¡Primeras revelaciones sobre el rendimiento real de Vera Rubin, con una gran mejora de desempeño! Nvidia "roba protagonismo" antes del evento de AMD

Nvidia golpeó fuerte en la víspera del lanzamiento anual de productos de su rival AMD, revelando de manera agresiva los datos de desempeño real de la nueva plataforma Vera Rubin y publicando oficialmente las especificaciones completas de su chip CPU Vera de desarrollo propio.

El martes, Nvidia reveló que el CPU Vera supera en desempeño casi al doble a los chips x86 en tareas de IA con agentes, con una mejora de latencia de seis veces. Al mismo tiempo, pruebas tempranas de producción del socio de computación en la nube CoreWeave muestran que la plataforma Vera Rubin NVL72, al ejecutar el modelo DeepSeek R1, aumenta el rendimiento de tokens por megavatio en 10 veces respecto al sistema GB200 NVL72 basado en la arquitectura Blackwell de la generación anterior.

El momento de publicar estos datos tiene mucho significado. AMD realizará este jueves en San Francisco su evento anual de lanzamiento de productos "Advancing AI", y la liberación de datos de desempeño por parte de Nvidia se interpreta como una jugada premeditada para generar impacto de mercado. Para proveedores de nube y clientes corporativos que evalúan inversiones en infraestructura de IA de próxima generación, estos datos influirán directamente en sus decisiones de compra.

Al mismo tiempo, Nvidia también anunció oficialmente que realizó la primera entrega del CPU Vera en junio, cubriendo clientes como OpenAI, Anthropic y SpaceX. Esto marca que Nvidia extiende oficialmente su alcance al mercado de CPUs, lanzando un ataque directo al terreno tradicional de AMD e Intel.

Presentación del CPU Vera: Nvidia entra oficialmente al mercado de CPUs para servidores

El martes, Nvidia presentó las especificaciones completas, resultados de pruebas de referencia e información de arquitectura de su CPU de centro de datos Vera, datos clave necesarios para que los potenciales clientes evalúen el chip. La compañía señaló que el chip Vera fue entregado en junio a clientes como OpenAI, Anthropic y SpaceX.

Vera es el primer CPU de servidor diseñado por Nvidia desde el núcleo, utilizando una microarquitectura personalizada con el nombre en código "Olympus core", en vez de adoptar diseños estándar de Arm.

Hannah Coutand, responsable de marketing de productos Vera en Nvidia, explicó que el enfoque del diseño del chip está en la velocidad de núcleo único, alto ancho de banda de memoria y baja latencia, con el objetivo de "permitir que los agentes respondan rápidamente a la GPU y mantener la GPU siempre en uso total". En el plano de especificaciones físicas, Vera tiene un consumo de energía entre 250 y 450 vatios, y cada chip soporta hasta 1.5TB de memoria eficiente.

En los últimos resultados de pruebas de referencia publicados, Nvidia mostró que Vera logra un incremento de desempeño de 1.9 veces comparado con chips x86 en tareas de IA de agente, reduciendo la latencia seis veces. Nvidia también afirmó que Vera supera al CPU insignia EPYC Turin de AMD en algunos estándares de referencia de la industria casi en un 100%. Previamente, Nvidia ya había dicho que Vera ofrece un aumento del 50% en desempeño general en tareas de agentes de IA frente a chips x86.

El lanzamiento de Vera es el último paso en la estrategia de integración vertical de Nvidia. Wolfe Research estima que el chip Vera tiene un precio promedio por unidad de alrededor de $5000 dólares, esperando que este año se envíen cerca de 1.3 millones de unidades. Ian Buck, vicepresidente de computación a escala ultra de Nvidia, señaló que la IA de agentes hace al CPU "más indispensable" y predice que el mercado total de CPUs para servidores podría alcanzar eventualmente los $200,000 millones de dólares.

Prueba real de Vera Rubin: salto de eficiencia energética de 10 veces

CoreWeave completó a inicios de junio el primer despliegue y verificación de Vera Rubin NVL72 en la industria, cubriendo confirmaciones de toda la pila: energía, enfriamiento, red y computación. Los datos compartidos representan los primeros resultados reales públicos sobre el rendimiento de los chips Vera Rubin NVL72.

