Vera Rubin-Leistung erstmals offengelegt, deutliche Leistungssteigerung! Nvidia stiehlt AMD die Show kurz vor deren Konferenz
Nvidia präsentiert im Vorfeld der jährlichen AMD-Konferenz intensiv neue Produkte: Die Leistung der Vera CPU ist im Vergleich zu x86-Chips nahezu doppelt so hoch, die Latenz ist sechsmal niedriger, und die Vera Rubin NVL72 erreicht eine zehnfach höhere Energieeffizienz gegenüber der vorherigen Generation. OpenAI, Anthropic und SpaceX haben bereits die ersten Charge dieser Chips erhalten. Diese wohlüberlegte Veröffentlichung ist nicht nur eine direkte Herausforderung für AMD, sondern auch eine selbstbewusste Erklärung von Nvidia, in den CPU-Markt einzutreten und sich einen Anteil am 200-Milliarden-Dollar-Markt zu sichern.
Nvidia hat kurz vor der jährlichen Produktpräsentation seines Rivalen AMD einen starken Schritt unternommen, indem es dicht aufeinanderfolgende Leistungsdaten der nächsten Generation Vera Rubin Plattform veröffentlichte und die vollständigen Spezifikationen des selbstentwickelten CPU-Chips Vera bekanntgab.
Am Dienstag enthüllte Nvidia, dass der Vera CPU bei Agenten-basierten KI-Aufgaben nahezu doppelt so hohe Leistung im Vergleich zu x86-Chips bietet und die Latenz um das Sechsfache verbessert werden konnte. Gleichzeitig ergaben die frühen Produktionstests des Cloud-Computing-Partners CoreWeave, dass die Vera Rubin NVL72 Plattform beim Betrieb des DeepSeek R1 Modells die Token-Durchsatzrate pro Megawatt Rechenleistung um das Zehnfache gegenüber dem GB200 NVL72-System der vorherigen Blackwell-Architektur verbessert hat.
Der Zeitpunkt der Veröffentlichung ist von besonderer Bedeutung. AMD wird am Donnerstag in San Francisco die jährliche Produktpräsentation „Advancing AI“ abhalten, und Nvidia nutzt die Bekanntgabe der Leistungsdaten offenbar als gezielte Marktpositionierung. Für Cloud-Anbieter und Unternehmenskunden, die Investitionen in die nächste Generation KI-Infrastruktur bewerten, werden diese Daten die Beschaffungsentscheidungen direkt beeinflussen.
Zudem gab Nvidia offiziell bekannt, dass die ersten Vera CPUs im Juni ausgeliefert wurden, darunter Kunden wie OpenAI, Anthropic und SpaceX. Dies markiert den offiziellen Eintritt von Nvidia in den CPU-Markt und richtet sich direkt gegen AMD und Intel auf deren traditionellem Terrain.
Vera CPU vorgestellt: Nvidia tritt offiziell in den Server-CPU-Markt ein
Nvidia veröffentlichte am Dienstag die vollständigen Spezifikationen, Testergebnisse und Architekturinformationen des Data Center CPU-Produkts Vera – entscheidende Daten für potenzielle Kunden zur umfassenden Bewertung des Chips. Das Unternehmen teilte mit, dass Vera-Chips im Juni an Kunden wie OpenAI, Anthropic und SpaceX ausgeliefert wurden.
Vera ist der erste von Nvidia von Grund auf selbst entwickelte Server-CPU, ausgestattet mit einer maßgeschneiderten Mikroarchitektur namens „Olympus core“ statt einer übernommenen Designlösung von Arm.
Hannah Coutand, Leiterin Produktmarketing Vera bei Nvidia, erklärte, der Schwerpunkt liege auf Single-Core-Geschwindigkeit, hoher Speicherbandbreite und niedriger Latenz; Ziel sei es, „dass Agents so schnell wie möglich zum GPU zurückkehren und die GPU stets maximal ausgelastet bleibt“. Auf Hardware-Ebene liegt die Leistungsaufnahme von Vera zwischen 250 und 450 Watt, jeder Chip unterstützt bis zu 1,5 TB energieeffizienten Speicher.
In den neuesten Benchmark-Tests zeigte Nvidia eine 1,9-fache Leistungssteigerung von Vera gegenüber x86-Chips bei Agenten-basierten KI-Aufgaben und eine sechsfache Verringerung der Latenz. Nvidia erklärte weiter, Vera übertreffe in einigen Industriestandard-Benchmarks die AMD-Flaggschiff-CPU EPYC Turin um fast 100%. Zuvor hatte Nvidia zudem angegeben, dass Vera die Gesamtleistung bei KI-Agenten-Aufgaben um 50% höher sei als bei x86-Chips.
Die Einführung von Vera stellt den jüngsten Schritt von Nvidias vertikaler Integrationsstrategie dar. Wolfe Research schätzt, dass der Durchschnittspreis pro Vera-Chip bei rund 5000 US-Dollar liegt und die erwartete Auslieferungsmenge dieses Jahr etwa 1,3 Millionen Chips beträgt. Ian Buck, Vice President für Hyperscale Computing bei Nvidia, betonte, Agenten-basierte KI mache die CPU „unverzichtbarer“ und prognostiziert, dass der Gesamtmarkt für Server-CPUs letztlich auf 200 Milliarden US-Dollar wachsen könnte.
