Vor der AMD AI-Konferenz präsentiert Nvidia ihre beeindruckenden Errungenschaften im CPU-Segment: Die vollständige Massenproduktion von Vera Rubin ist angelaufen, und mehr als 300 Partner haben die entsprechende Lösung bereits implementiert.

Nvidia trägt den Kampf vom GPU-Markt auf den CPU-Markt über.

Am Vorabend der KI-bezogenen Veranstaltung von AMD hat Nvidia am Dienstag, den 21. nach US-Ostküstenzeit, die neuesten Fortschritte der nächsten Generation der Vera-Rubin-Plattform gebündelt offengelegt: Vera Rubin NVL72 ist bereits in die Phase der Hochskalierung der Massenproduktion eingetreten. Laut Nvidia deckt die Lieferkette dieser Plattform mehr als 350 Fabriken in 30 Ländern weltweit ab, und über 300 Partner sind daran beteiligt.

Gleichzeitig hat Nvidia weitere Leistungsdaten der Vera-CPU und der Vera-Rubin-Plattform bei Arbeitslasten von KI-Agenten (Agent) veröffentlicht, um zu beweisen, dass die CPU zu einem neuen Schlachtfeld der KI-Infrastruktur wird, während sich die KI von der „Beantwortung von Fragen“ zur autonomen Planung, zum Aufrufen von Tools und zur Ausführung von Aufgaben wandelt.

Die von Nvidia offengelegten vollständigen Spezifikationen, Benchmark-Ergebnisse und Architekturinformationen des Rechenzentrums-CPU-Produkts Vera sind Schlüsseldaten, die potenzielle Kunden für die umfassende Bewertung dieses Chips benötigen. Das Unternehmen gab an, dass die Vera-Chips im Juni an Kunden wie OpenAI, Anthropic und SpaceX ausgeliefert wurden.

Die Einführung von Vera ist der neueste Schritt von Nvidias Strategie der vertikalen Integration. Das Unternehmen beabsichtigt, seinen Kunden komplette Computersysteme mit selbst entwickelten Chips zu verkaufen, anstatt nur einzelne Chips zu verkaufen. Nach Schätzungen von Wolfe Research liegt der durchschnittliche Preis eines einzelnen Vera-Chips bei etwa 5000 US-Dollar, und die Auslieferungsmenge wird in diesem Jahr voraussichtlich etwa 1,3 Millionen Stück erreichen. Für AMD und Intel bedroht dieser Schritt von Nvidia direkt die Kerninteressen beider Unternehmen auf dem Markt für Server-CPUs.

Dies ist nicht das erste Mal, dass Nvidia die Massenproduktion der Vera-CPU ankündigt. Nvidia hat Ende Mai dieses Jahres bekanntgegeben, dass Vera in die vollständige Produktionsphase eingetreten ist, und behauptet, dass dieser Chips die Geschwindigkeit herkömmlicher x86-CPUs bei der Erledigung bestimmter Aufgaben um das 1,8-fache übertreffen kann. Mitte Mai hat Nvidia auch die ersten Vera-CPU-Systeme an Kunden wie Anthropic, OpenAI und SpaceX ausgeliefert. Der Schwerpunkt dieser Ankündigung verlagert sich weiter auf die Hochskalierung der Massenproduktion der gesamten Vera-Rubin-Plattform, die Bereitstellung bei Kunden und die Leistungsleistung in der realen Produktionsumgebung.

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Aufstieg von KI-Agenten: Die CPU wird wieder zum „entscheidenden Engpass“

Der Kernlogik von Nvidias Wette auf die CPU liegt darin, dass sich KI-Anwendungen verändern.

Die Hauptaufgabe der herkömmlichen generativen KI besteht darin, Antworten auf der Grundlage von Benutzereingaben zu generieren, die GPU übernimmt die Berechnung großer Modelle, während die CPU eher für die relativ peripheren Planungsarbeiten verantwortlich ist. Mit der rasanten Entwicklung von KI-Agenten beginnen KI-Systeme jedoch, Aufgaben autonom zu zerlegen, externe Tools aufzurufen, Code auszuführen, auf Daten zuzugreifen und Ergebnisse wiederholt auszuwerten.

