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摩根士丹利最新拆解輝達下一代Vera Rubin AI機架，發現記憶體已從過去的配角躍升為成本主力，反而是GPU（圖形處理器）成本比重下滑，顯示新一代AI硬體產業的價值結構正在出現變化。
綜合媒體報導，超大規模雲端服務商（Hyperscaler）若向ODM（製造商負責產品的設計與生產，委託方品牌商生產，再將產品貼上自己品牌標籤進行銷售的模式）採購一套 Rubin VR200 NVL72機架，價格將高達約780萬美元（約新台幣2.5億元），與上一代GB300機架約399萬美元（約新台幣1.2億元）相比，價格幾乎翻倍。
報導說，這波漲價並非由GPU推動，舊有GB200體系中，記憶體僅占機架物料成本約5%-10%，但在VR200中，受惠於容量擴增與價格上揚，比重狂飆至25%至30%，絕對成本漲幅高達435%，直接壓縮GPU的成本比重。
另外，PCB也從GB300時代約3.5萬美元，大幅升至約11.7萬美元（約新台幣近370萬元），增幅高達233%；而MLCC（多層陶瓷電容）的成本則成長182%，ABF基板增加82%、電源系統增加32%，液冷系統則增加約12%。
相較之下，GPU絕對金額雖然從約252萬美元增加至396萬美元（約新台幣1.254億元），但其成本比重反而從約65%降至約51%。
摩根士丹利認為，這顯示AI伺服器產業正從過去「GPU中心化」，逐漸轉向更複雜的系統工程競爭。AI供應鏈的價值正在從GPU獨大，逐步擴散至整座機架與更廣泛的硬體生態系。◇
