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Google Cloud 与 NVIDIA 宣布 Vera Rubin 基础设施 GA：A5X 实例 11 月可用，计划扩至 96 万块 Rubin GPU
2026 年 10 月 21 日，在柏林举行的 NVIDIA GTC Berlin 2026 上，Google Cloud 与 NVIDIA 宣布 Vera Rubin 基础设施进入正式商用（GA，general availability）阶段。当天发文称，集成 Vera Rubin NVL72、ConnectX-9 SuperNIC（超级网卡）、Google Cloud Virgo Network 与第四代先进液冷技术的 A5X 实例将于下月（2026 年 11 月）正式可用，并计划把可用范围扩展到欧洲。同日发布的公告与之对应，并补充了组网、存储与调度层面的配套安排。
公告里分量最重的数字是规模：Google Cloud 计划把基于 Vera Rubin 的基础设施扩展至横跨多个站点、最多 96 万块 Rubin GPU，这是两家公司口径中的计划数字，不是已完成的部署。首个客户也随之明确：由 AlphaGo 创造者 David Silver 在伦敦创立的 Ineffable Intelligence 是第一家接入 A5X 的客户，用这套平台推进大规模强化学习、打造持续从经验中学习的「superlearner」系统。Google Cloud 同时宣布，将成为首批在机架级提供 NVIDIA 机密计算（Confidential Computing）的云厂商之一。
NVIDIA 官方博客为本次公告发布的题图：数据中心内的 GPU 机架与光纤布线。
A5X 实例：装进裸金属机器的 Vera Rubin NVL72
A5X 是 Google Cloud 的裸金属（bare metal）GPU 加速实例。NVIDIA 博客称，它面向要求苛刻的代理式推理（agentic inference）与大规模强化学习负载，把 Vera Rubin 引入 Google Cloud 的 AI Hypercomputer，作为计算、网络与存储一体设计的系统。
Google Cloud 博客补充说，这次扩展同时面向 EMEA（欧洲、中东与非洲）的数据驻留与主权要求，A5X 将在新的本地区域提供可用性。
Virgo Network 组网：从单站点 8 万块到跨站点部署
这个计划数字有具体的组网支撑。Google Cloud 博客称，Virgo Network 通过网状拓扑（mesh topology）在楼内与楼宇之间提供非阻塞的横向扩展网络结构，使集群得以扩展到单站点 8 万块 Rubin GPU、跨站点部署最多 96 万块。
Google Cloud 博客同时列出了配套机制。存储方面，Google Cloud Managed Lustre 将在 A5X 上支持 NVIDIA GPUDirect Storage，让训练与推理数据经 RDMA（远程直接内存访问）直接从并行文件系统进入 GPU 显存，绕过 CPU 与系统内存；内存方面，A5X 将支持把上下文记忆扩展到 GPU HBM（高带宽内存）之外的高级 KV 缓存，面向长上下文与多轮代理负载，跨存储层卸载并复用上下文，以减少重复计算、缩短首字延迟（time-to-first-token）、提升每美元推理有效吞吐（goodput）；编排方面，GKE（Google Kubernetes Engine）的 Managed DRANET 把网卡变成 Kubernetes 原生资源以简化 RDMA 管理，Kueue 通过拓扑感知调度与资源管理提升分布式负载的运行效率。
首个客户 Ineffable Intelligence：为「superlearner」接入首批 A5X
NVIDIA 博客称，Ineffable Intelligence 正用 A5X 推进大规模强化学习，打造「superlearner」系统。按 NVIDIA 博客的解释，通过交互进行学习需要「生成经验—评估结果—更新模型」的循环持续运转，基础设施必须能支撑整个流程的规模化。
「我们正在构建通过自身经验持续改进的 superlearner，」Ineffable Intelligence 创始人兼 CEO David Silver 说，「这既需要可观的算力，也需要经验生成与训练之间紧密耦合，让智能体的每一次改进都能迅速塑造它的下一段经验。Vera Rubin 把计算性能与高带宽互联组合在一起——Vera CPU 与 Rubin GPU 之间、机架内的 Rubin GPU 之间都是如此——这让我们能把强化学习研究的规模和雄心再往前推。」
