AI search field leader Perplexity adopts Vera CPU! Amid the surge of intelligent entities, NVIDIA aims for a $200 billion general computing battlefield

智通财经 APP 获悉，聚焦于 AI 大模型驱动搜索引擎的人工智能初创公司——即 AI 搜索领军平台 Perplexity AI 在当地时间周二确认，其计划大规模使用英伟达 (NVDA.US) 独家打造的数据中心中央处理器 (即数据中心 CPU——Vera CPU)，眼下这家全球最高市值公司兼 AI 芯片超级巨头正努力扩大其市场份额，并挑战英特尔 (INTC.US) 和超威半导体 (AMD.US) 这两家在数据中心 CPU 领域根基极其深厚的两大 x86 架构 CPU 超级巨头。

英伟达正在借天量级别 AI 推理端算力需求与 Agentic AI(即 AI 智能体) 狂潮所带来的 CPU+GPU 需求持续超预期，主动把自己从 “AI GPU 领域超级霸主” 升级为 “AI 数据中心 CPU+GPU+ 高性能网络基础设施 + 机架级 AI 算力系统” 的 AI 时代算力底座供应商。

随着 Anthropic 重磅推出的 Claude Cowork，以及 OpenClaw 这类可自主执行任务的超级 AI 代理工具在 2026 年集中爆发，AI 智能体浪潮可谓迅速席卷全球，AI 算力架构瓶颈正在从以矩阵乘加吞吐为核心的 GPU，彻底转向以控制流、任务编排、内存/IO 协调为核心的数据中心 CPU，面向超大规模 AI 数据中心的高性能 CPU 陷入严峻供不应求态势。

AI 智能体风靡全球之际，AI 算力投资主线正在从 “围绕 GPU 的单点算力竞赛” 转向 “AI 智能体驱动的全栈算力系统”，下一轮超额阿尔法收益也将不再仅仅属于 AI GPU/AI ASIC 领域最强龙头名单，而会系统性扩散到数据中心高性能 CPU、DRAM/NAND/HBM 存储、AI PCB、液冷系统、数据中心光互连系统、ABF 载板/玻璃基板、MLCC、电子布与广泛晶圆代工等 “AI 工厂” 全栈 AI 算力基础设施层，而在这种 AI 主线叙事转变中，数据中心 CPU、光互连与存储芯片可能是最大赢家势力。

从 GPU 霸主到数据中心 CPU 挑战者，AI 智能体浪潮重塑数据中心 CPU 需求

英伟达管理层前不久表示，预计到本财年末，其 “Vera” CPU 产品将累计产生大约 200 亿美元销售额;与其人工智能专用 AI GPU 系列产品相比，这是一款更通用级别的计算芯片。随着 OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek 等人工智能公司都在聚焦打造自己的人工智能训练/推理加速芯片，Vera CPU 芯片是英伟达推动销售额愈发多元化努力的重要组成部分。

英伟达正在进入一个竞争激烈的数据中心领域 CPU 市场，该市场长期由英特尔和 AMD 所主导，后两者为从笔记本电脑到网络服务器基础设施等各类设备供应高性能 CPU。但其中许多 x86 架构 CPU 芯片是在所谓人工智能 “智能体” 兴起之前所设计的，这些 AI 智能体在收到人类用户指令后，能够自行执行极度复杂的代理式工作流任务。

自主执行各种繁琐与复杂任务的 AI 智能体 (即 AI 代理，AI Agent) 极有可能是未来十多年的 AI 应用终极大趋势，AI 智能体的出现，意味着人工智能开始从信息辅助工具演变为高度智能化的生产力工具，这也是为何 Anthropic 估值能够突破 1 万亿美元进而超越 OpenAI。

与会在任务之间休息的人类 CPU 用户截然不同，人工智能智能体不会有片刻休息。来自 Perplexity 的计算企业与基础设施副总裁 Nate Kupp 表示，英伟达独家设计的 CPU 执行人工智能智能体编码任务的速度约为传统 CPU 的足足 1.5 倍。

Kupp 在接受采访时表示：“Vera 真的让我们印象非常深刻，因为它非常精准地契合了我们许多最核心的 AI 推理工作负载。”

Perplexity 成立于 2022 年，因其实时且高效、精准的 AI 输出与推理结果和类搜索引擎的用户操作界面而受到全球开发者与研究人员欢迎。该公司提供的 AI 应用程序能够进行深入研究资料，并且可以调用除自身以外的 AI 大模型，包括 OpenAI 和 Anthropic PBC 的 AI 大模型。

