在2026年CES上，英伟达CEO黄仁勋正式宣布Rubin平台实现量产，标志着AI进入以物理交互为核心的新阶段。该平台以“六芯协同”等设计实现推理性能5倍提升，并将推理token成本降至原来的1/10，显著降低了AI大规模应用的算力门槛。目前已获得多家云服务巨头总计约3000亿美元的订单。

随着算力成本下降，Rubin平台也推动了AI从数字世界走向物理现实。在自动驾驶领域，开源模型Alpamayo帮助首款梅赛德斯-奔驰CLA车型实现真正的推理型驾驶；在机器人领域，Isaac Groot N1.6模型结合开源生态，加速了人形机器人在多场景的落地进程。

英伟达通过与西门子、微软等企业合作，将算力优势延伸至工业、云计算等领域，构建起“硬件－软件－生态”的全栈布局。Rubin平台的出现，也使全球AI竞争从芯片算力扩展到系统级能力层面，为国产芯片在内存优化、协同设计等方向带来新的发展窗口。

整体来看，Rubin平台不仅是一次技术迭代，更是AI向物理世界融合的关键转折。其开源、普惠的特性有望推动更多行业实现智能化突破，重塑全球科技产业的竞争格局。
此外，从半导体制造的普遍实践来看，高端芯片及其封装通常会应用以下几类关键金属材料：
互联与导电：铜因其优异的导电性，被广泛用于芯片内部的微观连线；铝则常用于金属化层及部分封装。
界面与接合：金凭借卓越的抗氧化性和稳定性，常被用于高性能芯片的引脚、键合丝等关键接口部位，确保信号完整与长期可靠。
工艺与可靠性：钨、钴等金属在先进制程中，用于制造接触插塞、阻挡层或局部互联，以提升芯片性能与可靠性。
总而言之，这些材料是支撑现代芯片制造的基础。然而，Rubin平台在具体材料配方、结构设计与工艺集成上的创新，构成了其实现性能突破的底层核心竞争力，相关细节并未对外公开。
后市前景如何？
云计算AI算力芯片前景广阔，已成为驱动数字经济发展的核心引擎。其发展由多方面共同推动：首先，市场需求持续爆发，全球云厂商为支撑大模型训练与推理正进行千亿美元级数据中心投资，国内市场在“东数西算”等政策推动下，智算中心建设也在快速推进，为芯片企业创造了巨大空间。其次，技术创新正多路径突破瓶颈，架构上从GPU向可重构计算等多元化演进，Chiplet与先进封装成为提升算力和研发效率的关键，而软硬件协同优化与软件生态建设正变得比单纯硬件算力更为重要。再次，应用场景的深化驱动落地，大模型普及使推理需求激增并逐步普惠化，边缘计算的兴起也催生了专用芯片需求。最后，在当前国际竞争背景下，国产芯片迎来重要窗口期，在部分场景已获认可，并通过差异化架构寻求突破，但实现从“可用”到“好用”的跨越，关键在于构建强大的软件生态与产业链协同。

总体而言，在需求、技术与政策的共同作用下，AI算力芯片产业活力充沛，国产芯片有望通过持续创新与生态构建，在全球格局中扮演更重要的角色。

（注：本文为原创分析，核心观点基于公开信息及市场推导，以上观点仅供参考，不做为入市依据 ）长江有色金属网