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　　IT之家1月10日消息，科技媒体Toms Hardware今天(1月10日)发布博文，报道称在CES2026媒体问答会上，针对市场上采用廉价内存以降低成本的声音，英伟达首席执行官黄仁勋反驳道：“芯片是一锤子买卖，但软件开发需要终身维护。”

　　黄仁勋强调，AI行业已进入“Token经济学”时代，核心指标是“每瓦/每美元能生成多少Token”。

　　英伟达坚持统一的内存架构和软件栈，虽然硬件成本较高，但能避免软件生态碎片化。这意味着，当Nvidia优化一个软件栈后，全球所有基于该架构的AI工厂都能同步获得性能提升，从而在长周期内实现更优的总体拥有成本(TCO)。

　　谈及行业趋势，黄仁勋透露了一个关键数据：开源模型目前已贡献了全球约四分之一的Token生成量。这一“意料之外”的爆发式增长，极大地拓展了AI的部署场景，从超大规模云厂商延伸至企业本地集群。

　　黄仁勋在问答中还详细展示了Vera Rubin平台的模块化突破。相比以往Grace Blackwell系统一旦故障需整机架下线的情况，Rubin采用了托盘式架构，支持在系统运行时直接更换NVLink等组件，实现“边跑边修”。

　　IT之家援引博文介绍，这种设计不仅大幅降低了运维成本，更彻底重构了供应链效率：节点的组装时间从过去的2小时惊人地缩减至5分钟。此外，Rubin平台摒弃了繁杂的线%全液冷，进一步提升了系统的可靠性。

　　供电稳定性被黄仁勋称为当前算力扩张的“最大瓶颈”。由于现代AI负载(尤其是推理任务)会引发剧烈的瞬时功耗跳变，电流波动幅度往往高达25%，迫使数据中心不得不闲置大量电力以应对峰值。

　　Rubin平台通过系统级电子设计，在机架内部“平滑”了这些波动，即便单颗GPU的热设计功耗(TDP)高达1800W，也能向外部电网呈现稳定的负载曲线。这种设计让运营商无需过度冗余配置，从而能接近100%地利用电力容量。