Perplexity 拒绝披露其计划购买多少规模的英伟达 CPU。英伟达此前披露，OpenAI、Anthropic 和甲骨文公司 (Oracle) 都计划大规模采购其 Vera CPU。据悉，英伟达官方列出的 Vera CPU AI 实验室和云厂商采购方主要包括 Anthropic、OpenAI、SpaceXAI、CoreWeave、Oracle Cloud Infrastructure、Lambda、Nebius 以及 Nscale，

AI 芯片霸主英伟达杀入数据中心 CPU 腹地！ 英特尔与 AMD 迎来数据中心新战线

英伟达 Vera CPU 相较英特尔、AMD 传统 x86 服务器 CPU 的核心优势，不是简单 “通用 CPU 跑分更强”，而是为 AI 智能体工作负载重新设计 CPU 在 AI 工厂中的角色。传统 x86 服务器 CPU 长期服务于数据库、虚拟化、Web 服务、企业应用等通用任务;Vera 则面向智能体循环中的沙盒代码执行、工具调用、检索、数据处理、任务调度与 GPU 编排。

英伟达官方称，Vera 可在多类 AI 智能体工作负载中较 x86 实现 1.8 倍更快任务完成;Perplexity 也表示，Vera 执行 AI 智能体编码任务约比传统 CPU 快 1.5 倍。这说明 Vera 真正切入的是 “GPU 生成下一步行动、CPU 执行行动并反馈结果” 的智能体闭环，而不是传统意义上的企业服务器替换市场。

在智能体链路中，大量工作负载不仅耗费在 GPU 上的 token 生成，还消耗在 Python 解释执行、网页抓取、数据库检索、RAG 索引访问、词法处理、任务队列调度、RPC/IPC 通信、KV 状态更新等 CPU 主导环节，这意味着决定用户体验的，越来越不是单颗 GPU 的峰值算力，而是 CPU 是否有足够的核心数、线程并发、缓存层级、内存带宽、PCIe/CXL/互连调度能力去支撑高频工具调用与高密度任务切换。一旦 CPU 核心、内存子系统或 I/O 调度不足，GPU 即便名义算力充裕，也会因数据准备、任务协调和系统等待而出现利用率塌陷。

因此，毋庸置疑的是，AI 算力架构的瓶颈正在从以矩阵乘加吞吐为核心的 GPU，彻底转向以控制流、任务编排、内存/IO 协调为核心的数据中心 CPU，这一变化的根源在于工作负载范式已经发生了本质迁移。CPU 不再只是通用计算芯片，而是智能体时代的控制平面处理器、系统编排引擎与资源调度中枢，“被低估的 CPU 成为 AI 新瓶颈” 并非情绪化判断，而是 AI 工作负载从 “推理计算问题” 进一步升级为 “复杂系统工程问题” 后的必然结果。

从硬件平台来看，Vera 的优势集中在高带宽、低延迟、GPU 协同和能效密度。英伟达披露，Vera Rubin NVL72 把 72 颗 Rubin GPU、36 颗 Vera CPU、ConnectX-9 网卡和 BlueField-4 DPU 整合为机架级 AI 超级计算系统;单个 Vera Rubin Superchip 包含 88 个自研 Olympus Arm 兼容 CPU 核心、1.5TB LPDDR5X CPU 内存，并通过 NVLink-C2C 提供 1.8TB/s 带宽。

相比 x86 CPU 通过 PCIe 与 GPU 协作的传统服务器架构，Vera 的价值在于把 CPU、GPU、DPU、网络和内存移动打包成统一的 AI 工厂系统，降低数据搬运瓶颈，提高每兆瓦 Token 产出。英伟达称 Vera Rubin NVL72 相较 GB200 NVL72 可把高度交互式深度推理智能体 AI 的每百万 Token 成本降至十分之一，并实现最高 10 倍每兆瓦 Token 产出。黄仁勋近期在采访中表示，Vera 让英伟达进入一个新的约 2000 亿美元 CPU 可服务市场。

在华尔街分析师群体中，对于英伟达的最乐观目标价高达 500 美元，由 Baird 资深分析师 Tristan Gerra，并且评级维持 “跑赢大盘”。若股价达到 500 美元，对应市值约为 12.2 万亿美元 (当前市值大约 4.8 万亿美元)，较当前股价隐含约 154% 上行空间。Baird 的核心看涨逻辑不是单纯押注 GPU 需求狂潮，而是认为英伟达正在从 “AI GPU 供应商” 扩展为 AI 工厂级别的全栈 AI 算力基建平台商，其中重点提到 Vera CPU 打开新的 2000 亿美元 CPU 增长机遇。