2026-08-27 — views
NVIDIA 首批专为智能体 AI 打造的定制 CPU 已发货
为什么值得读 构建者需关注新 CPU 如何在 AI 工厂中与 GPU 协同处理编排和工具调用。
随着智能体 AI 基础设施扩展，NVIDIA 向 AWS、Oracle 及领先 AI 实验室交付首款定制 Vera CPU。Ian Buck 强调，每个智能体沙盒和工具调用层都需要 CPU 支持，Vera 专为大规模处理此类任务而设计。
CPU 基础设施的新时代
NVIDIA 已正式开始发货其首款定制 CPU，命名为 Vera，专为智能体 AI 时代设计。这一举措标志着重大转变：AI 模型正从单纯回答问题转向执行任务。NVIDIA 超大规模与高性能计算副总裁 Ian Buck 亲自将首批系统交付给生态系统中的合作伙伴。交付包括 AWS 在 Seattle 接收的首台 Vera CPU 服务器和 Vera Rubin GPU。
此前，Buck 已将系统交付给 Oracle Cloud Infrastructure 以及三家领先的 AI 实验室：Anthropic、OpenAI 和 SpaceXAI。Ian Buck 表示，智能体 AI 正在创造新的 CPU 时刻，因为每个智能体沙盒、工具调用和编排层都需要 CPU 工作。他强调 Vera 专为保持此类工作的大规模运转而设计。
技术规格与性能表现
Vera 代表一类新型 CPU，其设计起点是并发实时任务的现实情况。该处理器配备 88 个定制 NVIDIA 设计的 Olympus 核心，提供 1.2TB/s 的内存带宽。在智能体 AI 工作负载方面，其单核性能比传统设计快高达 1.8 倍。
在持续负载下，Vera 确保工作完成更快，提高整个 AI 工厂的效率。该系统是 NVIDIA 极端协同设计故事的一部分，与 Rubin GPU 和 BlueField-4 DPU 一同呈现。在 NVL72 等配置中，Vera 通过第二代 NVIDIA NVLink-C2C 充当 Rubin GPU 的主处理器。
生态系统中的采用情况
AWS 是 Vera 旅程的最新一站，加入 Oracle Cloud Infrastructure 成为首个在超大规模部署 Vera 的云提供商。OCI 计划从 2026 年开始部署数十万台此类 CPU，因为智能体 AI 需要在大规模下保持持续性能。
SpaceXAI 正在评估 Vera 用于强化学习工作负载和基于代理的模拟管道。在 OpenAI，Sachin Katti 感谢 Buck 的交付，指出扩展计算能力是模型增长的重要加速器。Anthropic 的 James Bradbury 表示很高兴看到 Vera 成为解决智能体工作负载时生态系统中有前景的一部分。
实务笔记
开发者应监控 Vera 如何处理编排、控制和数据传输，以支持 GPU 运行，其能效为传统基础设施的两倍。构建者必须确保其智能体沙盒和工具调用层利用这种新 CPU 架构，以实现大规模下的持续性能。