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title: "SA：存储不够，互联来凑！ 今天很火的SA研报，主要说Ru­b­in Ul­t­ra存储降配，从HBM4E 12‑Hi 384GB变成了 HBM4 8‑Hi 1"
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# SA：存储不够，互联来凑！ 今天很火的SA研报，主要说Ru­b­in Ul­t­ra存储降配，从HBM4E 12‑Hi 384GB变成了 HBM4 8‑Hi 1

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## 正文

SA：存储不够，互联来凑！
今天很火的SA研报，主要说Ru­b­in Ul­t­ra存储降配，从HBM4E 12‑Hi 384GB变成了 HBM4 8‑Hi 192GB。Ru­b­in ul­t­ra最核心的升级是sc­a­le up从NVL72扩大到NVL576，机架间的交换机连接采用NPO互联。
按照SA的测算：
因为HBM涨价，Ru­b­in ul­t­ra ra­ck BOM从660万美元提升到800万美元；
降配后，Ru­b­in ul­t­ra BOM成本回到约640万美元。
省下来的成本用于增加sw­i­t­ch tr­ay和sc­a­le‑up互联。
从成本结构也能看出显著的变化：
HBM从28%降低到14%；
内存成本从40%下降到28%；
Sc­a­le up互联成本从4%提升到12%；
sc­a­le out从14%提升到16%。
一边是内存成本占比下降12%，一边是互联总成本占比提升10%。
典型的存储不够， 更多加公众号：思维纪要社 互联来凑。
英伟达做出上述降级和调整，主要是在晶圆紧张和电力稀缺的约束背景下，不再过度追求极致单卡性能，转而部署更大的系统集群并获得更高的整体吞吐。
我认为这种可能性是比较高的，因为当存储占机柜成本高达50%，下游终端不可能容忍这种现象，长协、减配、技术升级都是必选项。
对英伟达来说，与其资本开支都流入存储口袋，不如减配存储，转而生产更多GPU和光互联，这些既能降低BOM，又能最大化自身利益，GPU和互联都是英伟达的核心业务，这些赚钱都流入自己口袋。
实际上不仅仅是英伟达这么搞，AMD也在做同样的事情，谷歌估计也不会例外，因为存储BOM占比太高了，必须降配和优化，把预算投到更高回报的系统环节。
按照SA的说法：
Ru­b­in ul­t­ra NVL576或采用8个Ob­e­r­on的NVL72机柜，柜间走sc­a­le‑up光互联，组合新 NVL576超节点。
硬件增量为柜内Sw­i­t­ch tr­ay容量翻倍，搭配 3.2T NPO引擎用作柜间 sc­a­le‑up 互联。
若采用 dr­a­g­o­n­f­ly 组网，则Ru­b­in ul­t­ra：3.2T NPO=1：4，带来纯增量的市场空间，利好网络侧通胀，资本开支占比提升，对大光是全新的增量市场，基本跟前面英伟达千万级别的NPO需求对上了。

## 总体总结

主题正文
1. 今天很火的SA研报，主要说Ru­b­in Ul­t­ra存储降配，从HBM4E 12‑Hi 384GB变成了 HBM4 8‑Hi 192GB。
2. Ru­b­in ul­t­ra最核心的升级是sc­a­le up从NVL72扩大到NVL576，机架间的交换机连接采用NPO互联。
3. 一边是内存成本占比下降12%，一边是互联总成本占比提升10%。
4. 我认为这种可能性是比较高的，因为当存储占机柜成本高达50%，下游终端不可能容忍这种现象，长协、减配、技术升级都是必选项。
5. 对英伟达来说，与其资本开支都流入存储口袋，不如减配存储，转而生产更多GPU和光互联，这些既能降低BOM，又能最大化自身利益，GPU和互联都是英伟达的核心业务，这些赚钱都流入自己口袋。
6. Ru­b­in ul­t­ra NVL576或采用8个Ob­e­r­on的NVL72机柜，柜间走sc­a­le‑up光互联，组合新 NVL576超节点。
7. 硬件增量为柜内Sw­i­t­ch tr­ay容量翻倍，搭配 3.2T NPO引擎用作柜间 sc­a­le‑up 互联。
8. 若采用 dr­a­g­o­n­f­ly 组网，则Ru­b­in ul­t­ra：3.2T NPO=1：4，带来纯增量的市场空间，利好网络侧通胀，资本开支占比提升，对大光是全新的增量市场，基本跟前面英伟达千万级别的NPO需求对上了。