In diesem Prozess muss die CPU eine große Anzahl von Aufgaben mit niedriger Latenz und Echtzeitanforderungen häufig verarbeiten. Nvidia ist der Ansicht, dass KI-Agenten keine Arbeitslasten sind, die ausschließlich von GPUs abhängen: Die Laufzeitumgebung jedes Agenten, der Tool-Aufruf, die Aufgabenplanung und der Abruf von Daten mit langem Kontext erfordern alle die Beteiligung der CPU.

Nvidia hat bereits bei der vorherigen Veröffentlichung von Vera darauf hingewiesen, dass agentenbasierte KI einen neuen „CPU-Moment“ schafft. Seine Einschätzung ist, dass die Rolle der CPU in der gesamten KI-Fabrik deutlich zunehmen wird, während sich das KI-System von der „Beantwortung von Fragen“ zum „Handeln“ wandelt.

Nvidia erwartet sogar, dass der langfristige Markt für Server-CPUs ein Volumen von 200 Milliarden US-Dollar erreichen könnte. Im Vergleich zum herkömmlichen Markt für Server-CPUs erscheint diese Zahl sehr ambitioniert, aber Nvidias Logik liegt darin, dass sich die Marktgrenzen der CPU in Zukunft nicht mehr auf herkömmliche Unternehmensserver beschränken, sondern sich auf KI-Inferenz, KI-Agenten, verstärkendes Lernen, Datenverarbeitung sowie verschiedene Steuerungs- und Planungsaufgaben der KI-Infrastruktur erstrecken werden.

Das ist auch der Grund, warum Nvidia versucht, die Wettbewerbsregeln für CPUs neu zu definieren.

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Nvidia setzt nicht auf die Anzahl der Kerne, sondern auf die „Geschwindigkeit eines einzelnen Kerns“

Die Designrichtung von Vera unterscheidet sich deutlich von der herkömmlicher Server-CPUs.

Laut Nvidia ist Vera die erste CPU des Unternehmens, die speziell für agentenbasierte KI entwickelt wurde. Sie verfügt über 88 selbst entwickelte Olympus-Kerne und eine Speicherbandbreite von 1,2 TB/s. Nvidia hat zuvor angegeben, dass Vera im Vergleich zu herkömmlichen CPUs eine 50%ige Verbesserung der Single-Core-Leistung erzielen kann; in den Ende Mai veröffentlichten Tests erreichte Vera die 1,8-fache Geschwindigkeit von x86-CPUs bei der Erledigung bestimmter Aufgaben.

In der neuesten Offenlegung betont Nvidia weiter die Kernausrichtung des Designs von Vera: Im Vergleich zum einfachen Stapeln von mehr Kernen legt Vera mehr Wert auf die Single-Thread-Leistung, die Kommunikationsbandbreite zwischen den Kernen und die Latenz beim Speicherzugriff.

Laut Nvidia kann der angepasste Olympus-Kern von Vera eine 2-fache Single-Thread-Leistung, eine 3-fache Bandbreite zwischen den Kernen und eine um 40% niedrigere Speicherlatenz im Vergleich zu konkurrierenden Chiplet-Designs erzielen. Das Ziel ist es, KI-Agenten in die Lage zu versetzen, Aufgaben schneller zu erledigen und die Rechenressourcen so schnell wie möglich an die GPU zurückzugeben, um die Auslastung der gesamten KI-Fabrik zu verbessern.

Die zugrunde liegende Geschäftslogik ist sehr direkt: GPUs gehören zu den teuersten und knappsten Rechenressourcen in KI-Rechenzentren. Wenn die CPU Aufgaben zu langsam verarbeitet, kann die GPU im Wartezustand sein. Nvidia hofft, durch die spezielle Optimierung der CPU diese „Leerlaufzeit“ zu reduzieren.

