原创 英伟达VR200 NVL72成本拆解：存储暴涨435%！

5月21日，摩根士丹利发布了一份关于英伟达下一代AI服务器架构Vera Rubin（VR200 NVL72）的物料清单（BOM）深度拆解报告。根据该报告显示，这套预计于2026年第三季度启动出货的顶级AI系统中，存储芯片成本已暴涨435%，占整机成本比重从此前的不到10%跃升至约26%，首次超过整机总成本的四分之一。

△NVIDIA Vera Rubin NVL72机架

报告数据显示，英伟达VR200 NVL72机架从ODM（原始设计制造商）处的采购价格约达780万美元（约合人民币5300万元），较当前Blackwell GB300 NVL72机架约400万美元的价格近乎翻倍。这一价格可能是在短时间内持续上修之后的价格。Tom's Hardware引述消息人士称，3月底时有信源透露的预估价格约为700万美元，而仅一个多月后，摩根士丹利的数字已升至780万美元。

需要指出的是，VR200 NVL72机架沿用Oberon机箱架构，但内部实现了全面升级。每套机架集成72颗Rubin GPU与36颗Vera CPU，构成36个Superchip计算单元。同时还拥有更复杂的NVLink交换芯片、ConnectX网络芯片、电源系统、散热模组、大容量的存储（包括HBM、内存和闪存）、PCB及封装技术，这些都共同推高了整体物料成本。

存储成本飙升435%，占比达26%

具体来说，Vera Rubin（VR200 NVL72）成本飙升的最大推手是存储。摩根士丹利数据显示，GB300 NVL72时代，单机架存储成本约为37.4万美元；到了VR200 NVL72，这一数字飙升至超过200万美元，成本暴涨435%。存储占总成本比重从GB300 NVL72机架的9%升至26%，这也直接导致GPU份额从GB300 NVL72机架的约65%下降至约51%。

LPDDR5X：每颗Vera CPU配备1.5TB LPDDR5X内存，单机架总计达54TB，是Grace Blackwell时代17TB的三倍以上。SemiAnalysis估计，英伟达一季度LPDDR5X采购价约每GB 8美元，仅此一项成本就超40万美元；若价格升至每GB 10美元，LPDDR5X成本将达54万美元。考虑到英伟达自行采购SOCAMM2模组并以约70%毛利率加价转售，实际交付成本可能更高。

Framework数据显示，DDR5合约价目前已升至每GB 12至16美元；DRAMeXchange数据则显示DDR5现货均价约每GB 20美元。成本更高的LPDDR5X在搭配Vera CPU专用的SOCAMM2模组后，价格将进一步攀升。

不过，摩根士丹利的报告同时提出了一个关键变量：若超大规模云厂商直接采购SOCAMM内存模组，绕过英伟达的加价环节，机架价格可降至约670万美元。

3D NAND存储：VR200 NVL72新增大量3D NAND闪存配置，单机架存储成本约达100万美元以上，而上一代GB300 NVL72中几乎没有这一配置。这是整体存储成本激增的最大单一增量来源。

HBM4：每颗Rubin GPU搭载288GB HBM4内存，单机架总量达20.7TB。虽然HBM4单位成本极高，但在200万美元总内存成本中，LPDDR5X和NAND已占据绝大部分。

GPU单价的“相对贬值”

在成本结构剧变的背景下，一个反直觉的现象是：GPU的单价在涨，但它在整机成本中的相对地位却在下降。

摩根士丹利报告显示，英伟达向超大规模云厂商出售VR200 NVL72机架时，Rubin GPU定价为每颗5.5万美元，Vera CPU定价为每颗5,000美元。72颗Rubin GPU总成本近400万美元，较Blackwell时代约2.5万美元的单价上涨57%。但GPU在整机成本中的占比，却从Blackwell时代的约65%下降至约51%。

当然，更为落寞的则是属于CPU，因为在当前的系统当中CPU与GPU的配比基本还是1:4，这也使得VR200 NVL72机架当中的CPU成本几乎与与上一代持平。不过，AMD、英特尔等大厂认为，云端AI计算需求由训练转向推理，以及AI智能体需求爆发之下，未来CPU与GPU的配比将走向1:1，甚至有观点认为会走向4:1。

其他组件成本全面上涨

除了核心的存储成本飙升之外，相比GB300 NVL72机架，VR200 NVL72机架其他所有核心组件价格也全面上涨：

PCB（印刷电路板）：成本增加了233%，从约3.5万美元跃升至约11.7万美元。计算板从22层HDI升级为26层，材料等级从M7升至M8；交换机托盘PCB从24层升至32层；还新增了一块44层的中板PCB。

MLCC（多层陶瓷电容）：成本增加182%，从约1,530美元升至4,320美元。计算板MLCC用量从25颗增至90颗，新增的BlueField和ConnectX模块也带来额外需求。这正是当前高端AI服务器MLCC需求异常旺盛、ODM厂商争相囤货的直接原因。

ABF基板：成本增加82%，从1.116万美元增至2.034万美元。Rubin GPU的ABF基板单价从Blackwell的约100美元翻倍至约200美元，加上NVLink和ConnectX芯片数量翻倍，基板总用量大幅上升。

电源系统：成本增加32%，从5.76万美元增至7.6万美元。Rubin机架功耗超过200kW，电源功率从12kW向18.3kW演进，并开始采用800V HVDC独立电源机架。

液冷散热：成本增加12%，从6.461万美元增至7.208万美元。Rubin采用全液冷、无风扇设计，冷板、快接歧管等组件增加。含侧挂CDU的冷却系统成本约12.2万美元。

下游OEM厂商也将受益

这场由AI驱动的涨价潮，存储厂商成为了最大的受益者之一。从供给端看，当前HBM、LPDDR、NAND等存储品类均面临严重短缺，SK海力士、三星、美光等存储厂商已将大量产能倾斜至高利润的AI存储产品，价格也是持续飙升。

不过，英伟达依然也是最大的受益者。其很早就已经与几大存储原厂签订了长期协议，以相对较低的价格锁定了很多的产能供应，这也是为什么摩根士丹利的报告当中指出，英伟达自行采购SOCAMM2模组并以约70%毛利率加价转售的原因。

除了英伟达和存储厂商之外，其他相关核心组件供应商直接受益于AI所推动的需求增长和涨价，下游的OEM厂商也同样将受益。

根据摩根士丹利测算，VR200的ODM附加值（value-add）较GB300增加约38%，从10.8万美元升至15万美元。但由于机架ASP涨幅更大，ODM毛利率从约2.7%压缩至约1.9%。

小结：

当一台AI服务器的存储成本首次超过总成本的四分之一，当PCB、MLCC、ABF基板等过去被视为“低附加值”的组件也在全线涨价，整个AI硬件供应链的利润分配格局正在发生历史性重塑。对于超大规模云厂商而言，自研芯片和直接与原厂采购关键组件，已经成为应对成本飙升的必然选项。而这一切，在英伟达Vera Rubin即将量产的2026年下半年，只会变得更加紧迫。

编辑：芯智讯-浪客剑