ~4x mniej GPU do trenowania MoE. Wired słyszał też o ~1/10 kosztu „uruchamiania modeli” vs Blackwell oraz ~1/4 liczby chipów dla „pewnych dużych modeli”.
• Architektura danych: Rubin używa firmowego formatu danych, który ma „zrobić robotę” przy mniejszym wzroście liczby tranzystorów. To dziś wydajność, jutro dodatkowe przywiązanie do platformy.
• Pamięć kontekstowa i KV cache: Dion Harris z Nvidii mówi wprost – agentowe workflowy i długie zadania rozciągają cache. Rubin dodaje nową warstwę zewnętrznego storage’u spiętego z akceleratorem, by to skalować bez gargantuicznych kosztów.
• Chłodzenie: Huang chwalił chłodzenie ciepłą wodą, które ma zlikwidować potrzebę chillerów. Mniej inżynierii HVAC, więcej miejsca na… kolejne szafy z Rubinami.

Kto to wdroży i gdzie to zobaczymy

Microsoft i CoreWeave mają być w pierwszej fali. Na liście zainteresowanych są też AWS, Google, Meta, OpenAI, Anthropic i większość sensownych graczy chmurowych. Rubin ma również zasilić superkomputery HPE (Blue Lion) i „Doudna” w Lawrence Berkeley Lab. Po stronie oprogramowania: szersza współpraca z Red Hatem (RHEL, OpenShift, Red Hat AI) i pełna sterta narzędzi do inferencji oraz pojazdów autonomicznych. [7]

Interpretacja: kij i marchewka Nvidii

Rubin rozwiązuje trzy problemy naraz: zmniejsza koszt tokenu (marchewka dla CFO), podnosi wydajność na wat (marchewka dla energetyków) i zacieśnia integrację (kij na konkurencję). Własny format danych i głęboka współpraca hardware-software budują przywiązanie klientów – akurat wtedy, gdy ci eksperymentują z własnym krzemem. „Full production” to również komunikat do rynku: żadnych poślizgów jak przy Blackwellu. A geopolityka? Nvidia oficjalnie nie liczy na Chiny, a i tak mierzy w astronomiczne przychody z GPU do końca 2026.

Na co patrzeć dalej

• Realne benchmarki i koszty TCO poza slajdami.
• Czy „10x taniej za token” wytrzyma starcie z produkcyjnością i dostępnością mocy w data center.
• Jak szybko hyperscalerzy przeportują stosy na nowe formaty i pamięć kontekstową.
• Dostępność krzemu w TSMC 3 nm i wąskie gardła (HBM, optyka).
• Czy chłodzenie ciepłą wodą faktycznie uprości operacje na masową skalę.

Podsumowanie

Rubin to najlepsza karta Nvidii w grze, w której stawka rośnie z kwartału na kwartał: obniżyć koszt AI na tyle, by nikt nie miał sensownego powodu uciekać z ekosystemu. „Pełna produkcja” brzmi dumnie, ale prawdziwy test przyjdzie z dostawami w drugiej połowie roku i pierwszymi wdrożeniami w hyperscalerach. Jeśli wykresy Nvidii przełożą się na rachunki klientów, zieloni jeszcze długo zostaną domyślnym dostawcą inteligencji. Jeśli nie – rynek szybko przypomni, że potrafi liczyć.

FAQ

Kiedy platforma Nvidia Vera Rubin trafi do użytkowników końcowych?

Pierwsze systemy mają ruszyć jeszcze w 2026 roku, z przyspieszeniem w drugiej połowie. Nvidia mówi o „pełnej produkcji” już teraz, ale skala dostaw wzrośnie później.

Co Nvidia rozumie przez „pełna produkcja” w kontekście Vera Rubin?

Najprawdopodobniej oznacza to uruchomienie produkcji wafli i wstępny ramp przy równoległej walidacji. Firma nie podała precyzyjnej definicji, a pełne wolumeny zwykle pojawiają się później.

Czy Rubin faktycznie obniży koszt inferencji w porównaniu z Blackwellem?

Nvidia deklaruje do 10x niższy koszt tokenu niż na Blackwellu. Prawdziwe wartości zależą od modelu, obciążenia i stosu software – weryfikacja przyjdzie po wdrożeniach.

Którzy partnerzy jako pierwsi wdrożą Rubin w chmurze?

Nvidia wskazuje Microsoft i CoreWeave jako pierwszych operatorów usług na Rubinach w 2026 roku. W kolejce są też AWS, Google, Meta i inni dostawcy chmury.

Czy Vera Rubin wymaga specjalnego chłodzenia w centrach danych?

Nie zawsze, ale Nvidia promuje chłodzenie ciepłą wodą, które ma eliminować chillery. Realne wymagania zależą od projektu serwerowni i gęstości mocy.

Źródła

• [1] https://wired.com/story/nvidias-rubin-chips-are-going-into-production/
• [2] https://techcrunch.com/2026/01/05/nvidia-launches-powerful-new-rubin-chip-architecture/
• [3] https://sherwood.news/markets/nvidia-briefly-pares-losses-after-jensen-huang-says-vera-rubin-chips-are-in/
• [4] https://news.az/news/nvidia-ceo-says-next-gen-ai-chips-are-in-full-production
• [5] https://www.aol.com/news/nvidia-ceo-jensen-huang-calls-233820915.html
• [6] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-hints-at-early-vera-rubin-launch-on-track-for-usd500-billion-in-gpu-sales-by-late-2026-despite-losing-china
• [7] https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer