В эру Agent спор о путях развития CPU: Nvidia делает ставку на «более быстрые ядра», а AMD – на «большее одновременное выполнение».
NVIDIA представила архитектуру центрального процессора Vera, сделав упор на «максимальную производительность одного потока», бросая вызов AMD и её стратегии многопоточности. Ожесточённая дискуссия между двумя компаниями по поводу ключевых критериев CPU в эпоху AI-агентов теперь вышла на поверхность. AMD утверждает, что её EPYC Turin при использовании в стойке мощностью 100 кВт обеспечивает пропускную способность, в 2,4 раза превышающую показатели Vera. На фоне продолжающегося роста рынка серверных CPU право определить отраслевые KPI даст компании контроль над главными тенденциями рынка.
В споре между Nvidia и AMD на кону не только скорость процессоров, но и то, кто определит стандарт оценки CPU в эру искусственного интеллекта.
На днях Nvidia раскрыла самые подробные технические детали архитектуры процессора Vera. Этот чип оснащён 88 собственными ядрами архитектуры Olympus ARM, пропускная способность памяти составляет 1,2 ТБ/с, скорость межчипового взаимодействия — 3,4 ТБ/с. Ключевой аргумент Nvidia: рабочий процесс AI-агента основан на множественном взаимодействии между CPU и GPU — вызов инструментов, исполнение кода, получение данных, организация задач — и каждый следующий шаг зависит от завершения предыдущего, поэтому скорость и задержка работы одного ядра напрямую определяют общую эффективность ответа агента.
23 июля, согласно данным ZhuiFeng Trading Desk, аналитик Bank of America Securities Vivek Arya в последнем отчёте отметил, что запуск Vera вводит в отрасль новый оценочный подход: «максимальная однопоточная производительность в условиях масштабирования». Это противопоставляется стратегии AMD, уже долгое время придерживающейся многоядерной модульной архитектуры chiplet. В результате спор определяется как: «ограничена ли работа AI-агента временем выполнения одной задачи или количеством одновременных задач на одной стойке?» В этот четверг AMD проведёт AI 2026 Tech Day, где впервые официально ответит на предложенную Nvidia концепцию.
Контекст спора: рынок серверных CPU радикально трансформируется под влиянием AI, и к 2030 году его объём, предположительно, вырастет почти в 4 раза — до 170 млрд долларов. Это не передел текущего пирога, а формирование нового рынка, и тот, кто первым утвердит признанный отраслевой стандарт оценки производительности, получит право устанавливать цены и диктовать нарратив.
Логика Nvidia: скорость агента важнее, чем количество одновременно работающих
Описание рабочего процесса агента у Nvidia крайне детализировано: при выполнении задачи между CPU и GPU происходит множество последовательных операций, где каждая новая операция начинается только после завершения предыдущей. Любая задержка на одном из этапов накапливается и замедляет итоговую производительность AI-системы.
С этой точки зрения производительность одного ядра — не просто цифра в спецификациях, а критически важная переменная, напрямую влияющая на загрузку GPU: чем быстрее CPU, тем меньше времени GPU простаивает и выше эффективность всего комплекса. Чем выше однопоточная производительность, тем быстрее реагирует вся система.
Ещё один важный нюанс в Vera: Nvidia сделала ставку на монолитный кристалл (monolithic die), а не на модульную chiplet-архитектуру. Аргумент — более качественная «масштабируемая согласованность». Тем самым подчеркивается глубокое концептуальное расхождение с многолетней ставкой AMD на chiplet.
Кроме того, Vera не является изолированным продуктом, а интегрирована в координированную AI-экосистему Nvidia: Rubin GPU, Groq LPX, коммутатор Spectrum, BlueField хранилище/сетевые карты работают согласованно. Такой системный подход и составляет настоящую защиту Nvidia, превосходящую сравнения отдельных устройств.
Возражение AMD: в реальном AI-производстве важна способность к параллельной обработке
Позиция AMD базируется на ином определении “реальной производственной среды”.
