如何看待英伟达 CEO 黄仁勋在2026 CES上的演讲，有哪些信息值得关注？

我只关心CES大会对我们普通人AI和游戏党的影响，我得出的结论是：显卡会供大于求，很多老旧显卡将会被淘汰，我们普通人会以低价拿到更多老款显卡型号。这一切都是源于：

Rubin的横空出世。

Rubin与H200对华解禁

Rubin架构下AI算力与能耗，效率方面，保守估计是H200的10倍！

算力方面，Rubin的推理能力是Blackwell的5倍，训练性能是其3.5倍。

能耗成本方面，推理成本单位算力降低10倍，训练成本降低4倍。

假设在推理场景下，一张H200的性能是1000 TFLOPS，功耗700瓦。那么一张rubin卡的性能是5000 TFLOPS，功耗70x5=350瓦。那么，都用700瓦的电力情况下，可供2张rubin卡计算，十倍的差距。

尤其是能耗上，举个简单例子，比如tesla t4性能与TITAN X性能差不多，差一代架构

t4是一张无需额外供电的低功耗计算卡，满载功耗也就70w以内，而titan x需要220w以内，对于计算中心来说，24小时x365天的电费差距是150w一年，企业电费大约每年为此要多付出1200元甚至更高，即Tesla t4一张卡一年要比titan x多付出1000多块钱电费，1000张卡就是100万以上额外电费，以此类推。

H200真实功耗大约700W，那么同算力，干同一个任务，rubin卡等价于70W，单卡能耗差了600瓦，成本就高出600瓦电费，单卡每年耗费5256度电，按工业用电1元/度来算，大约单卡每年多耗费5000元，数据中心如果有1万块H200，每年光能耗要多耗费5000万。这还不算整机维护、机房维护等其它支出，实际差距感觉还会更大。

因此H200对华解禁，中国可以拥有大规模的H200显卡了，但你的效率只有美国rubin架构下的1/10。如果中美数据中心最大规模上限是固定的，那么美国建立一个AI数据中心，就相当于中国的10个，你要达到同等规模，就不得不在基建上额外投资10倍，事实上不止10倍，因为后期维护等长期成本上，冷却系统、高速网络互联的扩展性的成本，等等，隐性成本低太多了，感觉不止10倍。尤其是在横向扩展方面，人家建一个数据中心可能半年，而你因为没有这种技术不得不做大量规划，然后小心翼翼建成，每扩展一次都要额外花销，最终时间成本、电力成本、维护成本都将被远远甩开。

长期来看，算力中心一定会优先选Rubin，H200等老显卡大量转移到中国，给中国的高校或者大厂，然后会发生什么？老旧显卡，包括那些3090/4090/5090的卡大厂是看不上的，然后就是大量20系及以前的老显卡会被淘汰！10系显卡更是路边

在AI应用蓬勃发展下，2080ti都不太能胜任了，尤其是视频语义应用下起步需要30系3080以上的显卡。也就是说，哪怕是30系卡可能也撑不了多久了，先是10系显卡崩盘，其次是20系显卡，然后是30系显卡。

所以一个显而易见的结论就是：消费级显卡什么5090/4090/3090是一个下跌趋势不可逆，像3080及以上的卡逐步萎缩，而3070以下的卡基本脱钩。这对于游戏党是一大利好，民用领域终于可以不用再受AI、矿潮的影响了。目前在1K分辨率下30HX矿卡对标1660通吃大多数游戏，160元价格无敌。2K分辨率下40HX矿卡对标2060super通吃大多数游戏，300元价格无敌。下面就看30系显卡有没有能冲到500元以内的神卡了。