Hark 與輝達簽署 Vera Rubin 協議，部署 1GW AI 運算

輝達與 Hark 的 Vera Rubin 協議，將 AI 硬體競爭從晶片層面推向機架層面。

輝達於 8 月 27 日宣布與 AI 新創公司 Hark 達成多年期合作夥伴關係，將在 Vera Rubin 平台上部署千兆瓦級運算——這是最明確的跡象表明，AI 硬體競爭已從 GPU 晶粒轉向完整的機架系統。

輝達儲存技術副總裁傑森·哈迪（Jason Hardy）告訴 TechCrunch：「Vera 之所以重要，是因為單一伺服器或任何運算平台能搭載的記憶體容量是有限的。」

哈迪表示，將編排工作卸載至 Vera CPU，可實現「這些操作效能提升逾 3 倍」——這是輝達自行公布的數據，尚未經獨立基準測試驗證。目前正陸續推出的 Vera Rubin，將 Rubin GPU 與 Vera CPU、Groq 3 LPX 推論加速器，以及儲存和網路機架整合為一套完整的系統進行銷售。

Hark 協議達成之際，超大規模雲端業者亞馬遜、谷歌和 OpenAI 正在推動客製化晶片——包括 Trainium、TPU 以及博通打造的 Jalapeno——對輝達的商業 GPU 利潤率構成威脅。輝達的應對之道是向上重新定義產品邊界，使晶粒成為其掌控之系統中的一個組成元件。

可競爭的晶粒

兩年來，輝達面臨的結構性威脅一直是客製化晶片的分流趨勢：超大規模雲端業者自行設計加速器，在其自身工作負載上實現更佳的每瓦效能。資金充裕的單一客戶現在可以流片（tape out）出一款在自家推論工作負載上擊敗輝達的晶片。這就是「可競爭的晶粒」。

哈迪的反擊重新定義了這場競爭。他主張，在千兆瓦規模下，制約因素並非原始運算能力，而是資料搬移——每台伺服器的記憶體限制與快閃記憶體瓶頸才是真正的天花板。一旦這個框架被接受，競爭對手的 ASIC 就不再是輝達的替代品，而是成為插入輝達互聯與資料搬移層的元件。

這一論述並非僅是行銷話術，OpenAI 提供了佐證。該公司在一篇部落格文章中表示，其與博通共同開發的 Jalapeno 推論晶片，明確的設計目標就是最小化資料搬移與通訊延遲。當龍頭業者與其最大客戶都將資料搬移視為制約因素時，這個框架反映的是真實的工程現實——即便輝達偏好的解決方案恰好有利於輝達自身。

誰的系統勝出

全棧式策略的邏輯終點是 NVLink Fusion——輝達另行宣布的一項計畫，將第三方晶片定位為可插入輝達機架的 XPU。這將把超大規模雲端業者的 ASIC 轉變為輝達架構的組成部分，而非替代品。超大規模雲端業者是否接受這一框架，還是圍繞自家 ASIC 建構獨立機架級系統，仍是懸而未決的問題。

Hark 協議為輝達的訂單管道再添一筆，其中包括由 Greenko 創辦人推廣的 AI 資料中心公司 AMI，該公司訂購了 9,000 顆 Vera Rubin 晶片，用於建設 5GW 的全球資料中心網絡。輝達股價在 2023 年初至 2025 年中之間市值增長十倍，此後由於 GPU 競爭疑慮的壓力，股價走勢轉為較為平緩。Vera Rubin 所押注的賭注在於：護城河如今在於機架級互聯與系統整合——要在這方面追趕輝達，意味著必須複製一整套垂直整合的技術棧，而非僅是流片出一顆具有競爭力的晶粒。

本文僅供資訊參考之用，不構成投資建議。