In den von DeepInfra durchgeführten Produktionsumgebungstests der Vera-CPU behauptet Nvidia, dass Vera bis zu 1,6 Mal mehr gleichzeitige KI-Agenten unterstützen und eine bis zu 2,2-fache Geschwindigkeit der Aufgabenplanung erzielen kann. Es ist zu beachten, dass diese Daten aus den spezifischen Testumgebungen der Kunden stammen und nicht bedeuten, dass Vera bei allen allgemeinen CPU-Arbeitslasten umfassend führend ist.

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Der Wettbewerbsfokus steigt von einem einzelnen Chip auf eine ganze „KI-Fabrik“

Die Vera-CPU ist nur ein Teil von Nvidias größerer Systemstrategie.

In der Vera-Rubin-Plattform integriert Nvidia nicht nur die selbst entwickelten Vera-CPUs, Rubin-GPUs sowie Netzwerk- und Datenverarbeitungschips, sondern auch das Groq 3 LPX-Inferenzbeschleunigungs-Rack, das auf Groq-Technologie basiert, um eine vollständige KI-Infrastruktur zu bilden, die Training, Nachbearbeitung, Erweiterung während des Tests und Echtzeit-Inferenz abdeckt.

Laut Nvidia geht Vera Rubin NVL72 weltweit in die Phase der Hochskalierung der Massenproduktion, und Partner wie CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure und Oracle Cloud Infrastructure haben mit der Bereitstellung entsprechender Racks begonnen. Nvidia gab außerdem an, dass seine Lieferkette mehr als 350 Fabriken in 30 Ländern abdeckt und mehr als 300 Partner beteiligt sind.

Bei Kundentests gab CoreWeave nach dem Ausführen des DeepSeek-R1-Tests mit Vera Rubin NVL72 an, dass die Anzahl der pro Megawatt pro Sekunde generierten Tokens im Vergleich zur Vorgängergeneration Grace Blackwell NVL72 um das 10-fache gestiegen ist. Google Cloud hat bereits die A5X-Instanz auf Basis von Vera Rubin NVL72 eingeführt. Laut Nvidia kann diese in bestimmten Szenarien niedrigere Inferenzkosten und einen höheren Token-Durchsatz pro Megawatt erzielen.

Das bedeutet, dass Nvidias Wettbewerber nicht mehr nur einzelne Beschleunigerchips wie AMDs Instinct-GPU oder Intels Gaudi sind.

Was Nvidia zu kontrollieren versucht, ist die gesamte Infrastruktur: Die CPU ist für die Planung verantwortlich, die GPU für die Berechnung, die Netzwerkchips für die Hochgeschwindigkeitsverbindung und die Software für die Planung und Optimierung, um den Kunden schließlich Systeme in Rack- oder sogar Rechenzentrumsgröße auszuliefern.

Für AMD und Intel liegt die Bedrohung durch diese Wettbewerbsart darin, dass Nvidia möglicherweise keine vollständig symmetrische Konkurrenz zu ihnen auf dem herkömmlichen CPU-Markt führen muss. Nvidias Ziel ist es, in den Teil des KI-Servers mit dem größten Wachstumspotenzial einzusteigen, zuerst Arbeitslasten wie agentenbasierte KI, verstärkendes Lernen und Hochleistungs-KI-Inferenz zu erobern und dann den Anwendungsbereich der CPU schrittweise zu erweitern.

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Die traditionellen Vorteile von AMD und Intel stehen vor neuen Herausforderungen

Seit langem beherrschen Intel und AMD den Markt für Server-CPUs.

Aber Nvidias heutige Einschätzung ist, dass die KI-Infrastruktur die Wertordnung von CPUs verändert. In der Vergangenheit konzentrierte sich der Wettbewerb um Server-CPUs mehr auf die Anzahl der Kerne, die allgemeine Rechenleistung und den Gesamtdurchsatz; im Zeitalter der agentenbasierten KI gewinnen niedrige Latenz, Single-Thread-Leistung, Speicherbandbreite und Effizienz der Aufgabenplanung an Bedeutung.

Das ist genau die Marktlücke, von der Nvidia glaubt, dass sie sie erschließen kann.

