最初にVera CPUを受け取ったAI企業

2026年5月、NVIDIAは最初のVera CPUシステムを主要なAI研究企業とクラウド事業者に納入しました。初期導入先として報告されているのは次の組織です。

• Anthropic（サンフランシスコ）
• OpenAI（サンフランシスコ・ミッションベイ）
• SpaceXAI（パロアルト）
• Oracle Cloud Infrastructure（OCI）（サンタクララ）

NVIDIAのブログによると、これらの初期ユニットは同社のハイパースケール/HPC担当VPであるIan Buck氏が直接パートナー企業に届けたとされています。

これらの企業は、Rubin世代のGPUとVera CPUを組み合わせた次世代AIインフラをいち早く検証する立場になります。

Vera CPUは何のためのCPUなのか

Veraは一般的なサーバーCPUというより、**AIワークロードの“司令塔”**として設計されています。

現在のAIシステムでは、GPUが行列演算を担当する一方で、CPUは次のような処理を担います。

• AIエージェントの計画・オーケストレーション
• 検索拡張生成（RAG）のデータベースアクセス
• 強化学習やシミュレーション環境
• ツール呼び出しやサンドボックス実行
• 複雑な推論フローの制御

こうした処理では、単純なコア数よりも単一スレッド性能、メモリ帯域、GPUとの通信速度が重要になります。Veraはこれらを最適化するよう設計されています。

Vera CPUの主なアーキテクチャ

公開されている仕様によると、VeraはNVIDIA独自設計のArmベースCPUです。

主な特徴は次の通りです。

• 88コアのArmv9.2ベース「Olympus」コア
• 空間マルチスレッディングによる176スレッド
• 約1.2TB/sのメモリ帯域
• NVLink‑C2CでGPUと最大約1.8TB/sのコヒーレント接続

この設計により、CPUはメモリ管理とAIワークロードの調整役を担い、計算集約的なテンソル演算はRubin GPUが担当する構造になります。

なおVeraは、前世代のGrace CPUの流れを引き継ぐArmベースのAI向けサーバープロセッサでもあります。

エージェント型AI向けの性能主張

NVIDIAはVeraを、従来CPUよりもAIワークロードに適した設計だと説明しています。

同社のベンチマークでは次のような性能向上が示されています。

• 従来のラック規模CPUと比べ最大2倍の効率
• 一部ワークロードで約50%高速
• AIエージェントのサンドボックス実行が約50%高速
• 企業データクエリが最大3倍高速

ただしこれらはNVIDIA自身の測定結果であり、第三者ベンチマークはまだ限られているため、現時点ではメーカー主張として解釈する必要があります。

Rubin NVL72システムの中での役割

Vera CPUは単体で使われるより、Rubin GPUと組み合わせたラックシステムで使われることが前提です。

代表的な構成がVera Rubin NVL72です。

このラックには次のハードウェアが統合されています。

• 72基のRubin GPU
• 36基のVera CPU
• NVLink 6 スイッチファブリック
• ConnectX‑9 SuperNIC
• BlueField‑4 DPU
• Quantum‑X800 InfiniBandまたはSpectrum‑X Ethernet

こうした構成により、NVL72は1つの巨大なAIスーパーコンピューターのように動作するラックシステムとして設計されています。

さらにNVIDIAは、256基の液冷Vera CPUを搭載したCPU専用ラックも構想しており、強化学習やAIエージェントのオーケストレーション処理を担当させる想定です。

NVIDIAにとっての戦略的な意味

これまでNVIDIAのデータセンター事業は主にGPUが中心でした。しかし大規模AIシステムでは、次のような要素がすべて重要になります。

• CPU
• GPU
• ネットワーク
• ストレージ
• ソフトウェア

Veraの登場により、NVIDIAはGPUベンダーからAIインフラ全体を提供する企業へと役割を拡張しています。

これまでAIサーバーでは、ホストCPUとしてIntel XeonやAMD EPYCが使われることが一般的でした。VeraによってNVIDIAは自社GPUクラスタの制御CPUまで自前で提供できるようになります。

結果として次の統合が可能になります。

• CPUスケジューリング
• GPUメモリアクセス
• NVLinkネットワーク
• CUDAソフトウェアスタック

これはAIインフラを単一のプラットフォームとして最適化する戦略でもあります。

AMD・Intelとの競争構図

Veraの登場は、NVIDIAがサーバーCPU市場にも踏み込むことを意味します。

現在この市場は主にx86アーキテクチャの

• Intel Xeon
• AMD EPYC

が占めています。

ただしAMDは近年シェアを急速に伸ばしており、Mercury Researchのデータでは**2026年初頭にサーバーCPUのユニットシェア33%以上、売上シェア約46%**に達しています。

AIデータセンターが「GPU＋CPU＋ネットワーク」のラック単位のシステム購入に変わりつつある中、NVIDIAはVeraによってデータセンターの部品構成全体を取り込む狙いがあります。

AIインフラの“垂直統合”という大きな流れ

Vera CPUの発表は、AI計算の世界で起きている大きな変化も示しています。

それは、個別のチップを売る時代から、CPU・GPU・ネットワーク・DPU・ソフトウェアをまとめた統合プラットフォームへ移行していることです。

NVIDIAはこれを「AIファクトリー」と呼び、Rubin世代では複数の専用チップをラック単位で統合する設計を採用しています。

もし同社の性能目標が実現すれば、将来のAIデータセンターは「CPU・GPUを別々に選ぶ構成」ではなく、1つの巨大なAIシステムとして設計されたラックが主流になる可能性があります。

