NVIDIA Vera Rubin CPU entra en producción masiva, orientada a infraestructura de IA

NVIDIA Vera Rubin NVL72 ya ha entrado en la fase de escalado de producción masiva, con una cadena de suministro que abarca más de 350 fábricas y 30 países, participando más de 300 socios. Los chips Vera ya se han entregado a clientes como OpenAI, Anthropic y SpaceX, con una previsión de envío de 1,3 millones de unidades este año y un precio promedio por unidad de aproximadamente 5.000 dólares. NVIDIA está extendiendo su competencia desde el mercado de GPU hacia el de CPU, apostando por que los agentes de IA generarán un nuevo "momento CPU", con un mercado potencial a largo plazo para CPUs de servidores que podría alcanzar los 200.000 millones de dólares. Vera utiliza 88 núcleos Olympus, enfocándose en el rendimiento por hilo en lugar del número de núcleos, logrando hasta 1,8 veces la velocidad de las CPU x86 en tareas específicas. NVIDIA ya no vende solo chips, sino sistemas completos de bastidores de computadoras que incluyen sus propios chips, amenazando directamente los intereses centrales de AMD e Intel en el mercado de CPUs para servidores.

Autor y fuente del artículo: Tencent News

NVIDIA está extendiendo el fuego desde el mercado de GPU hacia el de CPU.

Antes del evento de AMD relacionado con la IA, NVIDIA reveló el martes, 21 de marzo, hora del Este de EE.UU., los últimos avances en la próxima plataforma Vera Rubin: Vera Rubin NVL72 ya ha entrado en la fase de escalado de producción. NVIDIA indicó que la cadena de suministro de esta plataforma abarca más de 350 fábricas en 30 países, con más de 300 socios participantes.

Al mismo tiempo, NVIDIA publicó datos adicionales sobre el rendimiento de la CPU Vera y la plataforma Vera Rubin en cargas de trabajo de agentes de IA, intentando demostrar que, a medida que la IA pasa de "responder preguntas" a planificar de forma autónoma, llamar a herramientas y ejecutar tareas, la CPU se está convirtiendo en el nuevo campo de batalla de la infraestructura de IA.

Los datos revelados por NVIDIA sobre las especificaciones completas, los resultados de pruebas de rendimiento y la arquitectura del producto de CPU para centros de datos Vera son datos clave necesarios para que los clientes potenciales evalúen integralmente este chip. La empresa indicó que los chips Vera ya se han entregado a clientes como OpenAI, Anthropic y SpaceX en junio.

Vera se lanza como el último paso en la estrategia de integración vertical de NVIDIA. La empresa tiene la intención de vender a sus clientes sistemas completos de racks de computadoras con chips propios, en lugar de vender solo chips individuales. Según estimaciones de Wolfe Research, el precio promedio por unidad del chip Vera es de aproximadamente 5.000 dólares, con una producción esperada de alrededor de 1,3 millones de unidades este año. Para AMD e Intel, esta iniciativa de NVIDIA representa una amenaza directa a sus intereses fundamentales en el mercado de CPUs para servidores.

Esta no es la primera vez que NVIDIA anuncia que la CPU Vera ha entrado en producción en masa. A finales de mayo, NVIDIA anunció que Vera ya había ingresado a la fase de producción completa y afirmó que este chip puede alcanzar hasta 1.8 veces la velocidad de las CPU x86 tradicionales en tareas específicas. A mediados de mayo, NVIDIA también entregó los primeros sistemas de CPU Vera a clientes como Anthropic, OpenAI y SpaceX AI. Este anuncio se enfoca aún más en el aumento de la producción en masa de toda la plataforma Vera Rubin, la implementación por parte de los clientes y el rendimiento en entornos de producción reales.

La lógica central detrás de la apuesta de NVIDIA en CPUs es que las aplicaciones de IA están cambiando.

La tarea principal de la IA generativa tradicional es generar respuestas según la entrada del usuario, donde la GPU se encarga del cálculo de modelos a gran escala y la CPU se ocupa principalmente de tareas de programación más periféricas. Sin embargo, con el rápido desarrollo de agentes de IA, los sistemas de IA ahora descomponen automáticamente tareas, invocan herramientas externas, ejecutan código, acceden a datos y evalúan repetidamente los resultados.

Durante este proceso, la CPU necesita procesar frecuentemente una gran cantidad de tareas de baja latencia y en tiempo real. NVIDIA considera que los agentes de IA no son cargas de trabajo que dependan únicamente de la GPU: cada entorno de ejecución del agente, las llamadas a herramientas, la orquestación de tareas y la recuperación de datos de contexto prolongado requieren la participación de la CPU.

