輝達 Vera CPU 正式出貨　攜手 OpenAI、甲骨文擴大 AI 代理版圖

發佈時間：2026/05/22
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輝達跨入客製化 CPU 時代　Vera 平台正式量產出貨

AI 晶片龍頭輝達（NVIDIA，NVDA）正式將新一代 Vera CPU 平台推向量產階段，並已開始交付給包括 Anthropic、OpenAI、甲骨文雲端（Oracle Cloud Infrastructure, OCI）與 SpaceXAI 等首批企業客戶，象徵輝達正從 GPU 供應商進一步擴張至完整 AI 基礎建設平台供應商。

根據輝達說明，Vera 是公司首款專為「Agentic AI（代理型 AI）」打造的客製化 CPU，主要因應 AI 系統從單純回答問題，進一步邁向自主執行任務、工具調用、流程規劃、強化學習與長上下文管理等高複雜度應用。

輝達企業運算副總裁 Ian Buck 指出，AI 產業正在迎來新的 CPU 時代，未來 AI 不再只是聊天回覆，而是能自主運作、推理與執行的大型代理系統，因此需要全新架構支撐龐大的 AI 工廠（AI Factory）運作。

OpenAI、Anthropic、SpaceXAI 搶先導入　甲骨文成首家超大規模部署雲商

此次 Vera CPU 首批交貨對象，包含 OpenAI、Anthropic、甲骨文雲端與 SpaceXAI 等 AI 重量級客戶。其中，甲骨文（Oracle）更宣布，將成為全球首家大規模部署 Vera CPU 的雲端服務商。

甲骨文（ORCL）表示，Oracle Cloud Infrastructure 預計自 2026 年起開始部署數十萬顆 Vera CPU，以支援大型 AI 模型訓練與推論工作負載，進一步強化 OCI 在 AI 雲端市場的競爭力。

市場認為，甲骨文積極導入輝達新平台，代表 AI 基礎建設競賽已從 GPU 擴展至 CPU、DPU 與整體機架系統架構，甲骨文也藉此與亞馬遜 AWS、微軟 Azure 及 Google Cloud 展開正面競爭。

Vera 成 Rubin AI 架構核心　輝達打造完整 AI 資料中心生態系

輝達指出，Vera CPU 並非單一產品，而是公司「共同設計（Co-design）」AI 資料中心戰略的重要一環，未來將與 Rubin GPU、BlueField-4 DPU、Spectrum-X 網路架構及 MGX 機架平台深度整合。

其中，Vera 將作為未來 Vera Rubin NVL72 系統的主機處理器，並透過第二代 NVLink-C2C 高速互連技術，直接串接雙 Rubin GPU，形成完整 Agentic AI 運算平台。

技術規格方面，Vera 搭載 88 顆自研 Olympus 核心，記憶體頻寬達 1.2TB/s，在滿載情境下單核心效能較前代提升 50%。

Agentic AI 浪潮升溫　企業級 AI 部署需求快速擴大

隨著 AI 應用從生成式 AI 進一步演進至 Agentic AI，市場對高效能運算架構需求快速增加。所謂 Agentic AI，指的是 AI 可自主拆解任務、規劃流程、調用外部工具並反覆驗證結果，而不再只是被動生成答案。

業界指出，這類 AI 工作負載將大幅提升 CPU、GPU 與高速互連架構的重要性，也讓 AI 基礎建設正式進入「整體系統競爭」時代。

除了雲端業者外，企業端應用也開始落地。包括 Blue Yonder 的 Model Training Factory，以及戴爾（Dell）的 Deskside Agentic AI 方案，近期都已導入輝達 Agentic AI 架構。

SpaceXAI 評估強化學習應用　馬斯克 AI 版圖連結再深化

值得注意的是，輝達此次也親自將 Vera 系統送往 SpaceXAI 位於加州帕羅奧圖的辦公室，並向馬斯克團隊展示系統內部架構。

據了解，SpaceXAI 目前正評估 Vera CPU 在強化學習（Reinforcement Learning）與代理型模擬（Agent-based Simulation）工作流程中的應用潛力，以支援其 AI 訓練平台。

市場也關注，隨著馬斯克旗下 SpaceX、xAI、特斯拉（Tesla）等企業持續深化 AI 與運算資源整合，未來 AI 資料中心、衛星網路與自駕技術間的協同效應可能進一步放大。

市場關注估值與資本支出　分析師提醒留意 AI 投資回報

儘管輝達（NVDA）股價過去一年累計漲幅逼近 65%，但部分法人仍提醒，目前市場已對 AI 成長給予高度評價。

根據 Simply Wall St 資料，輝達目前股價約 220 美元，仍低於分析師平均目標價 275.83 美元，但相較估算合理價位則高出約 18.6%。

另一方面，甲骨文雖然積極擴張 AI 資料中心，但市場也開始關注其高資本支出與負債壓力。分析師指出，未來觀察重點將包括 Vera 部署速度、AI 客戶導入進展，以及大型 AI 硬體投資能否有效轉化為實際雲端使用量與現金流。

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編輯整理：Celine

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