兩大晶片製造商爭奪的不只是速度——它們正在競相定義AI資料中心衡量CPU效能的標準。
兩大晶片製造商爭奪的不只是速度——它們正在競相定義AI資料中心衡量CPU效能的標準。

兩大晶片製造商爭奪的不只是速度——它們正在競相定義AI資料中心衡量CPU效能的標準。
Nvidia Corp. 與 Advanced Micro Devices Inc. 正針對AI時代的伺服器處理器提出相互競爭的願景,Nvidia押注單線程速度,AMD則押注並發密度——根據美國銀行的報告,這一分歧將決定超大規模運算業者在2030年前如何花費約1700億美元採購伺服器CPU。
「業界正在導入一套新的評估框架:規模化下的最大單線程效能,」美國銀行分析師Vivek Arya在7月23日的報告中寫道。「問題在於,代理人式AI的瓶頸是單一任務完成時間,還是一個機架能同時處理多少並發任務。」
Nvidia本週披露了Vera的架構細節,這是基於Olympus微架構打造的88核客製化Arm伺服器處理器。與大多數高核心數伺服器CPU採用小晶片設計不同,Vera使用單晶片設計,配備10路解碼前端與LPDDR5X記憶體,頻寬達每秒1.2TB。Nvidia聲稱,該設計每核心記憶體頻寬約為競爭對手伺服器平台的三倍,且在負載下的記憶體延遲低了40%。該公司表示,Olympus核心在代理人式AI工作負載上的效能約為當今x86處理器的兩倍,並引用基準測試數據顯示,與基於Intel Sapphire Rapids的超級電腦相比,代理人沙盒啟動速度快2倍,在洛斯阿拉莫斯國家實驗室的科學計算工作負載中,效能甚至高出7倍。Nvidia未披露所有對比測試條件。
AMD預計將於週四的AI 2026 Tech Day上正式提出反擊論點,其核心論述建立在對生產現實的不同定義上。在AMD看來,一個生產級AI系統並非單一代理人執行序列任務,而是一個分散式軟體平台,包含資料庫、API閘道、向量儲存、編排引擎、快取與中介層。AMD認為,瓶頸不在單一任務完成速度,而是在固定功耗預算內能服務多少工作流程。AMD估算,在模擬的100千瓦機架部署中,其當前世代EPYC 9965(Turin)的機架級吞吐量約為Nvidia Vera基準線的2.4倍,而下一代EPYC Venice——採用台積電2奈米製程,搭載256個Zen 6c核心與1.6TB/s記憶體頻寬——預計可達到3.3倍。
架構分歧遠比基準測試更深
雙方在晶片設計理念上也存在分歧。Nvidia為Vera選擇了單晶片設計,主張消除小晶片互連可降低延遲懲罰,並提供約三倍的核心間頻寬。AMD則花費十年時間優化其小晶片架構,將多個運算晶片圍繞中央I/O晶片排列,認為這樣能實現更高的核心數與更好的良率。Venice在台積電N2矽晶圓上使用八個核心複合晶片,每個晶片搭載32個Zen 6c核心,並以兩個纖薄I/O晶片取代前代單一大型I/O晶片——這一設計支援16通道DDR5記憶體與PCIe Gen 6連接。
指令集層面則是另一個維度。Nvidia的Vera採用Arm架構,押注微架構品質可以壓過相容性疑慮。而AMD與Intel預計將強調,企業軟體堆疊——包括資料庫、中介層、安全平台——已在x86架構上累積數十年的最佳化經驗。隨著AI工作負載更深地嵌入現有企業IT系統,軟體生態系的成熟度可能比硬體峰值效能更為重要。
對投資者的意義
Nvidia股價目前約為預期本益比的35倍,若業界採納其以延遲為核心的評估框架,該公司將成為最大贏家,進一步鞏固其生態系主導地位。AMD則在第一季創下x86伺服器CPU營收占比46.2%的歷史新高,若吞吐密度成為採購標準,AMD將最為受惠——這一情境可能加速其對Intel Corp.的市佔掠奪,後者採用直接P-core的Xeon競品Diamond Rapids預計要到2027年中才會推出。Intel的Clearwater Forest是採用Intel 18A製程的E-core Xeon,最高達288核心,目標是密集的橫向擴展工作負載,而非Venice所針對的通用市場。AMD第一季資料中心部門營收達58億美元,年增57%,首次超越Intel的資料中心部門。
AMD將於週四舉行的AI 2026 Tech Day上首次正式公開回應Nvidia的Vera架構。這場標準之爭的結果——不是由基準測試分數決定,而是由Meta、Microsoft、Oracle及OpenAI的採購決策決定——將決定誰能在2030年預計達1700億美元的伺服器CPU市場中拿下更大份額。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。