∞ 英伟达详解新一代AI专用Vera CPU 正式向AMD、英特尔发起挑战
旺盛需求托起英伟达 GPU，使其成长为全球市值最高公司，GPU 也是搭建、运行人工智能的核心芯片。如今这家芯片巨头开始对外供货自研中央处理器（CPU），云服务商可选用这款产品替代超威（AMD）与英特尔的方案，AI 服务器市场就此开启新一轮争夺战。
2026 年 3 月 16 日，美国加州圣何塞英伟达 GTC 大会，英伟达首席执行官黄仁勋发表主题演讲，身旁摆放 Vera Rubin Ultra Kyber 计算托盘与 Vera Rubin Ultra Kyber NVLink 互联背板。AI 算力建设浪潮核心企业英伟达预计，到 2027 年底，布莱克韦尔（Blackwell）与鲁宾（Rubin）两大芯片产品线营收至少达到 1 万亿美元。
周二，英伟达正式发布数据中心 CPU Vera 的详细资料，包含芯片规格、基准测试数据与架构信息，可供潜在客户完整评估。英伟达代表透露，Vera 芯片已于 6 月交付客户，采购方包括 OpenAI、Anthropic 以及 SpaceX。
英伟达长期引领全球信息技术产业方向。但在 CPU 赛道，英伟达属于后来挑战者，对手英特尔、AMD 根基深厚，和各大超大规模云厂商拥有长期稳固合作关系。
布局 CPU 是英伟达纵向一体化战略的又一步：逐年自研更多系统内核心芯片与技术。英伟达目标不再单纯售卖芯片，而是向客户交付整机柜一体化算力系统。
英伟达表示，这套战略能够帮助工程师充分释放 GPU 性能；随着 AMD 自研芯片与各类定制化算力方案竞争加剧，此举将巩固英伟达系统在头部 AI 实验室的首选地位。
AI 热潮兴起之前，CPU 是服务器内部最重要、成本最高的组件。2022 年 ChatGPT 面世时，初代 AI 服务器普遍采用 1 颗 CPU 搭配最多 8 块 GPU，算力重心开始向英伟达 GPU 倾斜。
但智能体 AI（Agentic AI）快速崛起，这类系统可在少量人工干预下后台自主运行，市场重新重视 CPU 价值。CPU 负责调度智能体、持续向显卡输送数据。资本市场也捕捉到这一变化：2026 年至今，老牌 CPU 厂商 AMD、英特尔股价表现位居芯片板块前列，年内涨幅分别达 128%、149%，高于英伟达 8% 的涨幅。
英伟达超大规模业务副总裁伊恩・巴克上周在分享会上表示，智能体让 CPU “变得至关重要”，“尤其取决于 CPU 多快完成单次请求处理”。
英伟达认为长期来看，服务器 CPU 整体市场规模有望达到 2000 亿美元；伯恩斯坦今年早些时候测算，成熟服务器 CPU 市场 2025 年整体规模约 370 亿美元。
沃尔夫研究 5 月预测，单颗 Vera 芯片均价约 5000 美元，英伟达今年出货量预计 130 万颗。英伟达没有对定价传闻予以置评。
高德纳分析师凯文・诺克斯称，在企业级 AI 服务器 CPU 赛道，AMD 是当前首要竞争者。市场数据显示，AMD 服务器 CPU 市占率约 33%，英特尔为 66.8%；不过 AMD 份额持续提升，深度绑定各大云巨头。
“AMD 围绕自家芯片搭建了完善生态，优势显著。” 诺克斯说道。
单核性能：路线重大转向
英伟达上周介绍，Vera 是公司首款从内核开始完全自主设计的服务器 CPU，区别于此前采用 ARM 现成公版内核的方案，研发投入更高。
Vera 专为解决智能体 AI 场景瓶颈打造；英伟达称，面对智能体负载，该芯片性能比英特尔、AMD 所采用的 x86 架构芯片高出 50%。
英伟达解释，英特尔、AMD 过往面向云端的 CPU 普遍追求核心数量，而 Vera 搭载自研Olympus（奥林匹斯）内核，优先强化单核运算速度。
英伟达 Vera 产品营销负责人汉娜・库唐德在宣讲中表示，芯片设计聚焦单核算力、高内存带宽与低延迟，“让智能体能够尽快把任务交还给 GPU。GPU 是 AI 工厂里成本极高、价值珍贵的资源，这套方案可以最大限度维持 GPU 高负载运行。”
