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据韩媒报道，三星电子与SK海力士计划于2027年第二季度量产8层堆叠的HBM4内存并向英伟达出货。英伟达为平衡良率与成本，将Rubin系列GPU的HBM4规格从12Hi调整为8Hi，以优化整体供应链并维持系统总容量。

在 GTC 柏林大会上，黄仁勋提出 AI“五层蛋糕”理论，将英伟达定位为全栈基础设施构建者。大会展示了采用 100% 液冷的 Vera Rubin 架构，并宣布在欧洲投资 100 亿美元以深化生态绑定。

2026年10月21日，谷歌云与英伟达在柏林GTC大会宣布，拟在多个数据中心部署最多96万块Rubin GPU。搭载Vera Rubin NVL72系统的A5X实例将于11月正式开放，首批已接入前沿AI强化学习研发。

在 OCP 全球峰会上，NVIDIA 宣布向 OCP 贡献 Vera Rubin 机架设计，并联合多家科技巨头发布多项数据中心与电网规范。通过开放 MGX 1.2 架构、DSX 软件组件及行业统一标准，NVIDIA 正致力于降低超大规模 AI 工厂的部署门槛，构建从硬件到设施的行业通用底座。

CoreWeave 联合 NVIDIA 发布 Vera Rubin NVL72、Vera CPU 及 Forge 平台。新硬件在代理式 AI 推理与沙箱并发上实现数倍性能提升，Forge 平台则打通了生产数据到训练的反馈闭环，共同解决代理式 AI 部署的基础设施瓶颈。

2026年9月23日，Supermicro 宣布启动英伟达 Vera Rubin NVL72 机架系统出货。该方案包含液冷算力机架等完整数据中心构建模块，云端服务商 CoreWeave 已正式上线基于该架构的多机架集群。

MLPerf Inference v6.1 最新测试结果显示，AMD 凭借 512 个 MI355X 集群在 DeepSeek R1 推理总吞吐量上超越英伟达 288 卡 GB300 配置；同时，英伟达下一代 Vera Rubin 架构首次现身，其 72 GPU 配置性能较 GB300 提升 95%。

美光 HBM 晶圆月度投片量有望在一年内从 4–5 万片提升至约 10 万片，并将 12Hi HBM4 占比从年初的 20–30% 提升至年末的 50%，直接对准 NVIDIA Rubin 等下一代 AI 加速器的配套需求。

Anthropic 已同意向西弗吉尼亚州 Nscale 旗舰数据中心支付 450 亿美元，租用为期六年的 AI 云计算算力。该承诺对应约 460 兆瓦电力容量，将使用 Nvidia Vera Rubin 芯片，是 Anthropic 在 IPO 前锁定算力产能的关键动作。

总部位于海得拉巴的 AM Intelligence 宣布订购 9000 套英伟达 Vera Rubin 系统，目标成为亚洲最早采用该平台的厂商之一，相关服务器计划于 2027 年在印度南部上线，面向云厂商、AI 实验室及本土 AI 模型开发方提供算力。