英伟达发布Vera CPU新细节 AI服务器市场再开新战场

　　周二（7月21日），英伟达公布了其数据中心CPU“Vera”的更多细节，包括技术规格、性能测试结果以及芯片架构等信息，帮助潜在客户全面评估产品。

　　英伟达表示，Vera芯片已于今年6月交付给包括OpenAI、Anthropic、SpaceX在内的客户。

　　英伟达一直被视为信息技术行业的风向标，但在CPU领域仍处于挑战者的位置，需要与两大成熟的竞争对手——英特尔和AMD展开竞争。

　　这两家公司长期深耕服务器CPU市场，并与超大规模云计算厂商建立了深厚合作关系。不过，未来一些云服务提供商可能会选择部署英伟达CPU，将成为新的战场。

　　加码CPU，也是英伟达垂直整合战略的又一体现。公司希望每年都能自主研发更多系统内部所需的芯片和技术，并最终向客户销售整柜（Rack）计算系统，而不仅仅是单独出售芯片。

　　英伟达认为，这一策略能够进一步释放GPU性能，帮助其人工智能（AI）系统在面对AMD以及各类定制AI芯片竞争时，继续成为领先AI实验室的首选平台。

　　聚焦单核性能

　　英伟达上周表示，Vera是公司首款从CPU核心开始自主设计的服务器处理器，而不是采用Arm提供的现成核心设计，因此研发投入更高，但自主可控程度也更强。

　　公司表示，Vera专门针对AI智能体运行过程中的性能瓶颈进行了优化，相较于采用x86架构（即英特尔和AMD使用的架构）的CPU，在AI智能体任务上的性能提升约50%。

　　英伟达指出，以往云计算CPU更强调核心数量，而Vera采用的Olympus核心则更注重单核性能。

　　英伟达Vera产品市场负责人Hannah Coutand表示，Vera重点优化了单核速度、内存带宽以及延迟表现，“让AI智能体能够尽快将任务交还GPU，从而最大限度提升GPU这一AI工厂中最昂贵、最重要资产的利用率。”

　　英伟达表示，Vera既可作为独立CPU销售，也可搭配公司GPU使用。产品形态包括：

　　单独销售的Vera CPU；

　　由256颗Vera组成的液冷整柜系统；

　　配备两颗Vera CPU的服务器配置；

　　与英伟达GPU组成的Vera Rubin系统。

　　Vera功耗较高，范围约为250瓦至450瓦。同时，它支持最高1.5TB低功耗内存（LPDDR），这类内存通常用于笔记本电脑和智能手机。

　　市场观点

　　在AI浪潮兴起之前，CPU一直是服务器中最重要、也是最昂贵的组件。

　　2022年ChatGPT发布时，第一代AI服务器通常采用“一颗CPU搭配最多八颗GPU”的架构，标志着计算重心开始向英伟达GPU转移。

　　但随着能够自主运行、仅需极少人工干预的Agentic AI（智能体AI）兴起，CPU的重要性再次提升。CPU负责管理智能体运行并持续向其提供数据，因此重新成为关注焦点。

　　资本市场也已经注意到这一趋势。截至2026年，AMD和英特尔分别上涨128%和149%，成为今年表现最好的两只芯片股，而英伟达同期仅上涨8%。

　　英伟达超大规模计算业务副总裁Ian Buck上周表示，智能体让CPU变得“更加不可或缺”，尤其是CPU回答单个请求的速度，变得越来越重要。

　　英伟达预计，未来整个服务器CPU市场规模有望达到2000亿美元。而Bernstein今年稍早估计，2025年成熟服务器CPU市场规模约为370亿美元。

　　Wolfe Research今年5月预计，Vera芯片平均售价约为5000美元，英伟达今年出货量约130万颗。英伟达则拒绝评论产品定价。

　　Gartner分析师Kevin Knox表示，目前AMD仍是企业AI服务器CPU市场最强劲的竞争者。据报道，AMD目前占据约33%的服务器CPU市场份额，英特尔占66.8%，但AMD正在持续扩大份额，并与超大规模云计算客户保持密切合作。

　　Knox表示：“AMD围绕其芯片建立生态系统的工作做得非常出色。”

　　部分分析师认为，英伟达实际上创造了一个AMD和英特尔尚未拥有对应产品的新CPU类别。

　　Cambrian AI Research创始人Karl Freund表示，Vera不会用于网站托管等传统服务器任务，而将专门面向高强度AI计算。

　　不过，即便是英伟达，要让大型云服务商全面采用这款CPU仍然面临挑战。

　　英伟达的Coutand表示，Vera目前仍处于市场导入初期。合作伙伴名单中，除甲骨文外，尚未出现其他大型云服务商。不过，OpenAI计划从本季度开始大规模部署Vera芯片。

　　Freund表示：“推出CPU，本质上是为了让客户摆脱对英特尔和AMD CPU的依赖，同时把这部分收入也收入囊中。他们选择打造的是一种目前市场上其他厂商尚未提供的独特CPU。”

　　东财图解·加点干货

（文章来源：财联社）

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