最初にVera CPUを受け取ったAI企業

2026年5月、NVIDIAは最初のVera CPUシステムを主要なAI研究企業とクラウド事業者に納入しました。初期導入先として報告されているのは次の組織です。

• Anthropic（サンフランシスコ）
• OpenAI（サンフランシスコ・ミッションベイ）
• SpaceXAI（パロアルト）
• Oracle Cloud Infrastructure（OCI）（サンタクララ）

NVIDIAのブログによると、これらの初期ユニットは同社のハイパースケール/HPC担当VPであるIan Buck氏が直接パートナー企業に届けたとされています。

これらの企業は、Rubin世代のGPUとVera CPUを組み合わせた次世代AIインフラをいち早く検証する立場になります。

Vera CPUは何のためのCPUなのか

Veraは一般的なサーバーCPUというより、**AIワークロードの“司令塔”**として設計されています。

現在のAIシステムでは、GPUが行列演算を担当する一方で、CPUは次のような処理を担います。

• AIエージェントの計画・オーケストレーション
• 検索拡張生成（RAG）のデータベースアクセス
• 強化学習やシミュレーション環境
• ツール呼び出しやサンドボックス実行
• 複雑な推論フローの制御

こうした処理では、単純なコア数よりも単一スレッド性能、メモリ帯域、GPUとの通信速度が重要になります。Veraはこれらを最適化するよう設計されています。

Vera CPUの主なアーキテクチャ

公開されている仕様によると、VeraはNVIDIA独自設計のArmベースCPUです。

主な特徴は次の通りです。

• 88コアのArmv9.2ベース「Olympus」コア
• 空間マルチスレッディングによる176スレッド
• 約1.2TB/sのメモリ帯域
• NVLink‑C2CでGPUと最大約1.8TB/sのコヒーレント接続

この設計により、CPUはメモリ管理とAIワークロードの調整役を担い、計算集約的なテンソル演算はRubin GPUが担当する構造になります。

なおVeraは、前世代のGrace CPUの流れを引き継ぐArmベースのAI向けサーバープロセッサでもあります。

エージェント型AI向けの性能主張

NVIDIAはVeraを、従来CPUよりもAIワークロードに適した設計だと説明しています。

同社のベンチマークでは次のような性能向上が示されています。

• 従来のラック規模CPUと比べ最大2倍の効率
• 一部ワークロードで約50%高速
• AIエージェントのサンドボックス実行が約50%高速
• 企業データクエリが最大3倍高速

ただしこれらはNVIDIA自身の測定結果であり、第三者ベンチマークはまだ限られているため、現時点ではメーカー主張として解釈する必要があります。

Rubin NVL72システムの中での役割

Vera CPUは単体で使われるより、Rubin GPUと組み合わせたラックシステムで使われることが前提です。

代表的な構成がVera Rubin NVL72です。

このラックには次のハードウェアが統合されています。

• 72基のRubin GPU
• 36基のVera CPU
• NVLink 6 スイッチファブリック
• ConnectX‑9 SuperNIC
• BlueField‑4 DPU
• Quantum‑X800 InfiniBandまたはSpectrum‑X Ethernet

こうした構成により、NVL72は1つの巨大なAIスーパーコンピューターのように動作するラックシステムとして設計されています。

さらにNVIDIAは、256基の液冷Vera CPUを搭載したCPU専用ラックも構想しており、強化学習やAIエージェントのオーケストレーション処理を担当させる想定です。

NVIDIAにとっての戦略的な意味

これまでNVIDIAのデータセンター事業は主にGPUが中心でした。しかし大規模AIシステムでは、次のような要素がすべて重要になります。

• CPU
• GPU
• ネットワーク
• ストレージ
• ソフトウェア

Veraの登場により、NVIDIAはGPUベンダーからAIインフラ全体を提供する企業へと役割を拡張しています。

これまでAIサーバーでは、ホストCPUとしてIntel XeonやAMD EPYCが使われることが一般的でした。VeraによってNVIDIAは自社GPUクラスタの制御CPUまで自前で提供できるようになります。

結果として次の統合が可能になります。

• CPUスケジューリング
• GPUメモリアクセス
• NVLinkネットワーク
• CUDAソフトウェアスタック

これはAIインフラを単一のプラットフォームとして最適化する戦略でもあります。

AMD・Intelとの競争構図

Veraの登場は、NVIDIAがサーバーCPU市場にも踏み込むことを意味します。

現在この市場は主にx86アーキテクチャの

• Intel Xeon
• AMD EPYC

が占めています。

ただしAMDは近年シェアを急速に伸ばしており、Mercury Researchのデータでは**2026年初頭にサーバーCPUのユニットシェア33%以上、売上シェア約46%**に達しています。

AIデータセンターが「GPU＋CPU＋ネットワーク」のラック単位のシステム購入に変わりつつある中、NVIDIAはVeraによってデータセンターの部品構成全体を取り込む狙いがあります。

AIインフラの“垂直統合”という大きな流れ

Vera CPUの発表は、AI計算の世界で起きている大きな変化も示しています。

それは、個別のチップを売る時代から、CPU・GPU・ネットワーク・DPU・ソフトウェアをまとめた統合プラットフォームへ移行していることです。

NVIDIAはこれを「AIファクトリー」と呼び、Rubin世代では複数の専用チップをラック単位で統合する設計を採用しています。

もし同社の性能目標が実現すれば、将来のAIデータセンターは「CPU・GPUを別々に選ぶ構成」ではなく、1つの巨大なAIシステムとして設計されたラックが主流になる可能性があります。