NVIDIA Vera CPU：AI 資料中心時代對 x86 架構的一次正面挑戰

NVIDIA 宣稱的性能優勢

NVIDIA 在技術文件與部落格中提出多項性能指標，並與傳統 x86 平台做比較：

• 最高約 50% 的軟體環境性能提升，約等於 1.5× 的速度增益（內部基準測試）。
• 最高 1.2 TB/s 記憶體頻寬，遠高於許多傳統資料中心 CPU。
• 更高的單核心記憶體頻寬，有報導指出可達傳統伺服器 CPU 的數倍。

這些提升與 AI 資料中心的工作型態有關。現代 AI 叢集並不只是運行資料庫或企業軟體，而是大量執行：

• 編譯器
• 腳本與工具鏈
• 推論與 runtime 引擎
• AI agent 編排框架

這些「控制平面」工作通常由 CPU 負責，而 Vera 的設計就是為了讓這些任務在 GPU 叢集規模下保持高吞吐量。

NVIDIA 也表示，在某些 AI 工作流程中，Vera 系統可達 約兩倍的能源效率，提升整體 AI 基礎設施的效率。

Vera Rubin NVL72：機櫃級 AI 超級系統

Vera 並不是單純要和 Intel 或 AMD 的 CPU 做一對一競爭。它真正的舞台是 Vera Rubin NVL72 這種機櫃級 AI 系統。

在這個架構中：

• 一個機櫃可整合 36 顆 Vera CPU 與 72 顆 Rubin GPU。
• CPU 與 GPU 透過 NVLink‑C2C 高速互連直接通信。

這種設計的核心理念是：

將 CPU、GPU、網路與軟體堆疊一起設計，形成單一 AI 平台。

傳統資料中心通常把 GPU 插在標準 x86 伺服器上，透過 PCIe 連接。而 NVIDIA 的方法是 將 CPU 與 GPU 架構深度整合，減少資料移動瓶頸。

雲端與硬體夥伴開始布局

NVIDIA 已宣布多家合作夥伴正在規劃部署 Vera 系統。

計畫使用 Vera CPU 的雲端與 AI 平台包括：

• Alibaba Cloud
• ByteDance
• Meta
• Oracle Cloud Infrastructure
• CoreWeave 等 AI 雲端服務商

而製造相關伺服器系統的 OEM 廠商則包括：

• Dell Technologies
• HPE
• Lenovo
• Supermicro

製造與系統整合合作夥伴還包括 ASUS、Foxconn、Quanta 等硬體公司。

這顯示 Vera 的主要市場並非傳統企業伺服器，而是 超大規模 AI 資料中心（hyperscale AI infrastructure）。

出貨與市場規模預測

NVIDIA 與分析師對 Vera 市場規模提出了相當積極的預測。

已公開的數據包括：

• NVIDIA 表示 Vera 讓公司進入一個 約 2000 億美元的潛在市場（TAM）。
• 公司預期 Vera CPU 相關營收約可達 200 億美元。
• 部分分析師預測 到 FY2027 可能出貨約 400 萬顆 Vera CPU。

如果這些預測成真，Vera 可能會讓 NVIDIA 在伺服器 CPU 市場迅速取得顯著份額。不過這些數字多屬公司展望或分析師模型，仍需觀察實際部署情況。

對 Intel 與 AMD 的潛在衝擊

目前 Intel Xeon 與 AMD EPYC 仍主導伺服器 CPU 市場，特別是在企業 IT 基礎設施領域。

但 AI 時代讓 CPU 的角色發生變化：

• 協調 GPU 任務
• 管理資料流
• 執行 AI agent 與 orchestration 系統

在這種模式下，記憶體頻寬與 GPU 連接效率可能比傳統 CPU 計算能力更重要。Vera 正是為這種需求設計。

如果 Vera Rubin 平台被大型雲端業者廣泛採用，資料中心架構可能出現一個長期趨勢：

從通用 x86 伺服器 → 轉向與 AI 加速器深度整合的 Arm 架構 CPU。

對 NVIDIA 來說，這也意味著更完整的控制權——從 GPU、CPU、互連技術到整體 AI 平台都由同一家公司設計。

是否真的會動搖 Intel 和 AMD 的地位，還要看實際部署與性能表現。但可以確定的是：

AI 資料中心正在從「零件組合」模式，走向 整體平台化的計算架構。