C точки зрения AMD, промышленная AI-система — это не серийно выполняющий задачи агент, а распределённая программная платформа, объединяющая базы данных, API, векторные хранилища, оркестраторы, кэши и middleware. В таких сценариях главный лимит задает не скорость отдельной задачи, а количество одновременно обрабатываемых рабочих потоков в рамках одного и того же энергопотребления.
AMD приводит конкретные расчёты: в смоделированной стойке из 100 кВт пропускная способность EPYC 9965 (Turin) составляет примерно 2,4 раза больше, чем у Vera от Nvidia; ожидается, что следующий EPYC 6 (Venice) увеличит это преимущество до 3,3 раз.
Логика AMD: большая плотность пропускной способности означает, что при тех же энергозатратах система обслужит больше пользователей и обработает больше запросов — именно это определяет реальные издержки облачных AI-развёртываний.
AMD x86 или Nvidia ARM: софтверная экосистема — невидимая битва
Архитектурный спор затрагивает и область наборов инструкций.
Выбор архитектуры ARM Nvidia означает стратегию: если микроархитектура достаточно продвинута, то совместимость по инструкциям может уступать по значимости. AMD и Intel, вероятнее всего, наоборот, будут акцентировать, что AI расширяет зону применения с инференса на корпоративные программные рабочие потоки, где на протяжении десятилетий x86-экосистема накапливала оптимизации, проверки и совместимость — в базах данных, middleware, платформах безопасности и бизнес-приложениях.
Это не только технический спор. По мере интеграции AI-нагрузок в корпоративные IT-системы, историческая софтверная база становится труднее заменимой, чем аппаратный максимум. Удастся ли Vera заявить права на эти сценарии — во многом зависит от темпа развития ARM-экосистемы ПО.
Битва стандартов: кто определит следующий KPI для CPU?
Два подхода, два KPI — по сути, борьба компаний за право формировать отраслевую повестку.
Модель Nvidia строится вокруг задержек, однопоточной скорости, эффективности GPU. Модель AMD — на массовой параллельности, пропускной способности и плотности обслуживания.
Вопрос: какими метриками в итоге будет руководствоваться рынок при покупке серверных CPU?
Согласно Bank of America, главная задача AMD на мероприятии в четверг — не обыграть конкурента в тестах, а убедить индустрию принять свой формат оценки. Кто убедит центры обработки данных, тот получит влияние на 170-миллиардный рынок.
Nvidia по-прежнему получает рекомендацию “покупать” по акциям NVDA, целевая цена — 350 долларов (нынешняя — 207,29 долларов).
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
На фоне роста цен на нефть и фискального давления долгосрочные облигации США распродаются, доходность 30-летних бумаг поднялась до максимума почти за 20 лет
В понедельник доходность казначейских облигаций США в целом выросла, поскольку очередной рост мировых цен на нефть усилил опас ения инвесторов по поводу сохраняющейся высокой инфляции, увеличения дефицита бюджета США и роста предложения государственного долга.
Ночная торговля на фондовом рынке США | США в июне сократили вложения в американские гособлигации: Китай, Япония и Великобритания также снизили свои вложения. Основные три индекса закрылись снижением, акции SanDisk (SNDK.US) выросли почти на 9%.
По итогам торгов индекс Dow Jones снизился на 272,39 пункта, или на 0,51%, до 53 460,02 пункта; индекс S&P 500 упал на 40,39 пункта, или на 0,52%, до 7 745,37 пункта; индекс Nasdaq Composite снизился на 84,25 пункта, или на 0,32%, до 26 644,91 пункта.
Доходность 30-летних казначейских облигаций США достигла максимума с 2007 года, выпуск инвестиционных облигаций в США в августе достиг рекордного уровня для этого периода.
В понедельник доходность 30-летних государственных облигаций США на время превысила 5,31%. Компании в условиях бума искусственного интеллекта активно размещают крупные выпуски облигаций, что усугубляет дисбаланс спроса и предложения на рынке долгосрочных бумаг. В августе объем выпуска инвестиционных облигаций в США достиг 145,2 млрд долларов, превысив рекорд августа 2020 года в 136 млрд долларов. Одновременно ежегодный бюджетный дефицит правительства США, близкий к 2 трлн долларов, продолжает увеличивать предложение государственных облигаций.
Цены на крипто
Далее
