Citrini观点：英伟达护城河依然深厚，HBM4成本翻倍推升Rubin售价，高毛利与强定价权未受动摇
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Citrini分析师：Rubin Ultra下调HBM堆叠层数未必利空，或扩大HBM总需求
火星财经消息，8 月 30 日，Citrini 分析师 Jukan 发文表示，据其消息来源，英伟达 Rubin Ultra 所采用的 HBM 规格可能由 12 层 HBM4E 下调至 8 层，OpenAI 和 Anthropic 等客户甚至曾要求采用 4 层产品，但遭存储厂商拒绝，目前降规可能止步于 8 层。其认为，降规主要源于良率及成本压力：若采用 12 层 HBM4E 并计入涨价，内存成本可能占 Rubin Ultra 整体物料成本的约 70%。 模型量化、MLA 以及计算任务拆分等软件优化，正将低频访问的 KV 缓存和模型状态转移至 LPDDR、CXL 及 NAND，HBM 主要保留当前计算所需的工作集。因此，在满足最低容量后，客户对 HBM 带宽的重视程度开始超过容量。 其认为，降低堆叠层数可提高封装良率、增加 HBM 及 AI 加速器出货量，反而可能扩大 HBM 总需求；更高带宽要求还会降低晶圆中通过速度分档的芯片比例，进一步消耗 DRAM 晶圆产能。长期来看，HBM 终将被新架构替代，最终方向可能是存储与逻辑芯片融合，未来两年将成为存储厂商能否向逻辑领域扩张的关键阶段。
中科曙光发布scaleFabric Token加速技术体系
火星财经消息，近日，中科曙光发布scaleFabric Token加速技术体系，实现IBGDA技术在国内首次规模化应用。该体系以原生无损RDMA高速网络为基础，构建“算存传”三级紧耦合的Token加速超级通道，其中，支持GPU直接发起网络通信的IBGDA技术实现在国内的首次规模化落地，已在十万卡级大规模集群中完成验证。目前，scaleFabric已经完成DeepEP等通信框架适配，并通过IBGDA、存储直通等技术提升Token流转效率，为国产大模型提供新的高速互连选择。
Nscale达成超60亿美元战略协议，潜在部署10万颗英伟达GPU
Odaily星球日报讯 AI 算力公司 Nscale 宣布与 Figure 签署多年战略合作伙伴关系，规模扩大至超过 60 亿美元。该交易代表了部署多达 10 万颗英伟达 Vera Rubin 平台 GPU 的潜力。（pressreleasehub）
观点：LLM Token价格腰斩并不意味着AI需求转弱，GPU算力租赁市场仍显示需求强劲
BlockBeats 消息，9 月 24 日，专业数据机构 Silicon Data 发文称，市场近期频繁引用其 LLM Token Index 作为看空 AI 交易的依据，但该指标下跌并不意味着 AI 需求或模型层利润正在走弱。 Silicon Data 表示，其 LLM Token Index 衡量的是样本中 API 用户每百万 Token 实际支付的价格，即「使用量加权价格」，并非 Token 使用量或总支出。该指数从 5 月 28 日的 2.07 美元降至 9 月 21 日的 1 美元，下降 52%，但今年 1 月至 5 月高点期间曾上涨 67%，因此价格变化本身不能直接作为 AI 行业景气度指标。 该机构指出，指数近期下跌主要反映更多任务被分配给廉价、快速的模型，同时 AI 实验室持续推出更多中端模型。由于 Token 并不能完全代表 AI 能力，该指标也无法单独区分模型替代与更高效的 Agent 路由。 相比之下，GPU 算力租赁市场仍显示需求强劲。Silicon Data 数据显示，非超大规模云厂商 H200 租赁价格从 6 月平均 2.87 美元升至目前 3.29 美元，9 月 19 日一度达到 3.32 美元；B200 目前为 5.76 美元，较同期上涨 7%，年初至今上涨 31%；B300 自 4 月底推出以来上涨 44%。 Silicon Data 认为，随着 Agent 大规模应用，未来绝大多数 Token 可能来自廉价、快速模型，因此 Token 价格可以持续下降，同时总 Token 使用量仍大幅增长。该机构表示，真正高价值的任务仍可能集中在前沿模型上，而 AI 全面普及意味着对算力的需求可能「更多，而不是更少」。
消息称英伟达Rubin Ultra芯片拟改用8层HBM
火星财经消息,据业界消息，英伟达正考虑将下一代Rubin Ultra人工智能加速器的高带宽内存（HBM）方案，从此前的12层堆叠调整为8层。在存储成本不断上涨的背景下，英伟达更加重视单位带宽成本以及整机系统的经济性。 （台湾电子时报）
招商策略：AI芯片市场正在形成GPU与定制ASIC并行发展的格局
火星财经消息,招商策略称，本周海外大模型竞争再度明显升温：OpenAI于9月4日发布GPT-6 Astra，Anthropic于9月2日推出Claude Fable 5.1与Claude Mythos 5.1，谷歌在同日发布Gemini 3.8 Flash，三家头部厂商在极短时间内完成新一轮旗舰或主力模型更新。从三个模型的共性趋势看，实际生产效率成为衡量前沿模型价值的重要标准，科研能力是旗舰模型最关注的细分方向之一。与此同时，不同厂商的产品路线也进一步分化：OpenAI强化计算机操作能力，Anthropic继续深耕Agent，谷歌则依靠Flash系列强化性能、速度与成本之间的平衡。ASIC放量重塑算力格局。博通最新财报进一步确认，AI算力正在加速重构，定制芯片成为AI算力扩张的重要环节。FY2026 Q3公司营收创历史新高，并给出未来两个财年的AI半导体收入指引，定制ASIC进入规模化部署阶段，并逐步成为头部模型厂商和云厂商优化推理成本、能耗和系统效率的重要选择。随着谷歌、Anthropic、OpenAI、Meta等客户推进多代XPU项目，AI芯片市场正在形成GPU与定制ASIC并行发展的格局。(财联社)