2026年电子行业深度报告：CES2026总结，AI革命进入新阶段，赋能全场景终端

AI 芯片：架构/制程持续演进，AI 计算能效提升成本下降

1.1、 英伟达：Vera Rubin 全面投产，AI 推理成本显著下降

Vera Rubin 平台正式亮相，全面投产。美国当地时间 1 月 5 日，英伟达以人工 智能之力开启 2026 年国际消费电子展（CES 2026）。在大会上，英伟达 CEO 黄仁勋 宣布，新一代 AI 芯片平台 Vera Rubin 全面投产。相较上一代 Blackwell 架构，Rubin 平台 AI 训练性能提升 3.5 倍，单位 Token 推理效率最高可提升 10 倍。 Rubin 平台采用极致协同设计理念，整合 6 颗关键芯片。英伟达 Vera Rubin NVL72 计算平台由 6 颗关键芯片组成，包括 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交换 芯片、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 数据处理单元和 Spectrum-6 以太网交换芯 片。这些更新共同构成了 Vera Rubin NVL72 机架级系统，直指当前 AI 推理面临的 高成本、有限上下文长度和规模化瓶颈，旨在系统性解决让 AI“多想一会、算得起、 跑得久”的问题，从而实现推理成本进一步下降。

Rubin 平台围绕长期推理需求，打造全新算力、网络与存储架构。在计算核心 上，Rubin GPU 采用 NVFP4 格式，实现推理与训练性能较前代 Blackwell GB200 提 升达 5 倍与 3.5 倍，并配备 8 个 HBM4 高带宽显存予以支撑；在互联层面上，通过 NVLink 6 在机架内构建高达 260TB/s 的超高速网络，并借助 Spectrum-X 以太网实现 机架间高效扩展，以适配 MoE 等复杂模型对通信的苛刻需求；在系统层面上，创新 引入了基于 BlueField-4 DPU 的推理上下文内存存储平台，以经济方式突破长上下文 处理的瓶颈。此外，该架构首次将可信执行环境扩展至整个机架，并通过模块化无 电缆设计、增强的 NVLink 弹性与第二代 RAS 引擎，实现了高安全性与接近零停机 的可靠性。通过上述计算、网络、存储与安全的系统性革新，Rubin 平台在追求极致性能的同时，大幅降低 AI 推理的总体拥有成本。

Rubin 平台将 AI 推理成本降低 10 倍。相比上一代 Blackwell NVL72 架构，Rubin 可将推理阶段的 Token 成本最高降低 10 倍，并将训练混合专家模型（MoE）所需的 GPU 数量减少至原来的 1/4。 Rubin平台现已全面投产，预计2026下半年推出。AWS、Google Cloud、Microsoft、 OCI 以及 NVIDIA 云合作伙伴 CoreWeave、Lambda、Nebius 和 Nscale 在内的领先云 提供商，计划在 2026 年率先部署基于 Vera Rubin 的实例，其中微软将在其下一代 AI 数据中心（包括未来的 Fairwater AI 超级工厂）中引入 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架级系统。 服务器方面，思科、Dell、HPE、联想和超微等厂商预计将推出基于 Rubin 的各 类服务器。同时，Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、OpenAI、xAI 等领先 AI 实验室也计划借助 Rubin 平台训练更强大的模型，并以更低延迟和成本服务于长上 下文、多模态系统。此外，基础设施软件和存储领域的合作伙伴，如 Canonical、DDN、 Dell、HPE、IBM、NetApp、Pure Storage、VAST Data 和 WEKA 等，正与 NVIDIA 合作，为 Rubin 基础设施开发下一代平台。 我们认为，Rubin 平台将系统性降低 AI 推理成本与部署门槛，加速长上下文、 多模态等复杂 AI 应用迈向规模化落地。同时，通过从芯片到机架的全栈协同设计， 英伟达正进一步强化其 AI 算力生态壁垒，推动行业竞争从单一硬件性能转向系统级 效率与成本竞争。

1.2、 AMD：以全栈 AI 战略推动计算基础设施迈向 Yotta 级时代

AMD 展示全栈 AI 战略，推动全球算力进入 Yotta 级算力时代。在 CES 2026 上， AMD 董事会主席兼 CEO 苏姿丰系统阐述了其全栈 AI 战略，覆盖从云端数据中心到 边缘设备、从硬件平台到软件生态的完整链条。其核心目标是推动全球计算能力在 未来几年内提升 100 倍，以支撑 AI 用户从目前的 10 亿增长至 2030 年 50 亿的规模 化需求，并迈向 YottaFLOPS（10²⁴ FLOPS）级别的算力时代。

