輝達5月底就宣佈，Vera已進入全面生產，並稱該晶片的特定任務完成速度可達到傳統x86 CPU的1.8倍。本周二輝達強調，相比單純堆疊更多核心，Vera更重視單線程性能、核心之間的通訊帶寬以及內存訪問延遲，並表示Vera Rubin NVL72正在全球範圍內進入量產爬坡，CoreWeave、Google、微軟等合作夥伴已開始部署相關機架；CoreWeave運行基準測試結果顯示，Vera Rubin NVL72的每兆瓦Token產出量較Blackwell架構提升10倍。
輝達正在把戰火從GPU市場燒向CPU。
在AMD舉行AI相關活動前夕，輝達於美東時間21日周二集中披露下一代Vera Rubin平台的最新進展：Vera Rubin NVL72已經進入量產爬坡階段，輝達稱該平台的供應鏈覆蓋全球350多個工廠和30個國家，已有超過300家合作夥伴參與其中。
同時，輝達進一步公佈了Vera CPU及Vera Rubin平台在AI智能體（agent）工作負載中的性能數據，試圖證明，隨著AI從「回答問題」轉向自主規劃、調用工具和執行任務，CPU正在成為AI基礎設施的新戰場。
輝達披露的數據中心CPU產品Vera的完整規格、基準測試結果及架構資訊是潛在客戶全面評估該晶片所必需的關鍵數據。該公司表示，Vera晶片已於6月向OpenAI、Anthropic和SpaceX等客戶完成交付。
Vera推出，是輝達垂直整合戰略的最新一步。該公司意圖向客戶銷售包含自研晶片的完整計算機架系統，而非單純出售單顆晶片。Wolfe Research估算中，Vera晶片單顆均價約為5000美元，預計今年出貨量約達130萬顆。對於AMD和英特爾而言，輝達此舉直接威脅到兩家公司在服務器CPU市場的核心利益。
這並不是輝達首次宣佈Vera CPU進入量產。輝達今年5月底就宣佈，Vera已經進入全面生產階段，並稱該晶片在特定任務完成速度上可達到傳統x86 CPU的1.8倍。5月中旬，輝達還曾向Anthropic、OpenAI和SpaceXAI等客戶交付首批Vera CPU系統。此次公告的重點，則進一步轉向Vera Rubin整個平台的量產爬坡、客戶部署以及真實生產環境中的性能表現。
AI智能體崛起，CPU重新成為「關鍵瓶頸」
輝達押注CPU的核心邏輯，是AI應用正在發生變化。
傳統生成式AI的主要任務是根據用戶輸入生成答案，GPU承擔大規模模型計算，而CPU更多負責相對外圍的調度工作。但隨著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、運行代碼、訪問數據並反覆評估結果。
在這一過程中，CPU需要頻繁處理大量低延遲、實時性的任務。輝達認為，AI代理並不是單純依賴GPU的工作負載：每一個智能體的運行環境、工具調用、任務編排以及長上下文數據檢索，都需要CPU參與。
輝達在此前發佈Vera時就指出，代理式AI正在創造一個新的「CPU時刻」。其判斷是，隨著AI系統從「回答問題」轉向「採取行動」，CPU在整個AI工廠中的作用將明顯上升。
輝達甚至預計，服務器CPU市場的長期規模可能達到2000億美元。與傳統服務器CPU市場相比，這一數字顯得極為激進，但輝達的邏輯在於，未來CPU的市場邊界可能不再侷限於傳統企業服務器，而是擴展到AI推理、AI智能體、強化學習、數據處理以及AI基礎設施的各種控制和編排任務。
這也是輝達試圖重新定義CPU競爭規則的原因。
不拼核心數量，輝達押注「單核速度」
Vera的設計路線與傳統服務器CPU存在明顯差異。
輝達稱，Vera是其首款專門為代理式AI設計的CPU，採用輝達自主設計的88顆Olympus核心，配備1.2TB/s內存帶寬。輝達此前表示，Vera相比傳統CPU可實現50%的單核性能提升；在5月底公佈的測試中，Vera在特定任務完成速度上達到x86 CPU的1.8倍。
而在最新披露中，輝達進一步強調了Vera的核心設計取向：相比單純堆疊更多核心，Vera更重視單線程性能、核心之間的通訊帶寬以及內存訪問延遲。
輝達稱，Vera的定製Olympus核心可實現2倍單線程性能、3倍核心間帶寬，以及相比競爭性芯粒設計降低40%的內存延遲。其目標是讓AI代理能夠更快完成任務，並儘快將計算資源交還給GPU，從而提高整個AI工廠的利用率。
這背後的商業邏輯非常直接：GPU是AI數據中心中最昂貴、最稀缺的計算資源之一。如果CPU處理任務速度過慢，GPU就可能處於等待狀態。輝達希望通過專門優化CPU，減少這一「空轉」時間。
