Databricks 同 NVIDIA 加深合作：Vera CPU、無伺服器 GPU，仲有成個 Agentic AI 架構

Databricks 同 NVIDIA 最近宣布「加碼」合作，目標係建構一個由底到頂、專為「智能代理時代」（Agentic Era）而設嘅統一平台。呢個平台會直接將 NVIDIA 最新嘅晶片（包括 Vera CPU、Blackwell 同 Rubin GPU）、無伺服器 GPU 運行環境，以及代理專用軟件工具，整合到 Databricks 嘅 Data Intelligence Platform 入面 。

成個合作涵蓋 AI 代理嘅成個生命週期——由用無伺服器 NVIDIA GPU 做訓練同微調，到用 NVIDIA Vera CPU 做推理同編排，全部都會黐住 Databricks 嘅 lakehouse 數據治理方案。以下係具體嘅技術、整合方向同業界趨勢。

重點技術同產品整合

NVIDIA Vera CPU：專為 AI 代理而生嘅處理器

Databricks 會將 NVIDIA 新推出嘅 Vera CPU——被稱為「AI 代理嘅 CPU」——整合到平台入面。Vera 係一款自研嘅 Arm 架構 CPU，內置 256 MB L3 快取（比市面上最大嘅 x86 伺服器 CPU 大約 4 倍），仲有一個專用硬體單元處理 JSON 解析，目的係專攻 AI 代理工作流程入面最「塞車」嘅編排同強化學習循環 。呢個動作意味住 NVIDIA 同 Databricks 睇好一個新趨勢：AI 代理嘅效能瓶頸唔再係 GPU 本身，而係負責規劃、工具呼叫同記憶循環嘅主機 CPU 。

AI Runtime：無伺服器 GPU 按需運算

Databricks 推出咗 AI Runtime（AIR），一個無伺服器運算層，畀用家按需要存取 NVIDIA A10 同 H100 GPU 做深度學習模型嘅訓練同微調，唔使自己搞基礎設施 。多節點分散式訓練同多 GPU 支援目前仲係 Beta 階段，服務專為電腦視覺、大型語言模型同深度學習推薦系統而設計 。

免費版都有 GPU 加速

NVIDIA GPU 加速功能而家已經支援 Databricks 嘅免費版本，大幅降低開發者試玩 AI 代理嘅門檻 。

模型服務升級同完整 Agentic AI 軟件棧

雙方擴充嘅合作仲包括改善針對代理工作負載嘅模型服務，以及全面支援 NVIDIA 嘅代理導向軟件棧（例如 NVIDIA Agent Toolkit、NIM 微服務），全部喺 Databricks lakehouse 嘅受管治企業數據上運行 。

NVIDIA CUDA 加速 Photon 引擎

NVIDIA 嘅加速運算技術已經整合到 Databricks Photon——高效能 SQL 引擎——入面，用嚟加快 AI Pipeline 嘅數據預處理同 ETL 工作 。NVIDIA CEO 黃仁勳話 NVIDIA 花咗五年時間先砌好令呢個加速變成可能嘅函式庫 。

驅動合作嘅業界趨勢

自主 AI 代理（Agentic AI）崛起

兩間公司嘅合作好明確咁圍繞住一個趨勢：由靜態 AI 模型轉向可以自主執行多步驟任務嘅 AI 代理，呢啲代理需要數據、運算同編排嘅緊密結合。Databricks 嘅報告顯示，自主 AI 系統嘅採用率喺 2026 年錄得 327% 嘅驚人增長 。

CPU 成為新瓶頸

NVIDIA 同 Databricks 嘅判斷係：AI 代理嘅效能瓶頸已經由 GPU 轉移到負責規劃、工具呼叫同記憶循環嘅主機 CPU。Vera CPU 就係為咗填補呢個缺口而設計 。

受管治數據係根本基礎

另一個核心趨勢係：AI 代理必須建基於受管治、高品質嘅企業數據。合作強調將 NVIDIA 加速帶到 Databricks 嘅 Unity Catalog 管治 lakehouse，等代理可以喺可信嘅數據上推理，而唔係各自為政嘅零散來源 。

生態系統持續擴張

Databricks 同時投資開放協議（OpenSharing for Agent Skills）同代理構建工具（Agent Bricks、Lakebase 代理記憶），而 NVIDIA 亦同步擴大同 HPE 等夥伴嘅 AI Factory 合作——呢啲跡象顯示雙方嘅合作其實處於一個更廣泛嘅行業推動入面，目標係建立標準化、可投產嘅代理基礎設施 。