Vom Produkttyp aus kann Vera sowohl als eigenständige CPU verwendet werden als auch zusammen mit Nvidias GPU das Vera-Rubin-System bilden. Nvidia positioniert es auch als Schlüsselkomponente, die KI-Agenten mit GPU-Rechenressourcen verbindet.

Zu den von Nvidia zuvor veröffentlichten Kundenlisten gehören bereits KI-Unternehmen wie Anthropic, OpenAI und SpaceX sowie Cloud-Dienstanbieter wie ByteDance, CoreWeave und Oracle Cloud Infrastructure; Serverhersteller wie Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo und Super Micro entwickeln ebenfalls Systeme auf Basis von Vera.

Das verschafft Nvidia einen Vorteil, der sich von dem herkömmlicher CPU-Hersteller unterscheidet: Es kann den Kunden komplette Lösungen durch die Kombination von GPUs, CPUs, Netzwerken und Software anbieten.

Das bedeutet aber nicht, dass Nvidia AMD und Intel leicht erschüttern kann.

Der Wettbewerb auf dem CPU-Markt ist nicht nur ein Wettbewerb um die Leistung von Chips, sondern auch um das Software-Ökosystem, die Kundenzertifizierung, die Kompatibilität von Servern und langfristige Lieferbeziehungen. Insbesondere große Cloud-Dienstanbieter und Unternehmenskunden benötigen in der Regel mehrere Jahre, um den Wechsel der Hardwareplattform abzuschließen.

Ob Vera tatsächlich von KI-spezifischen Szenarien auf den breiteren Server-Markt ausgeweitet werden kann, hängt daher davon ab, ob die Kunden ausreichend deutliche Vorteile bei Leistung und Kosten erzielen können.

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Nvidia öffnet eine neue Umsatzkurve außerhalb der GPU

Dass Nvidia am Vorabend der KI-Veranstaltung von AMD gebündelt Informationen über die Massenproduktion und Leistung von Vera Rubin veröffentlicht, hat auch eine deutliche Bedeutung des Marktwettbewerbs.

In den letzten Jahren hat Nvidia fast den gesamten Kern des Gewinnpools der KI-Infrastruktur fast ausschließlich mit GPUs erobert. Aber während AMD sein Portfolio an KI-Beschleunigern weiter ausbaut und Intel versucht, Durchbrüche auf dem Markt für KI-Chips zu erzielen, achtet der Markt zunehmend darauf, ob Nvidia sein schnelles Wachstum weiter aufrechterhalten kann.

Gleichzeitig haben die CPU-Geschäfte von AMD und Intel aufgrund der neuen Nachfrageerwartungen, die durch agentenbasierte KI entstanden sind, wieder Aufmerksamkeit auf dem Markt erlangt.

Nvidias Antwort lautet: Wenn sich der Wert von KI-Rechenzentren von der reinen GPU-Berechnung auf die vollständige KI-Fabrik ausweitet, muss Nvidia den CPU-Markt nicht den Konkurrenten überlassen.

Aus dieser Perspektive ist Vera nicht einfach eine von Nvidia eingeführte Server-CPU, sondern eine weitere Erweiterung seiner Strategie der vertikalen Integration.

Nvidia hofft, dass Kunden nicht mehr einzelne GPUs, CPUs oder Netzwerkchips kaufen, sondern eine komplette Infrastruktur, die KI-Modelle und KI-Agenten direkt ausführen kann.

Wenn agentenbasierte KI wirklich zum zentralen Treiber des nächsten Wachstums der Rechennachfrage wird, wird Nvidia möglicherweise nicht nur den Marktanteil auf dem GPU-Markt erobern, sondern die gesamte Wertschöpfungskette der KI-Server-Berechnung.

Das bedeutet auch, dass AMD und Intel in Zukunft nicht mehr nur miteinander konkurrieren, sondern mit einem Nvidia, das bereits Fähigkeiten für GPUs, CPUs, Netzwerke, Software und komplette Systeme besitzt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto "Wall Street News Max", Autoren: Li Dan, Yang Chen, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.