英伟达最新一代Vera Rubin架构的AI数据中心建设成本远超预期，引发市场广泛关注。据伯恩斯坦研究最新测算，单个Vera Rubin NVL72机架的造价高达910万美元，而整体数据中心的资本支出已攀升至每吉瓦470亿美元。尽管如此，由于算力性价比的显著提升，科技巨头仍认为这笔巨额投入具有经济合理性。
此前，媒体广泛报道的“约800万美元每机架”成本估算，被伯恩斯坦分析师指出存在严重低估。核心问题在于高带宽内存（HBM）的价格波动。当前HBM 4的价格约为每GB 16.6美元，但预计到2027年Vera Rubin大规模出货时，价格将飙升至每GB约53美元。英伟达可能通过动态定价机制将成本转嫁给终端客户，进一步推高实际支出。
伯恩斯坦采用自下而上的拆解方法，对Vera Rubin NVL72机架的成本构成进行了详细分析。GPU仍是最大单项支出，每颗售价约5.5万美元，每个机架配备72颗，总成本达396万美元，占机架总成本的近一半。36颗Vera CPU的合计成本约为18万美元。内存与存储成本的大幅抬升是本次估算与市场预期产生分歧的主要原因，伯恩斯坦预计该项成本约为320万美元，远高于按历史价格测算的200万美元。
在内存与存储成本中，HBM 4贡献约109万美元，CPU DRAM（LPDDR5X）约80万美元，直连存储约128万美元。报告特别指出，内存与存储价格波动剧烈，NAND价格自2023年4月低点至2026年5月已累计上涨11.3倍，年化涨幅达115%。网络、冷却与供电系统的合计成本约为200万美元，其中网络成本约127万美元，冷却约16万美元，供电约15万美元。
从单机架成本推算至整体数据中心，资本支出数字更为惊人。Vera Rubin NVL72机架的额定功耗为220千瓦，伯恩斯坦估算机架耗电约占数据中心总用电量的78%。由此推算，每吉瓦可容纳约3557个机架，对应机架成本约323亿美元。叠加每吉瓦约150亿美元的物理基础设施成本，全栈AI数据中心的资本支出约为每吉瓦473亿美元，较上一代Blackwell周期的约405亿美元提升约17%。
运营成本结构同样值得关注。报告显示，即便以每千瓦时0.15美元的较高电价计算，每年运营一吉瓦数据中心的电费约为13亿美元，而人员成本几乎可以忽略不计，最大型数据中心仅需8至10名员工。相比之下，按6年折旧周期计算，年均折旧成本约达79亿美元，是运营成本的主要构成。由于IT硬件的折旧年限远短于机械电气设备及土地建筑，服务器与网络在经济成本中的权重实际上高于现金资本支出所呈现的比例。
尽管资本支出持续攀升，算力性价比的改善为这笔投入提供了经济依据。伯恩斯坦数据显示，Vera Rubin NVL72机架的FP8算力为每秒2520拍次浮点运算，是Blackwell的3.5倍。换算至每吉瓦维度，Vera Rubin可提供约8960 EFLOPS的FP16稀疏算力，较Blackwell的4269 EFLOPS翻倍有余。每十亿美元资本支出对应的算力亦从105.5 EFLOPS提升至189.3 EFLOPS。
AI需求端的加速增长为持续投入提供了支撑。报告援引数据称，Anthropic的年化营收已从2025年底的90亿美元飙升至2026年5月的470亿美元，且该公司表示受算力限制，不得不主动放弃部分客户和收入。数据中心运营商倾向于尽可能延长GPU使用寿命，并优先将新建产能用于部署新一代GPU。若因电力或物理基础设施限制无法新建，运营商可能需要考虑下线旧GPU以腾出空间部署新芯片。
成本结构的变化正在重塑AI供应链的受益格局。内存是最大的结构性受益方向，CPU DRAM规格较上一代提升320%，远超HBM和NAND约50%的增幅。CXL内存用于KV缓存的应用正在增加，若供应允许，DRAM有望获得超比例受益。供电组件需求持续扩张，供电内容占机架成本比例已从上一代的约1.0%提升至约1.6%，800VDC方案的早期采用进一步推动了这一趋势。伯恩斯坦维持Delta Electronics“跑赢大市”评级，目标价新台币2620元。
基板方面，ABF基板需求将持续增长，伯恩斯坦对Ibiden和Unimicron持正面看法，后者目标价新台币990元。相比之下，CoreWeave和Quanta的评级被维持为“跑输大市”，目标价分别为67美元和新台币250元。展望未来，伯恩斯坦预计每吉瓦成本将继续上升，但电力需求的增长将滞后于超大规模云厂商资本支出的扩张节奏。Rubin周期每吉瓦成本增幅约为9%，略高于Blackwell周期的8%。市场一致预期显示，超大规模云厂商及新兴云服务商的资本支出将在2026年同比增长69%，2027年增速放缓至约13%。
值得注意的是，LPDDR内存的潜在供应短缺可能对Vera Rubin及独立Vera CPU的出货构成制约。英伟达或将选择以较低默认内存配置出货，允许客户后续自行扩容，以便客户根据最新内存价格灵活决定最优配置。
