Katarzyna Petru
NVIDIA potwierdza wejście w kolejną fazę wyścigu AI. Pierwsze egzemplarze testowe platformy Vera Rubin (VR200) trafiły już do klientów, a pełnoskalowe dostawy mają ruszyć w drugiej połowie 2026 roku. Firma zapowiada wyraźny wzrost wydajności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów trenowania i wnioskowania modeli. To odpowiedź na rekordowy popyt: w roku fiskalnym 2025 NVIDIA osiągnęła 215,9 mld USD przychodów, z czego 68,1 mld USD przypadło na sam IV kwartał.
576 GB HBM4 i do 100 PFLOPS w Superchip
Sercem platformy jest akcelerator Rubin, oferujący do 50 PFLOPS (FP4) na pojedynczy układ i nawet 100 PFLOPS w konfiguracji Superchip. Każdy GPU korzysta z dwóch chipletów obliczeniowych oraz ośmiu stosów pamięci HBM4, co daje 288 GB na GPU i 576 GB w module Superchip. Nowy procesor Vera (Armv9.2 „Olympus”) ma 88 rdzeni i 172 wątki oraz współpracuje z nawet 1,5 TB LPDDR5X (SOCAMM). NVIDIA deklaruje, że przy tej architekturze trenowanie modeli rzędu biliona parametrów może wymagać nawet czterokrotnie mniej GPU niż w generacji Blackwell, a koszty inferencji mają spaść nawet 10×.
Chmura, skala i przewaga rynkowa
Zainteresowanie VR200 ma być już bardzo duże, a wdrożenia w centrach danych największych dostawców chmurowych są oczekiwane po starcie masowej produkcji. Jeśli zapowiedzi się potwierdzą, NVIDIA umocni pozycję lidera infrastruktury AI, wyznaczając nowe standardy gęstości pamięci i mocy obliczeniowej. Kluczowe będzie tempo dostaw oraz realne TCO w środowiskach produkcyjnych. Na papierze VR200 to skok generacyjny; w praktyce wszystko rozstrzygną benchmarki i dostępność.
Vera Rubin (VR200) to kolejny krok NVIDIA w stronę ekstremalnej skali AI: setki PFLOPS, setki gigabajtów HBM4 i do 1,5 TB pamięci systemowej. Przy rekordowych wynikach finansowych firma ma środki i popyt, by utrzymać przewagę. Druga połowa 2026 roku pokaże, czy obietnice 4× mniej GPU i 10× tańszego wnioskowania przełożą się na realne wdrożenia.
Źródło: NVIDIA
