輝達在AMD AI大會前夕出招：Vera Rubin平台進入量產，300家夥伴搶先部署

輝達（NVDA-US）正將人工智慧（AI）晶片的競爭戰場從GPU市場延伸至CPU領域。在AMD舉行AI相關活動前夕，輝達於美東時間21日公布下一代Vera Rubin平台的最新進展，宣布Vera Rubin NVL72已進入量產爬坡階段。供應鏈目前已覆蓋全球350多座工廠、30個國家，並有超過300家合作夥伴參與部署。

同時，輝達也公布了Vera CPU及Vera Rubin平台針對AI智能體（agent）工作負載的最新效能數據，試圖證明隨著AI應用從單純「回答問題」逐步轉向自主規劃、調用工具與執行任務，CPU正重新成為AI基礎設施競爭的重要戰場。

輝達表示，數據中心CPU產品Vera的完整規格、基準測試結果與架構資訊，是潛在客戶評估該晶片的重要依據。目前Vera晶片已於6月交付給OpenAI、Anthropic及SpaceX等客戶。

Vera的推出，是輝達推動垂直整合策略的重要一步。該公司希望向客戶提供包含自研CPU、GPU、網路晶片及軟體系統在內的完整AI計算平台，而非僅銷售單一晶片。

研究機構Wolfe Research估算，Vera晶片單顆平均售價約5000美元，預計今年出貨量約130萬顆。若相關預測實現，輝達將正式進入長期由英特爾（INTC-US）與超微（AMD-US）主導的伺服器CPU市場，對兩家公司核心業務構成直接挑戰。

輝達今年5月底已宣布Vera進入全面生產階段，並指出該晶片在特定任務完成速度上可達傳統x86 CPU的1.8倍。5月中旬，輝達也曾向Anthropic、OpenAI及SpaceX AI等客戶交付首批Vera CPU系統。

此次最新公告的重點則轉向Vera Rubin整體平台的量產進度、客戶部署情況，以及在實際生產環境中的效能表現。

輝達押注CPU的核心原因，在於AI應用模式正在快速改變。過去生成式AI主要依靠GPU完成大規模模型訓練與推理，CPU則負責資料處理與系統調度等周邊工作。然而，隨著AI智能體快速發展，AI系統開始自主拆解任務、調用外部工具、執行程式、存取資料並反覆評估結果，CPU的重要性正在提升。

輝達認為，AI智能體並非單純依賴GPU的工作負載。每一個智能體的執行環境、工具調用、任務編排以及長上下文資料檢索，都需要CPU提供低延遲、高效率的處理能力。

輝達此前發布Vera時曾指出，代理式AI正在創造新的「CPU時刻」。隨著AI系統從「回答問題」轉向「採取行動」，CPU在整個AI工廠中的角色將明顯提高。

輝達甚至預估，未來伺服器CPU市場長期規模可能達到2000億美元。相較傳統伺服器CPU市場規模，這項預測相當積極，但輝達認為，未來CPU市場邊界將不再侷限於企業伺服器，而會延伸至AI推理、AI智能體、強化學習、資料處理及AI基礎設施控制等新領域。

Vera的產品設計路線也與傳統伺服器CPU有所不同。輝達表示，Vera是其首款專為代理式AI打造的CPU，採用自主設計的88顆Olympus核心，搭載1.2TB/s記憶體頻寬。

輝達指出，相較傳統CPU，Vera可實現50%的單核心效能提升。在此前公布的測試中，Vera於特定任務完成速度上達到x86 CPU的1.8倍。

此次最新資訊中，輝達進一步強調Vera的設計理念並非單純堆疊更多核心，而是提升單執行緒效能、核心間通信頻寬以及記憶體存取效率。

輝達表示，Vera採用的客製化Olympus核心可實現2倍單執行緒效能、3倍核心間頻寬，並較競爭對手採用的晶粒設計降低40%記憶體延遲。

輝達希望藉此讓AI智能體更快完成任務，並將計算資源更迅速交還給GPU，提高整體AI資料中心利用效率。

由於GPU目前仍是AI資料中心中最昂貴且最稀缺的計算資源之一，若CPU處理速度不足，GPU可能因等待資料而降低利用率。輝達希望透過專門優化CPU架構，減少這類「空轉」時間。

在DeepInfra針對Vera CPU進行的生產環境測試中，輝達表示，Vera最多可支援1.6倍的並行AI智能體數量，並實現最高2.2倍的任務編排速度。不過，輝達也指出，相關數據來自特定客戶測試環境，並不代表Vera在所有通用CPU工作負載中均全面領先。

Vera CPU只是輝達更大AI系統戰略中的一部分。在Vera Rubin平台中，輝達將Vera CPU與Rubin GPU、Groq 3 LPX、Spectrum-6網路晶片、ConnectX-9 SuperNIC以及BlueField-4等元件整合，打造完整AI基礎設施。

輝達表示，Vera Rubin NVL72目前正於全球進入量產爬坡階段，CoreWeave、Google Cloud、微軟（Microsoft, MSFT-US）Azure以及甲骨文（Oracle, ORCL-US）雲端基礎架構等合作夥伴，已開始部署相關機架系統。

輝達指出，目前整個供應鏈已涵蓋350多座工廠及30個國家，參與合作夥伴數量超過300家。

在客戶測試方面，CoreWeave使用Vera Rubin NVL72運行DeepSeek-R1模型後表示，相較上一代Grace Blackwell NVL72，每兆瓦每秒生成Token數量提升10倍。

Google Cloud則已推出基於Vera Rubin NVL72的A5X雲端實例。輝達表示，在特定應用場景下，該平台能提供更低推理成本以及更高每兆瓦Token吞吐量。

這代表輝達目前競爭目標已不再只是AMD Instinct GPU或英特爾Gaudi等單一AI加速晶片，而是試圖掌握整套AI資料中心架構。

在輝達的規劃中，CPU負責任務調度，GPU負責高強度計算，網路晶片負責高速互聯，軟體負責資源管理與最佳化，最終以機架甚至資料中心級別方案交付給客戶。

對AMD與英特爾而言，最大的挑戰在於輝達不需要與兩家公司進行傳統CPU市場上的正面競爭，而是從AI伺服器中成長最快的代理式AI、高效能推理及強化學習等場景切入。

長期以來，英特爾與超微掌握伺服器CPU市場主導地位，但輝達認為，AI基礎設施正在改變CPU價值排序。

過去伺服器CPU競爭主要圍繞核心數量、通用計算能力與整體吞吐量展開；而在代理式AI時代，低延遲、單核心效能、記憶體頻寬以及任務編排效率的重要性正在提高。

這正是輝達認為自身能夠切入的新市場。

從產品定位來看，Vera既可以作為獨立CPU使用，也能與輝達GPU組成完整Vera Rubin系統。輝達將其定位為連接AI智能體與GPU計算資源的重要核心。

輝達此前公布的客戶名單包括Anthropic、OpenAI。