双方的合作并非从今天开始。6 月 16 日，在 Google Cloud Summit London '26 上宣布与 Ineffable 达成战略合作：Ineffable 选择 Google Cloud 作为首选云伙伴，将部署「最大的 A5X 集群之一」；Google Cloud CEO Thomas Kurian 当时表示，Ineffable 用的是 Google Cloud 的全栈 AI Hypercomputer，「从 Jupiter 网络到优化过的存储」，让研究人员专注于突破而非瓶颈。再往前， 4 月 27 日报道，这家由前 DeepMind 研究员 David Silver 创立的公司完成 11 亿美元种子轮，Sequoia Capital 与 Lightspeed 领投，NVIDIA 与 Google 参投，估值 51 亿美元，是欧洲迄今规模最大的种子轮融资；英国政府的主权 AI 计划与 British Business Bank 也参与其中。
按 Ineffable 在 6 月公告中的自述，其目标是造出一个不依赖人类数据、从自身经验中发现知识与技能的 superlearner，公司把这件事称为「与超级智能的第一次接触」。
机架级机密计算由 GB300 裸金属实例承载，能效方案还在探索
NVIDIA 博客把安全需求说得很直接：组织部署代理系统时，需要保护驱动这些系统的专有模型与敏感数据，即使它们运行在不属于自己的基础设施上。为此，NVIDIA 博客称，Google Cloud 将在机架级提供这项能力，载体是 A4X Max 等裸金属实例（由 NVIDIA GB300 NVL72 驱动）。Google Cloud 博客补充了机制：公司正在引入 Confidential Bare Metal，A4X Max 通过硬件信任根的安全启动与远程证明（attestation）、加密 DDR 与 NVLink 互联，为推理与训练中的用户提示和模型提供可信执行边界。
公告当天已落地的是：机密计算已可在搭载 NVIDIA HGX B200 与 Intel TDX 的 A4 实例上使用，Confidential G4 实例（NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition）正式 GA。NVIDIA 博客点名的用户包括 Vertebrae、Polaris Cloud 与 Confidential Core AI，分别用于对话隐私、可验证代理执行与政策治理的企业智能。
能效是另一项仍在探索的布局：Google Cloud 与 NVIDIA 正在为基于 Vera Rubin 的基础设施研究 NVIDIA DSX MaxLPS 能力，目标是优化每瓦性能、在数据中心既定电力预算内扩大容量。
WPP 的初步测试：原本要多节点的创意流程，一台 A5X 跑完
第二个用例来自总部位于伦敦的营销与传播公司 WPP。NVIDIA 博客称，WPP 在基于 Vera Rubin 的 A5X 实例上演示了其创意代理参考架构，使用 NVIDIA Nemotron 模型与 NVIDIA OpenShell——后者属于面向安全 AI 代理的 NVIDIA OpenShell Reference Architecture。代理把对话式请求拆成多步创意工作流，例如视频生成、放大（upscaling）与重新风格化（restyling），执行前需人工批准；OpenShell 为代理执行提供受治理的沙箱，控制对敏感品牌资产与创意工具的访问。
WPP 首席技术官 Stephan Pretorius 在 Google Cloud 博客中说：「代理式 AI 真正的承诺不只是速度，而是把人类的创造力从现代制作流水线的摩擦中解放出来。借助由 NVIDIA Vera Rubin NVL72 加速的 Google Cloud A5X 实例，我们 WPP 的创意与制作团队可以指挥智能代理完成帧级精度的质检，并无缝适配品牌资产。」
公告里多数进展都标着将来时或计划口径，WPP 的测试是少数已经完成的结果：按 NVIDIA 博客的说法，在初步测试中，通常需要多节点集群才能运行的负载，在一台 A5X 实例上跑完了。