如果按照SemiAnalysis最新报告rubin ultra的HBM降到192G了，在对内存敏感的Agentic推理、长上下文、MoE大模型场景下，192GB会比288GB更受限，那意味着其实际有效性能在部分场景会接近甚至低于vera rubin标准版。 升级版ultra rubin性能还不如标准版vera Rubin，同一模型可能需要调用更多 GPU 才能完成部署，进而增加卡间通信、模型切分与数据搬运开销，降低单卡有效利用率，并推高单位 Token 的生成成本。换句话说，GPU 产量虽然增加了，但如果每项任务需要使用更多 GPU，系统层面的算力成本未必会同步下降。升级版的逻辑也就说不通了。 是不是也就不用推Ultra版了，27年下半年继续卖vera rubin版。等28年直接再下一代Feynman架构得了。🤔(qinbafrank)