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
Почему акции американских банков упали на этой неделе? Предупреждение Bank of America стало лишь спусковым механизмом, инфляция — это «невидимый убийца»
Индекс банковских акций KBW в среду снизился на 2,9%, что стало самым крупным дневным падением с февраля; снижение за неделю достигло 5%.
Японские компании редко выражают недовольство слабой иеной! Волатильность обменного курса "вредна", слабая иена может привести к хаосу на финансовых рынках
Руководители японских компаний призывают к укреплению иены, даже те предприятия, которые выигрывают от ее ослабления, не являются исключением.
После того как ФРС подала "ястребиный" сигнал, Goldman Sachs изменил прогноз: в октябре ожидается повышение на 25 базисных пунктов
Основная логика того, что Goldman Sachs включает повышение ставки в октябре в свой базовый сценарий, заключается в следующем: Федеральная резервная система уже охарактеризовала данное повышение как меру, поддерживающую "более своевременное возвращение" к цели в 2%, и последовательные повышения на каждом заседании выглядят более естественно, чем пропуск через одно заседание. Тем не менее, по мнению Goldman Sachs, добавление более двух повышений не является базовым сценарием, главным образом потому, что их собственный прогноз по инфляции ниже медианного уровня оценок членов ФРС.
Morgan Stanley: К 2029 году современные китайские технологии упаковки достигнут ста миллиардов, производители оборудования предпочтительнее компаний по тестированию и упаковке, первоочередная рекомендация — ACM Research (ACMR.US)
Morgan Stanley выпустила аналитический отчет, в котором говорится, что передовые упаковочные технологии в Китае по-прежнему остаются долгосрочным направлением роста, обусловленным развитием AI, однако между ростом масштабов отрасли и увеличением прибыли предприятий по упаковке и тестированию существует различие.
Цены на крипто
Далее