Cuando NVIDIA lanzó previamente Vera, señaló que la IA basada en agentes está creando un nuevo "momento CPU". Su juicio es que, a medida que los sistemas de IA pasan de "responder preguntas" a "tomar acciones", el papel de la CPU dentro de la fábrica de IA aumentará notablemente.

NVIDIA incluso estima que el tamaño a largo plazo del mercado de CPUs de servidores podría alcanzar los 200.000 millones de dólares. Este número resulta extremadamente ambicioso en comparación con el mercado tradicional de CPUs de servidores, pero la lógica de NVIDIA radica en que el límite del mercado de CPUs futuras ya no se limitará a los servidores empresariales tradicionales, sino que se expandirá hacia la inferencia de IA, agentes de IA, aprendizaje por refuerzo, procesamiento de datos y diversas tareas de control y orquestación de infraestructura de IA.

This is also why NVIDIA is trying to redefine the rules of CPU competition.

La hoja de ruta de diseño de Vera difiere claramente de la de los CPU de servidor tradicionales.

NVIDIA afirma que Vera es su primer CPU diseñado específicamente para IA basada en agentes, con 88 núcleos Olympus de diseño propio y un ancho de banda de memoria de 1,2 TB/s. NVIDIA había indicado previamente que Vera ofrece un aumento del 50% en el rendimiento por núcleo en comparación con los CPU tradicionales; en pruebas divulgadas a finales de mayo, Vera logró una velocidad de finalización de tareas específicas 1,8 veces superior a la de los CPU x86.

En la última divulgación, NVIDIA enfatizó aún más la orientación de diseño central de Vera: en lugar de simplemente aumentar el número de núcleos, Vera prioriza el rendimiento por hilo, el ancho de banda de comunicación entre núcleos y la latencia de acceso a la memoria.

NVIDIA afirma que el núcleo personalizado Olympus de Vera logra un rendimiento de hilo único 2 veces mayor, un ancho de banda entre núcleos 3 veces mayor y una reducción del 40% en la latencia de memoria en comparación con diseños de chiplets competidores. Su objetivo es permitir que los agentes de IA completen tareas más rápidamente y devuelvan los recursos de cómputo a la GPU lo antes posible, aumentando así la utilización de toda la fábrica de IA.

La lógica comercial detrás de esto es muy directa: las GPU son uno de los recursos de cómputo más caros y escasos en los centros de datos de IA. Si la CPU procesa tareas demasiado lentamente, la GPU podría quedar en estado de espera. NVIDIA busca reducir este tiempo de "inactividad" optimizando específicamente la CPU.

En las pruebas de entorno de producción realizadas por DeepInfra sobre la CPU Vera, NVIDIA indicó que Vera puede soportar hasta 1.6 veces más agentes de IA simultáneos y lograr hasta 2.2 veces más velocidad en la orquestación de tareas. Es importante tener en cuenta que estos datos provienen de entornos de prueba específicos de clientes y no implican que Vera supere en todos los aspectos a los CPUs generales en cargas de trabajo universales.

Vera CPU es solo una parte de la estrategia más amplia de NVIDIA.

En la plataforma Vera Rubin, NVIDIA integra la CPU Vera, la GPU Rubin, el chip de red Groq 3 LPX, el chip de red Spectrum-6, el SuperNIC ConnectX-9 y el BlueField-4 en un sistema diseñado de forma conjunta.

NVIDIA indica que la Vera Rubin NVL72 está entrando en la fase de aumento de producción a nivel mundial, y socios como CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure ya han comenzado a implementar los gabinetes correspondientes. NVIDIA también señala que su cadena de suministro abarca más de 350 fábricas y 30 países, con más de 300 socios participantes.

En pruebas con clientes, CoreWeave afirmó que, al ejecutar pruebas de DeepSeek-R1 en la Vera Rubin NVL72, logró un aumento de 10 veces en el número de tokens generados por megavatio por segundo en comparación con la generación anterior, la Grace Blackwell NVL72. Google Cloud ya ha lanzado instancias A5X basadas en la Vera Rubin NVL72, y NVIDIA afirma que, en escenarios específicos, ofrece costos de inferencia más bajos y un mayor rendimiento de tokens por megavatio.

Esto significa que los competidores de NVIDIA ya no son solo chips aceleradores individuales como los GPU Instinct de AMD o el Gaudi de Intel.

