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（来源：格隆汇小编 格隆汇APP）
在AMD “Advancing AI 2026大会”前夕，英伟达抢先公布了数据中心CPU产品Vera的更多技术细节。
这不仅是英伟达继Grace之后在CPU领域的又一重磅落子，更是其从“卖显卡”向“卖AI工厂”垂直整合战略的彻底摊牌——
Vera是全球首款从核心层面专为代理式AI（Agentic AI）量身定制的处理器。
英伟达还透露，Vera Rubin NVL72已进入量产爬坡阶段，该平台的供应链覆盖了全球350多个工厂、30个国家，超过300家合作伙伴参与其中。
Olympus架构细节全公开
当地时间7月21日，英伟达发布博文，从技术角度详细介绍了Vera CPU。
文中指出，智能体AI（Agentic AI）将更多关键执行路径转移到了CPU上。
智能体（Agents）在沙箱中运行代码、调用工具、检索上下文、与数据库交互并分析结果，然后再将信息返回给模型。
这一过程意味着，CPU不再只是“辅助加速器”，而是成为了AI工厂中控制密集型循环的核心执行者。
智能体AI工作负载主要依赖于：
即使插槽满载，单线程性能依然强劲；
每个核心拥有足够的内存带宽，以保证多个活跃执行上下文的数据；
并发下延迟可预测，以便智能体能够稳定完成预定步骤；
高效处理不规则控制流、长依赖链和指针密集的数据结构。
英伟达强调，Vera CPU围绕智能体AI负载设计，重点提升满负载条件下的单线程表现，设计核心是Olympus核心。
为了应对智能体复杂的分支预测挑战，Olympus核心引入了一个关键的黑科技：神经分支预测器（Neural Branch Predictor）。
配合10-wide的解码引擎，它能高效处理智能体运行时的复杂逻辑。
单颗Vera集成了88个这样的核心，支持176个线程，但设计重心明显偏向“宽发射、深流水线”。
此外，Vera也是首款在CPU核心中支持FP8精度的处理器，进一步打通了与GPU之间的数值计算壁垒。
除了算力，内存带宽往往是智能体并发执行的隐形杀手。
Vera采用了创新的SOCAMM2 LPDDR5X内存方案，实现了1.2TB/s的惊人带宽。
这是传统DDR5服务器的两倍，而功耗却不到后者的一半。
在测试中，Vera能维持90%的峰值带宽，确保了即便在数千个智能体并发时，数据供给也不会掉队。
根据英伟达公布的基准测试，Vera针对智能体负载的优化效果显著：
单线程性能：在满载情况下，Vera的单核性能可达传统x86 CPU的1.8倍
任务效率：AI智能体任务综合性能提升约50%，沙箱环境运行速度提升显著。
并发能力：支持多达1.6倍的并发智能体运行，编排速度提升高达2.2倍。
编译速度：单颗Vera编译Linux内核仅需约20秒，每核编译效率约为128核顶级x86服务器的2倍。
英伟达新的增长曲线
长期以来，英伟达被市场牢牢贴上“GPU巨头”的标签，但翻开最新的财报与产品路线图，另一个新的信号已经释放——
它正在系统性地摆脱对单一GPU销售的依赖，围绕AI基础设施的全栈化布局，打开了多条GPU之外的新收入曲线。
其中，网络互联业务是增长最迅猛的一条曲线。
2027财年第一季度，英伟达数据中心网络收入创下148亿美元的纪录，同比暴增199%。
随着AI集群从千卡迈向十万卡规模，NVLink、InfiniBand与Spectrum-X已成为构建“AI工厂”的刚需。
网络业务占数据中心总收入的比重已攀升至约20%，这标志着英伟达已不仅仅是卖算力的公司，更是卖“连接”的公司，用物理层面的互联壁垒锁死了系统级竞争力。
紧随其后的是自研CPU业务。随着专为智能体AI设计的Vera CPU于2026年6月交付OpenAI、Anthropic等头部客户，英伟达正式杀入了由英特尔与AMD长期统治的服务器CPU腹地。
黄仁勋曾表示：“Vera打开了一个全新的市场，CPU让智能体等待的每一刻，都是整栋建筑里最昂贵的东西GPU处于闲置状态的一刻。”
英伟达从零开始打造了一颗全新的、面向智能体的CPU。
这是一个新市场，智能体CPU要求超快响应，未来会有数十亿个智能体，它们需要为自己而打造的CPU。
英伟达副总裁兼CFO科莱特·克雷斯曾透露，预计英伟达2027财年CPU总收入有望接近200亿美元，这使英伟达有机会成为全球领先的CPU供应商。
在未来的增长叙事中，Vera CPU与Rubin GPU的放量是最主要的增长动力。
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