英伟达和AMD正在争的，不只是谁的CPU更快，而是谁来定义AI时代CPU的评判标准。
英伟达近日对外披露了Vera CPU架构的最详细技术细节。这款处理器搭载88个自研Olympus ARM架构核心，内存带宽1.2TB/s，片上互联带宽3.4TB/s。英伟达的核心论点是：AI Agent的工作方式是CPU与GPU反复交互——工具调用、代码执行、数据检索、任务编排——每一步都依赖上一步完成，因此CPU的单核速度和延迟直接决定整个Agent的响应效率。
7月23日，据追风交易台消息，美银证券分析师Vivek Arya在最新报告中指出，Vera的发布为行业引入了一个新的评估框架：“规模化下的最大单线程性能”。这与AMD长期坚持的chiplet多核堆叠路线形成直接对比。该行将这场争论定性为：“智能体AI究竟是被单任务完成时间卡住，还是被单机架能跑多少并发任务卡住？”AMD将于本周四举办AI 2026技术日，届时将是对这一框架的首次正式公开回应。
这场争论发生的背景是：服务器CPU市场正在被AI需求重塑，预计到2030年市场规模将从当前水平扩大约4倍，达到1700亿美元。这不是存量竞争，而是一块正在成形的增量市场，谁先建立行业认可的性能评估标准，谁就掌握了定价权和叙事权。
英伟达的逻辑：Agent跑得快，比能同时跑多少个更重要英伟达对Agent工作流的描述很具体：一个Agent在完成任务过程中，CPU和GPU之间会发生大量串行交互，每次调用都要等前一步完成才能继续。这意味着任何一个环节的延迟都会累积放大，最终拖慢整个AI工厂的产出效率。
在这个逻辑下，单核性能不是参数表上的一个数字，而是直接影响GPU利用率的关键变量——CPU越快，GPU等待的时间越短，整个系统的资源利用效率越高。即单核越快，整条链路的响应速度就越快。
Vera还有一个设计选择值得关注：英伟达选择了单一计算裸片（monolithic die）而非chiplet分离架构，理由是前者能提供更好的“可扩展一致性”。这与AMD长期押注的chiplet路线形成对立，也意味着两家公司在底层架构哲学上的分歧已经足够深。
此外，Vera并非孤立产品，而是英伟达整个AI基础设施生态“协同设计”的组成部分，与Rubin GPU、Groq LPX、Spectrum交换机、BlueField存储/网卡协同工作。这种系统级整合是英伟达在单一硬件比较之外的真正护城河。
AMD的反驳：真实的AI生产环境，拼的是并发承载能力AMD的立场建立在对“真实生产环境”的不同定义上。
在AMD看来，生产级AI系统不是一个Agent在串行推进任务，而更像一个由数据库、API、向量存储、编排引擎、缓存和中间件组成的分布式软件平台。在这种场景下，瓶颈不是单任务的完成速度，而是固定功耗预算内能同时承载多少工作流。
AMD给出了一组具体测算：在模拟的100千瓦机架部署场景中，EPYC 9965（Turin）的机架级吞吐量约为英伟达Vera基准的2.4倍；下一代EPYC 6（Venice）预计达到3.3倍。
AMD的逻辑是：吞吐量密度更高，意味着同样的能耗能服务更多用户、处理更多请求——这才是云端AI部署的真实成本函数。
AMD x86还是英伟达ARM：软件生态才是隐形战场CPU架构之争还延伸到了指令集层面。
英伟达选择ARM架构，其隐含立场是：只要微架构足够优秀，指令集兼容性可以退居次要位置。但AMD和英特尔大概率会在周四之后持续强调另一面——AI正在从模型推理扩展进入企业软件工作流，而企业软件栈在数据库、中间件、安全平台、企业应用等层面已经在x86生态上积累了几十年的优化、验证和兼容性。
这不是单纯的技术争论。随着AI工作负载越来越多地嵌入企业现有IT系统，软件生态的历史积累可能比硬件的峰值性能更难被替代。英伟达能否用Vera打入这些场景，在很大程度上取决于ARM软件生态的成熟速度。
标准之争：下一个CPU KPI是谁来定？两套框架，两套KPI，本质上是两家公司在争夺行业叙事的主导权。
英伟达的框架围绕延迟、单线程进度、GPU利用率建立。AMD的框架围绕并发、吞吐量、服务密度建立。
关键在于：市场最终会用哪个指标来采购服务器CPU？
美银的判断是，AMD本周四的活动，重点不在于拿出跑分数据压倒对手，而在于说服行业接受自己那套评价体系。谁的框架被数据中心买家采纳，谁就在这1700亿美元的市场里拿到定价权。
英伟达对NVDA维持买入评级，目标价350美元（当前价207.29美元）。
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