Por qué la CPU Vera de NVIDIA podría cambiar el equilibrio frente a Intel y AMD en servidores de IA

Los centros de datos de inteligencia artificial suelen construirse alrededor de GPUs potentes, pero tradicionalmente dependen de CPUs x86 —principalmente Intel Xeon o AMD EPYC— para coordinar el trabajo. NVIDIA quiere cambiar ese esquema.

Con su nueva CPU Vera basada en Arm, la compañía propone reemplazar el procesador anfitrión tradicional por uno diseñado específicamente para infraestructuras de IA y estrechamente integrado con sus propias GPUs.

La idea no es simplemente ofrecer otra CPU más rápida. NVIDIA apunta a algo más ambicioso: una plataforma de computación completamente integrada para “fábricas de IA”, donde CPU, GPU, red y software están diseñados como un solo sistema.

Una CPU creada específicamente para centros de datos de IA

Vera es un procesador de servidor compatible con Arm desarrollado por NVIDIA para tareas típicas de los centros de datos modernos: orquestación de cargas de trabajo, ejecución de agentes de IA y pipelines de inferencia a gran escala.

En lugar de optimizarse para todo tipo de aplicaciones empresariales —como hacen muchas CPUs tradicionales— Vera se centra en alimentar grandes clústeres de GPUs con datos y tareas de control.

Entre sus características técnicas principales destacan:

• 88 núcleos Arm personalizados “Olympus” diseñados por NVIDIA.
• Hasta 1,2 TB/s de ancho de banda de memoria LPDDR5X, muy superior al de muchas CPUs de servidor convencionales.
• Hasta 1,5 TB de memoria del sistema conectada al procesador.
• Multihilo espacial con hasta 176 hilos simultáneos para manejar alta concurrencia.

Según NVIDIA, el diseño prioriza cargas de trabajo típicas de los sistemas de IA modernos, como compiladores, motores de ejecución, herramientas de scripting y frameworks de agentes que coordinan el trabajo de las GPUs.

Ventajas de rendimiento frente a servidores x86

NVIDIA afirma que Vera ofrece varias mejoras respecto a las plataformas de CPU tradicionales usadas junto a GPUs en centros de datos.

Entre las cifras que destacan en las comparaciones internas y análisis asociados:

• Hasta un 50% más de rendimiento en entornos de software, equivalente a aproximadamente 1,5× más velocidad en algunas pruebas internas.
• Ancho de banda de memoria de hasta 1,2 TB/s, diseñado para evitar cuellos de botella cuando las GPUs requieren grandes volúmenes de datos.
• Mayor ancho de banda por núcleo, varias veces superior al de muchas CPUs de centros de datos tradicionales.

Estas mejoras reflejan cómo ha cambiado el papel de las CPUs en la era de la IA. En lugar de ejecutar la mayor parte del cálculo, las CPUs ahora suelen encargarse de:

• Coordinar trabajos de GPU
• Gestionar pipelines de datos
• Ejecutar software de control y frameworks de agentes

Vera está optimizada precisamente para ese tipo de tareas. Además, NVIDIA afirma que los sistemas basados en esta arquitectura pueden alcanzar aproximadamente el doble de eficiencia energética en algunos flujos de trabajo de IA.

Vera Rubin NVL72: un sistema de IA a escala de rack

La CPU Vera no está pensada principalmente como un producto independiente. Su papel clave está dentro de la arquitectura Vera Rubin NVL72, un sistema de computación de IA a escala de rack.

En esta configuración:

• Un rack puede integrar 36 CPUs Vera y 72 GPUs Rubin.
• Los procesadores se comunican mediante NVLink‑C2C, una interconexión de altísima velocidad diseñada para compartir datos entre CPU y GPU con mínima latencia.

Este enfoque ilustra la estrategia de NVIDIA: infraestructura de IA completamente integrada, donde cada componente del centro de datos se diseña en conjunto.

En los centros de datos tradicionales, las GPUs se conectan a servidores x86 genéricos mediante PCIe. Con Vera y Rubin, NVIDIA intenta eliminar ese cuello de botella integrando CPU y GPU desde el diseño inicial.

Primeros socios: hyperscalers y fabricantes de servidores

Varias empresas de la industria ya han sido mencionadas como colaboradoras para desplegar sistemas basados en Vera.

Entre los proveedores de nube y plataformas de IA interesados se encuentran:

• Alibaba Cloud
• ByteDance
• Meta
• Oracle Cloud Infrastructure
• CoreWeave y otras nubes especializadas en IA

En cuanto al hardware, fabricantes de servidores que planean sistemas compatibles incluyen:

• Dell Technologies
• HPE
• Lenovo
• Supermicro

También participan socios de fabricación como ASUS, Foxconn y Quanta Cloud Technology.

Esto sugiere que el objetivo inicial de Vera no es el mercado empresarial tradicional, sino infraestructuras de IA a hiperescala utilizadas por grandes plataformas de nube y compañías de modelos de IA.

Pronósticos de mercado y envíos

Las proyecciones alrededor de Vera son ambiciosas, aunque todavía se basan en estimaciones y comentarios de ejecutivos y analistas.

Entre los datos más citados:

• Ejecutivos de NVIDIA indican que Vera abre acceso a un mercado potencial de 200.000 millones de dólares que la empresa antes no abordaba.
• La compañía espera alrededor de 20.000 millones de dólares en ingresos vinculados a CPUs Vera en el periodo fiscal actual.
• Algunos analistas proyectan unos 4 millones de CPUs Vera enviadas hacia el año fiscal 2027, lo que podría generar cerca de 20.000 millones de dólares si se cumplen esas previsiones.

Como ocurre con cualquier estimación de mercado, estas cifras deben interpretarse como proyecciones, no como resultados garantizados.

¿Qué significa esto para Intel y AMD?

Intel y AMD siguen dominando el mercado de CPUs para servidores. Sin embargo, la evolución de los centros de datos de IA está cambiando el papel de estos procesadores.

Cada vez más, la CPU actúa como coordinadora del sistema, mientras que las GPUs realizan la mayor parte del cálculo intensivo.

Ese cambio favorece arquitecturas optimizadas para:

• ancho de banda de memoria
• comunicación CPU‑GPU
• eficiencia energética

Vera está diseñada precisamente para ese escenario. Si la adopción crece entre los grandes proveedores de nube, podría indicar una transición gradual hacia CPUs Arm especializadas y estrechamente integradas con aceleradores de IA.

En ese caso, NVIDIA no solo dominaría el mercado de GPUs, sino también partes clave del resto del stack de centros de datos: CPU, interconexiones, redes y software.

Todavía está por verse si esto reducirá significativamente la presencia de Intel y AMD en servidores. Pero la dirección tecnológica es clara: los centros de datos de IA están evolucionando desde componentes intercambiables hacia plataformas verticalmente integradas diseñadas específicamente para inteligencia artificial.