Las pruebas tomaron como referencia el modelo DeepSeek R1, y bajo el mismo objetivo de respuesta interactiva, Vera Rubin NVL72 genera 10 veces más tokens por segundo por megavatio en comparación al GB200 NVL72. CoreWeave puntualizó además que las optimizaciones hechas para Vera Rubin pueden aplicarse retroactivamente al sistema GB200 NVL72, elevando el rendimiento por megavatio más de cuatro veces en tres meses. Nvidia afirmó que estos resultados fueron validados por más de 250,000 configuraciones independientes y sobre 1,400,000 horas GPU de pruebas.

En términos de arquitectura, el rack Vera Rubin NVL72 integra 72 GPUs Rubin y 36 CPUs Vera, conectados por una arquitectura NVLink 6 totalmente interconectada de 260 TB/s y soporte nativo para precisión NVFP4. Según CoreWeave, esta mejora de eficiencia permite a los clientes procesar más tráfico de inferencias bajo el mismo presupuesto de energía, o ejecutar la misma carga con menos energía, reduciendo el costo por token.

CoreWeave también reveló escenarios específicos de aplicación: una empresa global de ciberseguridad planea ejecutar inferencias de detección de amenazas con eficiencia de 10 veces por vatio; una compañía de agentes autónomos espera expandir tareas de agente con costos de tokens mucho menores; un motor de búsqueda nativo de IA anticipa expandir sus servicios de búsqueda en tiempo real a más usuarios sin romper los límites de tiempo de respuesta.

Optimización colaborativa de infraestructura: integración software-hardware libera mayor eficiencia

Nvidia destacó que estas mejoras de rendimiento no dependen sólo del chip, sino que son el resultado de una estrategia de diseño de hardware y software colaborativo. Al optimizar dinámicamente la infraestructura y el stack de energía, Nvidia afirma que puede desplegar un 40% más de GPUs dentro del mismo rango de consumo de energía.

En el apartado de enfriamiento, Nvidia utiliza un sistema cerrado de refrigeración líquida a 45°C, que ahorra aproximadamente 4 millones de galones de agua por año por megavatio frente a métodos estándar. En la red, la sexta generación del NVLink 6 mejora 2.3 veces el rendimiento de decodificación en simulaciones de modelos de lenguaje grandes respecto a arquitecturas Ethernet; la plataforma Spectrum-X permite un acceso remoto a memoria 1.6 veces más rápido y reduce el número de switches en 1.7 veces, con una eficiencia óptica cinco veces superior y diez veces más confiable.

La nueva generación de la plataforma Spectrum-6 de Nvidia ya comenzó a entregarse a clientes de fábricas de IA como CoreWeave, Microsoft, Nebius B.V., SpaceXAI Corp. y Tesla. Actualmente, Nvidia está acelerando los envíos a Google Cloud, Microsoft Azure, Meta, Oracle Infraestructura en la Nube, Dell Technologies, OpenAI y CoreWeave, entre otros clientes y socios.

Nvidia sigue siendo un desafiante en el campo de CPUs

Aunque los datos de desempeño de Vera son llamativos, Nvidia sigue enfrentando grandes desafíos de cuota de mercado en el sector de CPUs. Según el analista Kevin Knox de Gartner, AMD es actualmente el principal competidor en CPUs para servidores de IA empresarial. Se informa que Intel posee alrededor del 66.8% del mercado de CPUs para servidores, AMD cerca del 33%, y AMD sigue ganando terreno, construyendo relaciones sólidas con los principales proveedores de nube hiperescala.

Impulsados por la expectativa de creciente demanda de CPUs debido al auge de la IA de agentes, las acciones de AMD y Intel han subido este año un 128% y un 149% respectivamente, mucho más que el 8% que subió Nvidia en el mismo periodo, posicionándose como los chips con mejor desempeño de 2026.

Por ahora, la lista de principales socios de servicios en la nube de Nvidia sólo incluye Oracle, sin abarcar otros grandes proveedores. Hannah Coutand reconoce que Vera está aún en "fase de adopción temprana", aunque OpenAI planea iniciar el despliegue masivo de chips Vera tan pronto como este trimestre.

Karl Freund, fundador de Cambrian AI Research, resume la intención estratégica de Nvidia: "Su objetivo es liberar a los clientes de la dependencia de CPUs de Intel o AMD, y apuntan a captar esos ingresos. Eligieron enfocarse en crear un CPU único, que actualmente nadie más ofrece en el mercado."