AMD 推出基于 MI455X 的下一代开放架构 AI 平台 Helios 服务器，性能提升 10 倍。在 CES 2026 上，AMD 发布重量达 7000 磅的下一代机架级 AI 平台 Helios，该 平台采用全液冷设计，每个计算托盘集成 4 块 MI455X GPU、EPYC Venice Zen 6 CPU 及 Pensando 网络芯片，实现芯片级协同。单机架可搭载最多 72 块 MI455X GPU，提 供 2.9 exaFLOPS 的 FP4 计算能力、31TB HBM4 内存及 43 TB/s 的横向扩展带宽，旨在支撑超大规模 AI 训练与推理。MI455X 作为 AMD 史上最先进的处理器，采用 2nm/3nm 工艺，集成 3200 亿个晶体管，配备 432GB HBM4，性能较前代 MI355X 提 升 10 倍。

AMD Instinct系列升级路线清晰，下一代MI500系列计划在2027年面世。MI500 系列被定位为实现“四年 AI 性能提升 1000 倍”目标的关键一步。其核心规格标志着 一次全方位的世代飞跃：采用全新的 CDNA 6 架构，升级至更先进的 2nm 制程工艺， 并率先搭载带宽更高的 HBM4e 内存。这一组合旨在实现算力、能效与内存带宽的协 同突破。 从竞争格局看，AMD 此次的发布节奏已与英伟达近乎同步。英伟达从 Blackwell 到 Rubin 的周期约为 18-24 个月，而 AMD 从 MI400 系列（2026）到 MI500 系列（2027） 的迭代周期预计缩短至约 12 个月。这表明 AMD 正全力追平顶级芯片的研发与发布 节奏，为市场提供更具竞争力的替代选择，从而重塑 AI 算力市场的竞争动态。

AMD 计算生态日趋成熟，OpenAI 等客户合作推进顺利。2025 年 10 月，AMD与 OpenAI 宣布达成一项重大战略合作，双方将开展为期多年、总规模达 6 吉瓦的多 代产品合作。根据协议，AMD 将使用其 Instinct GPU 为 OpenAI 的下一代 AI 基础设 施提供算力支持，首批 1 吉瓦的 MI450 GPU 计划于 2026 年下半年部署。 在此次 CES2026 上，OpenAI 联合总裁 Greg Brockman 罕见现身 AMD 活动，指 出 AI 正从“文本框”演进为“代理舰队”，并强调未来经济增长（GDP 上限）将受 制于可用算力规模，此举明确释放出 OpenAI 致力多元化算力供应链的信号。与此同 时，生成视频公司 Luma AI 表示已将 60%的推理负载迁移至 AMD 平台，而“AI 教 母”李飞飞也展示了其 World Labs 在空间智能领域对 AMD 高性能硬件的依赖。我 们认为，这些案例共同表明，AMD 的 Instinct GPU 已获得前沿 AI 研究及商业应用 核心圈层的认可，其算力生态正逐步成熟，成为支持下一代 AI 创新的关键基础。

AMD 发布消费级 Ryzen AI 400 系列处理器，提升本地模型运行效能。面向终 端市场，AMD 推出 Ryzen AI 400 系列处理器，搭载 Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU 与 XDNA 2 NPU，NPU 算力最高达 60 TOPS，支持更快的内存速度。首批搭载该系列 的 PC 将于 2026 年第一季度上市，全年计划推出超过 120 款设计。针对高端创作者 与开发者，AMD 更新 Ryzen AI Max+系列，配备 40 核 RDNA 3.5 GPU 核心，支持128GB 统一内存，总算力达 60 TFLOPS，可运行 140 亿参数模型。同时，预装开源 工具与模型的开发平台 Ryzen AI Halo 将于 2026 年第二季度上市，有望降低 AI 应用 开发门槛。