在DeepInfra對Vera CPU進行的生產環境測試中，輝達稱，Vera可支援最多1.6倍的併發AI代理數量，並實現最高2.2倍的任務編排速度。需要注意的是，這些數據來自客戶的特定測試環境，並不意味著Vera在所有通用CPU工作負載中都全面領先。
競爭焦點從一顆晶片，升級為整座「AI工廠」
Vera CPU只是輝達更大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網絡晶片、ConnectX-9 SuperNIC以及BlueField-4等組件共同納入一個經過協同設計的系統。
輝達稱，Vera Rubin NVL72正在全球範圍內進入量產爬坡，CoreWeave、Google雲、微軟Azure和甲骨文Oracle Cloud Infrastructure等合作夥伴已經開始部署相關機架。輝達還表示，其供應鏈覆蓋350多個工廠和30個國家，參與合作夥伴超過300家。
在客戶測試方面，CoreWeave使用Vera Rubin NVL72運行DeepSeek-R1測試後稱，相比上一代Grace Blackwell NVL72，其每兆瓦每秒生成的Token數量提升了10倍。Google Cloud則已推出基於Vera Rubin NVL72的A5X實例，輝達稱其在特定場景下可實現更低的推理成本和更高的每兆瓦Token吞吐量。
這意味著輝達的競爭對像已經不再只是AMD的Instinct GPU或英特爾的Gaudi等單顆加速晶片。
輝達試圖控制的是整套基礎設施：CPU負責調度，GPU負責計算，網絡晶片負責高速互聯，軟件負責調度和優化，最終以機架甚至數據中心級別的系統向客戶交付。
對於AMD和英特爾而言，這種競爭方式的威脅在於，輝達可能不需要在傳統CPU市場中與它們進行完全對稱的競爭。輝達的目標是從AI服務器中最具增長潛力的部分切入，先爭奪代理式AI、強化學習和高性能AI推理等工作負載，再逐步擴大CPU的應用範圍。
AMD、英特爾的傳統優勢，迎來新的挑戰
長期以來，英特爾和AMD掌握著服務器CPU市場的主導權。
但輝達如今的判斷是，AI基礎設施正在改變CPU的價值排序。過去，服務器CPU的競爭更多圍繞核心數量、通用計算能力和整體吞吐量展開；而在代理式AI時代，低延遲、單線程性能、內存帶寬和任務編排效率的重要性正在上升。
這正是輝達認為自己能夠切入的市場空白。
從產品形態看，Vera既可以作為獨立CPU使用，也可以與輝達GPU組成Vera Rubin系統。輝達還將其定位為連接AI代理與GPU計算資源的關鍵組件。
輝達在此前公佈的客戶名單中已經包括Anthropic、OpenAI和SpaceXAI等AI公司，以及ByteDance、CoreWeave和Oracle Cloud Infrastructure等雲服務商；戴爾、惠普企業、聯想和超微等服務器廠商也在推進基於Vera的系統。
這使得輝達擁有一個不同於傳統CPU廠商的優勢：它可以通過GPU、CPU、網絡和軟件的組合，向客戶提供完整解決方案。
但這並不意味著輝達能夠輕易撼動AMD和英特爾。
CPU市場的競爭不僅是晶片性能的競爭，也包括軟件生態、客戶認證、服務器相容性以及長期供應關係。尤其是大型雲服務商和企業客戶，通常需要多年時間完成硬體平台切換。
因此，Vera能否真正從AI專用場景擴展到更廣泛的服務器市場，仍取決於客戶能否獲得足夠明顯的性能和成本優勢。
輝達正在打開GPU之外的新收入曲線
輝達此次在AMD AI活動前夕集中釋放Vera Rubin的量產和性能資訊，也具有明顯的市場競爭意味。
過去幾年，輝達幾乎憑藉GPU獨佔了AI基礎設施最核心的利潤池。但隨著AMD持續擴大AI加速器佈局，英特爾也試圖在AI晶片市場尋找突破口，市場開始越來越關注輝達能否繼續維持高速增長。
與此同時，AMD和英特爾的CPU業務也因代理式AI帶來的新需求預期而重新獲得市場關注。
輝達的回應是：如果AI數據中心的價值正在從單一GPU計算擴展到完整的AI工廠，那麼輝達不必把CPU市場拱手讓給競爭對手。
從這個角度看，Vera並不是輝達簡單推出的一款服務器CPU，而是其垂直整合戰略的進一步延伸。
輝達希望客戶購買的不再是單顆GPU、CPU或網絡晶片，而是一整套能夠直接運行AI模型和AI代理的基礎設施。
如果代理式AI真的成為下一輪計算需求增長的核心驅動力，那麼輝達將爭奪的，可能不僅是GPU市場的份額，而是整個AI服務器計算價值鏈。
而這也意味著，AMD和英特爾未來面對的競爭對手，可能不再只是彼此，而是一個已經擁有GPU、CPU、網絡、軟件和整機系統能力的輝達。 (華爾街見聞)