Google Cloud与NVIDIA宣布Vera Rubin基础设施正式可用

这次发布的是什么

2026年10月21日，NVIDIA在官方博客宣布，Google Cloud的A5X实例由NVIDIA Vera Rubin NVL72系统加速，将于下个月正式可用，并计划把可用范围扩展到欧洲。发布者是NVIDIA与Google Cloud，属于闭源云服务，官方未说明具体价格。

打个比方，这就像给AI建了一座超大的练习工厂：里面有超快的计算机器、超宽的传送带和超大的仓库，AI可以在这里反复做实验、总结经验，越练越聪明。它不是一个新的AI模型，而是一套让AI“练功”的场地和设备。

它由哪些部分组成

原文说，A5X把NVIDIA Vera Rubin NVL72、NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs、Google Cloud Virgo网络和Google Cloud第四代先进液冷技术组合在一起。可以理解为：计算芯片是“大脑”，网络是“传送带”，液冷是“空调”，三者配合才能让大量机器一起高效工作。

这套系统被整合进Google Cloud的AI Hypercomputer，把计算、网络和存储打包成一个整体，专门服务需要大规模智能体推理和强化学习的任务。

强化学习为什么需要它

强化学习就是让AI通过不断尝试、看结果、再调整来学习，就像小朋友反复练习投篮，投进就记住动作，投不进就改一改。这个过程需要不停地生成经验、评估结果、更新模型，循环往复。

原文引用Ineffable Intelligence创始人David Silver的话说，他们要做能持续从自身经验中进步的“超级学习者”，这既需要大量算力，也需要“生成经验”和“训练模型”之间连接得足够紧密，Vera Rubin的高带宽连接正好满足这一点。

已经有谁在用

伦敦公司Ineffable Intelligence由AlphaGo创造者David Silver创办，是第一个使用A5X的客户，用它推进大规模强化学习研究。另一家伦敦营销传播公司WPP则用NVIDIA Nemotron模型和NVIDIA OpenShell，在A5X上演示了创意智能体架构。

这些智能体能把手动对话请求变成多步骤创作流程，比如生成视频、放大画质、改变风格，执行前还需要人工批准。OpenShell提供受管控的沙箱，帮助保护敏感的品牌素材和创作工具。WPP初步测试中，过去需要多节点集群的工作负载，现在一台A5X实例就能跑。

安全与规模方面的安排

原文提到，Google Cloud将成为首批在裸金属实例上提供机架级NVIDIA机密计算的云厂商之一，例如基于GB300 NVL72的A4X Max实例；同时，基于RTX PRO 6000 Blackwell的G4虚拟机也将正式提供机密计算，用于隐私对话、可验证的智能体执行等场景。

规模上，Google Cloud计划在多个站点部署最多96万块Rubin GPU。双方还在探索NVIDIA DSX MaxLPS能力，希望在数据中心电力预算内提升每瓦性能、扩大容量。

适合谁，有什么限制

这套基础设施适合需要大规模训练、推理和强化学习的云客户，尤其是做智能体系统和持续学习研究的团队。对普通个人用户来说，它更像幕后工厂，不会直接出现在日常应用里。

限制也很明显：原文没有说明价格、各地区具体上线日期和单实例的具体性能参数，DSX MaxLPS也仍处于探索阶段。想使用的人需要关注Google Cloud后续公布的区域和计费信息，不能仅凭这篇公告判断成本。