NVIDIA busca controlar toda la infraestructura: la CPU se encarga de la programación, la GPU de los cálculos, los chips de red de la interconexión de alta velocidad y el software de la programación y optimización, entregando finalmente sistemas a nivel de rack o incluso de centro de datos a los clientes.

Para AMD e Intel, la amenaza de este enfoque competitivo radica en que NVIDIA podría no necesitar competir de manera completamente simétrica en el mercado tradicional de CPUs. El objetivo de NVIDIA es ingresar por la parte de mayor crecimiento en los servidores de IA, comenzando por cargas de trabajo como IA agentiva, aprendizaje por refuerzo e inferencia de alto rendimiento, y luego ampliando gradualmente el uso de CPUs.

Durante mucho tiempo, Intel y AMD han dominado el mercado de CPUs para servidores.

Pero la evaluación actual de NVIDIA es que la infraestructura de IA está cambiando la jerarquía de valor de los CPU. Anteriormente, la competencia entre CPU de servidores se centraba principalmente en la cantidad de núcleos, la capacidad de cómputo general y el rendimiento total; en la era de la IA basada en agentes, la importancia de la baja latencia, el rendimiento por hilo, el ancho de banda de memoria y la eficiencia en la orquestación de tareas está aumentando.

Este es exactamente el vacío de mercado en el que NVIDIA cree que puede intervenir.

Desde la perspectiva de la forma del producto, Vera puede utilizarse como CPU independiente o combinarse con GPUs de NVIDIA para formar el sistema Vera Rubin. NVIDIA también la posiciona como un componente clave para conectar agentes de IA con recursos de cómputo GPU.

NVIDIA ya incluyó en su lista anterior de clientes a empresas de IA como Anthropic, OpenAI y SpaceX AI, así como proveedores de nube como ByteDance, CoreWeave y Oracle Cloud Infrastructure; fabricantes de servidores como Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo y AMD también están avanzando en sistemas basados en Vera.

Esto le da a NVIDIA una ventaja sobre los fabricantes tradicionales de CPU: puede ofrecer a los clientes soluciones completas mediante una combinación de GPU, CPU, redes y software.

Pero esto no significa que NVIDIA pueda desafiar fácilmente a AMD e Intel.

La competencia en el mercado de CPU no solo es una competencia en rendimiento de chips, sino también en ecosistema de software, certificación de clientes, compatibilidad con servidores y relaciones de suministro a largo plazo. Especialmente los grandes proveedores de nube y clientes empresariales suelen requerir varios años para completar el cambio de plataforma de hardware.

Por lo tanto, si Vera puede realmente extenderse desde escenarios dedicados a IA hacia un mercado de servidores más amplio depende de si los clientes pueden obtener una ventaja clara en rendimiento y costo.

NVIDIA también tiene un claro significado competitivo de mercado al liberar información sobre la producción en masa y el rendimiento de Vera Rubin justo antes del evento de IA de AMD.

En los últimos años, NVIDIA ha dominado casi por completo el núcleo de la rentabilidad de la infraestructura de IA gracias a sus GPU. Sin embargo, con AMD ampliando continuamente su presencia en aceleradores de IA e Intel intentando encontrar una vía de entrada en el mercado de chips de IA, el mercado está prestando cada vez más atención a si NVIDIA podrá mantener su crecimiento acelerado.

Al mismo tiempo, los negocios de CPU de AMD e Intel también han recuperado la atención del mercado debido a las nuevas expectativas de demanda generadas por la inteligencia artificial basada en agentes.

La respuesta de NVIDIA es: si el valor de los centros de datos de IA está pasando del cálculo con una sola GPU a una fábrica de IA completa, entonces NVIDIA no necesita ceder el mercado de CPUs a sus competidores.

Desde este punto de vista, Vera no es simplemente una CPU de servidor lanzada por NVIDIA, sino una extensión adicional de su estrategia de integración vertical.

NVIDIA desea que los clientes compren no solo una sola GPU, CPU o chip de red, sino una infraestructura completa capaz de ejecutar modelos de IA y agentes de IA directamente.

Si la inteligencia artificial agentiva se convierte realmente en el motor central del próximo crecimiento de la demanda de cómputo, entonces NVIDIA podría estar compitiendo no solo por cuota de mercado en GPUs, sino por toda la cadena de valor del cómputo de servidores de IA.

Esto también significa que, en el futuro, AMD e Intel podrían enfrentar como competidor no solo uno al otro, sino a NVIDIA, que ya posee capacidades en GPU, CPU, redes, software y sistemas completos.