1.3、 英特尔发布 1.8nm 制程处理器，高通更新 PC 处理器骁龙 X2 Plus

英特尔：发布全球首款 1.8nm 芯片酷睿 Ultra 3 系列。在 CES2026 上，英特尔 CEO 陈立武及多位高管正式发布了基于 Intel 18A 工艺节点的下一代客户端处理器— —酷睿 Ultra 3 系列（代号 Panther Lake），集中展现了英特尔在制程迭代、架构设计、 AI 与图形性能提升以及边缘布局上的系统化进展。 Panther Lake处理器提供三种核心配置：包括配备4个Xe3核显的8核（4P+4LE-E） 版本、配备 4 个 Xe3 核显的 16 核（4P+8E+4LP-E）版本，以及搭载 12 个 Xe3 核显 （即锐炫 Arc B390 级别核显）的 16 核（4P+8E+4LP-E）高性能版本。该系列标志着 Intel 18A 制程首次实现规模化商用——其计算模块全面采用该工艺，而图形模块则 依据配置分别采用台积电 N3E（12 核显版本）与 Intel 3（4 核显版本）工艺，平台 控制模块则使用台积电 N6 工艺，最终通过 Foveros-S 先进封装技术集成于单一 SOC 芯片中。

高通：骁龙 X2 Plus 平台亮相，以能效与 AI 算力重塑 Windows AI PC 标杆。 在 CES 2026 上，高通推出了骁龙 X 系列的最新平台——骁龙 X2 Plus，旨在为下一 代 Windows 11 AI+ PC 树立性能、能效与 AI 体验的新标杆。该平台面向追求高效多 任务处理、长续航与智能体验的专业人士与创作者，OEM 终端预计将于 2026 年上 半年上市。 骁龙 X2 Plus 系列在性能与能效上实现大幅提升。根据高通公布的数据，十核 型号 X2P-64-100 在 Geekbench 6 测试中，单核性能较同规格前代 X1P-64-100 提升 35%，多核性能提升 17%。这一提升一方面源于其最高频率较前代提高 17%，另一 方面也得益于 Oryon 架构的优化。而六核型号 X2P-42-100 在核心数减少的情况下， 仍实现单核性能 35%的提升，体现高通通过调整核心策略以优先保障能效表现的思 路，旨在应对此前八核设计在能效上面临的挑战。 综合性能表现上，骁龙 X2 Plus 实现了对前代及 x86 竞品的双重超越。其单核性 能在 Geekbench 6.5 中较 x86 竞品领先 28%，最高频率突破 4GHz，显著提升单线程 任务响应速度。多核性能方面，十核与六核型号分别较前代提升 17%与 10%，并搭配最高 24MB L2 缓存及 LPDDR5x-9523 内存（带宽达 128GB/s），为高负载多任务应 用提供了坚实的性能与带宽支撑。

1.4、 联想“混合 AI”战略全面进阶，Ambiq 发布首款超低功耗 NPU SoC

联想：“混合 AI”战略驱动“端-边-云”全栈布局。在 CES 2026 上，联想集团 董事长兼 CEO 杨元庆提出了以“普惠”与“个性化”为核心的“混合式 AI”战略构 想，强调通过个人、边缘与云端智能的协同实现 AI 技术的规模化落地。为实现该愿 景，联想发布了智能模型编排、智能体内核与多智能体协作三大核心技术，并推出 海外市场首款个人 AI 助手 Qira，以动态调度模型资源，提升跨设备协同体验。 联想积极联合关键合作伙伴构建 AI 算力生态：一方面与 AMD 合作推出基于 Helios 机架级架构的 AI 推理服务器 ThinkSystem SR675i，另一方面依托 NVIDIA 平 台启动“AI 云超级工厂”计划，以支持未来数十万 GPU 规模的云服务扩展。这一系 列举措系统性地展现了联想以芯片及算力合作为基石，打通从终端设备到边缘推理 乃至云端训练的全栈 AI 能力，旨在降低应用门槛并提升全场景推理效率。

Ambiq：超低功耗 NPU 突破边缘 AI 能效瓶颈。本届 CES 上，Ambiq 发布了全 球首款基于超低功耗 SPOT 技术的 NPU SoC——Atomiq，标志着端侧 AI 能效比的显 著突破。该芯片集成 Arm Ethos-U85 NPU，提供超过 200 GOPS 的 AI 算力，支持常 开型音频处理、计算机视觉及复杂推理任务，可应用于智能穿戴、工业传感器与消 费电子等领域。通过完整的软件工具链（如 Helia AI、neuralSPOT SDK），Ambiq 降 低了小型设备部署 AI 模型的门槛。此外，公司展示下一代 12nm SPOT 平台，进一 步优化能效并扩展模型支持范围。生态合作方面，Ambiq 与 Ronds 在重工业领域部 署超 40 万个智能传感器，并与 Bravechip 共同开发智能戒指等产品，巩固了其在超 低功耗边缘 AI 市场的技术领导地位。