Nvidia Blackwell Ultra schiaccia la concorrenza nel primo benchmark per l'AI agentica

Nvidia ha appena alzato l'asticella nel mondo dell'intelligenza artificiale. I primi risultati pubblicati del nuovo benchmark AA-AgentPerf di Artificial Analysis, diffusi il 12 giugno 2026, vedono la sua piattaforma Blackwell Ultra dominare incontrastata . Ma cosa misurano esattamente questi test e perché sono così importanti?

Un nuovo metro di giudizio per l'AI che "agisce"

Dimenticatevi i vecchi benchmark che si limitavano a misurare la velocità di una singola risposta. AA-AgentPerf è il primo test multi-vendor e open-source pensato specificamente per i carichi di lavoro dell'AI agentica . Invece di completare una frase, un agente AI pianifica, usa strumenti, scrive codice e corregge i propri errori, concatenando decine di chiamate al modello linguistico (LLM) in una singola sessione.

Il benchmark simula questo comportamento riproducendo traiettorie reali di agenti di programmazione, attingendo a repository pubblici in oltre 12 linguaggi. Durante il test, il sistema deve gestire un numero crescente di agenti simultanei, ognuno con finestre di contesto che si allargano e chiamate a strumenti esterni che introducono ritardi realistici . Il risultato finale non è solo un numero di "token al secondo", ma quanti agenti il sistema può supportare per megawatt, rispettando rigorosi obiettivi di servizio (SLO) su velocità e latenza .

La prova di forza di Nvidia

Sotto la lente di AgentPerf, il nuovo gioiello di casa Nvidia ha letteralmente polverizzato i record. Ecco i numeri chiave:

• Dominio assoluto: La configurazione rack GB300 NVL72, basata sull'architettura Blackwell Ultra, ha ottenuto le migliori prestazioni in assoluto con il modello DeepSeek V4 Pro, un colossale modello Mixture-of-Experts (MoE) rappresentativo dell'AI agentica di frontiera .
• Efficienza stellare: Rispetto alla piattaforma di precedente generazione HGX H200 (Hopper), Blackwell Ultra esegue fino a 20 volte più agenti per megawatt, sia che l'obiettivo di velocità sia 20 token/s, sia che si punti a un più ambizioso target di 60 token/s .
• Scalabilità senza precedenti: In termini assoluti, il sistema ha gestito la cifra mostruosa di 61.340 agenti simultanei al livello di servizio più semplice (20 token/s e 10 secondi di tempo al primo token) .

Non solo benchmark: la strategia full-stack

Questi risultati non sono frutto del caso, ma di una strategia meticolosa con cui Nvidia vuole imporre Blackwell Ultra come la piattaforma di riferimento per l'AI agentica su larga scala.

Non si tratta solo di hardware potente. Il guadagno di 20x, spiega l'azienda, è figlio di un'ottimizzazione full-stack che parte dalla progettazione congiunta di hardware e software: la tecnologia NVLink unisce 72 GPU in un unico tessuto computazionale, mentre i kernel CUDA e le librerie software (TensorRT LLM con tecniche come WideEP/DeepEP, DeepGEMM e MoE fuso) sovrappongono comunicazione e calcolo per mantenere alta l'efficienza anche con migliaia di sessioni agentiche simultanee .

Con AgentPerf, Nvidia estende il suo domino sui benchmark a una nuova dimensione. Aveva già stabilito record nell'inferenza con MLPerf Inference v5.1 (con un throughput 1,4x superiore su DeepSeek-R1 rispetto a Blackwell) e spazzato via la concorrenza in tutti e sette i test di MLPerf Training v5.1 . Ora aggiunge il tassello dell'AI agentica.

Per dare ulteriore concretezza, l'azienda cita partner come Together AI (che alimenta l'agente di programmazione di Cursor) e DeepInfra, che già eseguono carichi di lavoro agentici su Blackwell, dimostrando che la piattaforma è pronta per la produzione . Infine, lo sguardo è già al futuro: il blog ufficiale menziona la prossima architettura Vera Rubin, attualmente in produzione, come prossimo salto evolutivo per la capacità dell'AI agentica .

In un mercato sempre più competitivo, Nvidia dimostra che la sfida non si vince solo con la potenza bruta, ma con la capacità di orchestrare un ecosistema di silicio, software e partner per risolvere i problemi del domani.