Vera Rubin im Test: 10-facher Effizienzsprung
CoreWeave nahm Anfang Juni erstmals die Vera Rubin NVL72 in Betrieb und testete sie hinsichtlich Strom, Kühlung, Netzwerk und Computing. Die nun offengelegten Daten sind die ersten veröffentlichten Testergebnisse der Vera Rubin NVL72 Siliziumleistung.
Der Test erfolgte mit DeepSeek R1 als Benchmark; bei gleicher Reaktionsanforderung generierte Vera Rubin NVL72 zehnmal mehr Tokens pro Megawatt und Sekunde als GB200 NVL72. CoreWeave wies außerdem darauf hin, dass die für Vera Rubin vorgenommenen Optimierungen auch rückwirkend auf das GB200 NVL72-System anwendbar sind, sodass dessen Token-Durchsatz pro Megawatt innerhalb von drei Monaten um mehr als das Vierfache stieg. Nvidia erklärte, dass diese Ergebnisse auf über 250.000 unabhängigen Konfigurationen und mehr als 1,4 Millionen GPU-Stunden basieren.
Architektonisch integriert ein Vera Rubin NVL72 Rack 72 Rubin GPUs und 36 Vera CPUs, verbunden durch eine 260 TB/s NVLink 6 Architektur und unterstützt nativ NVFP4-Präzision. CoreWeave meinte, dieser Effizienzsprung ermögliche es, bei gleicher Leistungsaufnahme mehr Inferenz-Verkehr zu bewältigen oder die gleiche Last mit weniger Energie zu betreiben – wodurch die Kosten pro Token sinken.
CoreWeave veröffentlichte zudem konkrete Anwendungsfälle: Ein globales Cybersicherheitsunternehmen plant, Bedrohungsinferenz mit der zehnfachen Watt-Leistungskapazität zu betreiben; ein Autonomous-Agent-Unternehmen will die Agenten-Aufgaben mit deutlich geringeren Token-Kosten skalieren; eine KI-native Suchmaschine plant, Echtzeit-Suchdienste ohne Zeitüberschreitung für weitaus mehr Nutzer anzubieten.
Optimierte Infrastruktur: Software-Hardware-Integration sorgt für höhere Leistung
Nvidia betont, dass die Leistungssteigerung nicht nur vom Chip selbst ausgeht, sondern das Ergebnis einer synergistischen Hardware- und Software-Designstrategie ist. Durch dynamische Optimierung der gesamten Infrastruktur und Energiekette sei es möglich, innerhalb des gleichen Energieverbrauchs bis zu 40% mehr GPUs einzusetzen.
Im Bereich Kühlung verwendet Nvidia ein 45°C Closed-Loop Flüssigkühlsystem, welches pro Megawatt jährlich etwa vier Millionen Gallonen Wasser gegenüber Standardkühlung einspart. Auf Netzwerktechnologieebene bringt die sechste NVLink 6 Generation im Large Language Model Simulations-Decodierungsdurchsatz eine 2,3-fache Verbesserung gegenüber Ethernet; die Spectrum-X Plattform erreicht eine 1,6-fach schnellere Bandbreite für Remote Direct Memory Access und verringert die Switchzahl um das 1,7-fache; zugleich steigt die Effizienz der optischen Leistung um das Fünffache und die Zuverlässigkeit um das Zehnfache.
Nvidias neueste Spectrum-6 Generation wird bereits an AI-Industriekunden wie CoreWeave, Microsoft, Nebius B.V., SpaceXAI Corp. und Tesla ausgeliefert. Aktuell beschleunigt Nvidia die Lieferung an Kunden und Partner wie Google Cloud, Microsoft Azure, Meta, Oracle Cloud Infrastruktur, Dell Technologies, OpenAI und CoreWeave.
Nvidia bleibt Herausforderer im CPU-Bereich
Trotz der beeindruckenden Leistungsdaten von Vera steht Nvidia im CPU-Markt weiterhin vor erheblichen Anteilshürden. Gartner-Analyst Kevin Knox merkt an, dass AMD derzeit der Hauptkonkurrent im Bereich Enterprise-KI-Server-CPUs sei. Berichten zufolge hält Intel rund 66,8% Marktanteil im Server-CPU-Markt, AMD etwa 33%; AMD gewinnt jedoch kontinuierlich Anteile und baut enge Beziehungen zu Hyperscale-Cloud-Anbietern aus.
Durch die steigende CPU-Nachfrage im Zuge von Agenten-basierter KI konnten AMD und Intel ihre Aktienkurse in diesem Jahr um 128% bzw. 149% steigern – deutlich mehr als Nvidia, dessen Aktienkurs im gleichen Zeitraum nur etwa 8% stieg. Sie gehören zu den erfolgreichsten Chip-Aktien des Jahres 2026.
Aktuell taucht unter Nvidias Cloud-Service-Partnern nur Oracle auf, andere große Cloud-Anbieter fehlen noch. Hannah Coutand räumte ein, dass Vera aktuell „im frühen Adoptionsstadium“ ist; OpenAI plane jedoch, schon im laufenden Quartal die Vera-Chips im großen Maßstab einzusetzen.
Karl Freund, Gründer von Cambrian AI Research, fasst Nvidias strategische Zielsetzung so zusammen: „Ihr Ziel ist es, Kunden von der Abhängigkeit von Intel oder AMD CPUs zu befreien – und sie wollen dieses Umsatzsegment unbedingt für sich gewinnen. Sie konzentrieren sich darauf, einen CPU zu bauen, den derzeit niemand sonst im Markt anbietet.“
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