英伟达既可以单独售卖 Vera 芯片，也支持与自家 GPU 搭配成套供货。产品形态包含：搭载 256 颗 Vera 芯片的液冷整机柜、单机双 Vera 配置；同时可与英伟达 GPU 组合为Vera Rubin 一体化算力平台对外交付。
这款 CPU 功耗区间 250 瓦至 450 瓦；芯片搭载大容量低功耗内存（和手机、笔记本所用内存同类型），单颗最高支持 1.5TB 内存容量。
部分分析师认为，英伟达开辟了全新品类 CPU，英特尔与 AMD 暂时没有对等竞品。寒武纪 AI 研究创始人卡尔・弗伦德表示，英伟达这款新型 CPU 不会用来承载网站服务等传统服务器业务，将专注高强度 AI 工作负载。
不过即便是英伟达，想要说服云厂商采购新品依旧存在挑战。
库唐德坦言，Vera 目前尚处于商用初期。官方合作伙伴名单里，公开云服务商仅有甲骨文；同时英伟达透露，OpenAI 计划自本季度开始大规模部署 Vera 芯片。
弗伦德分析：“英伟达自研 CPU，意在打破客户对英特尔、AMD CPU 的依赖，争夺这块市场收入。他们选择另辟蹊径，打造当前市面上独一无二的专用 CPU。”
∞ 苹果将推出设备租赁计划以刺激销售 多数iPhone和Mac等产品将参加
苹果公司正准备推出名为Apple Upgrade的设备租赁计划，这将成为该公司有史以来对销售方式进行的最重大调整之一。知情人士称，这项新服务计划于7月28日上线，将覆盖大多数iPhone、Mac、iPad和Apple Watch机型。苹果将与Klarna Group Plc合作，由后者为该计划提供资金支持。
该计划初期至少将在美国推出，并同时覆盖苹果实体零售店和线上渠道。
Apple Upgrade的运作方式类似订阅服务。用户可在租期内提前付清设备款、提前升级至新机型，或在租期结束后保留设备。部分情况下，这些操作将产生额外费用。与汽车租赁类似，用户也可在租期结束时归还设备。
iPhone和Apple Watch的租期为24个月，Mac和iPad为36个月。用户需通过信用资格审核才能加入该计划。
几周前，苹果因全行业存储芯片短缺而将Mac、iPad及其他设备价格上调数百美元。市场普遍预计，苹果在9月发布新款iPhone时也会上调售价。
与目前的iPhone Upgrade Program不同，Apple Upgrade不包含AppleCare。Apple Watch SE、入门级iPad、iPhone 16和MacBook Neo等部分设备不适用该计划。企业和教育采购也不在适用范围内。
∞ 美国消防部门正在测试自动驾驶无人机 以在救援人员赶到前扑灭小型野火
美国消防部门目前正在测试能够直接扑灭野火的自动驾驶无人机，旨在将早期火灾遏制在萌芽状态，防止其进一步蔓延。随着野火规模逐年扩大，消防机构和相关组织正积极寻求新技术来辅助消防工作。来自旧金山的森讷公司近期在加利福尼亚州、蒙大拿州以及犹他州等地进行了一项新系统的演示，吸引了当地消防部门的关注。该系统能够以最少的人工干预，指挥一个由五架消防无人机组成的机群执行灭火任务。
尽管此前消防部门已经广泛使用观察类无人机，但直接派遣无人机参与灭火仍是一个全新的尝试。无人机的航程和载水量无法与专门用于扑灭大型火灾的水轰炸机相提并论，但它们能够在火情被发现后不久，迅速赶到现场遏制潜在的危险火情。
据了解，每架无人机可携带约100磅的水或阻燃剂，往返航程可达10英里，若根据火源与无人机基站之间的距离调整，航程甚至可以延伸至20英里。一旦通过摄像头、观察传感器或911报警电话发现火情，消防员便可通过应用程序将全球定位系统航点上传至无人机，并从牵引式平台上将其发射。
在执行任务时，消防员并不直接操纵无人机，而是为其指定飞行区域和需要避开的障碍。无人机的平均飞行速度约为每小时30英里，飞行高度保持在地面上方数十英尺，既能避开地面障碍物，又不会干扰空中交通。
当无人机抵达现场后，它们会依次对火源发动攻击，随后返回基地。在基地，单名技术人员便可在几分钟内完成无人机的水源补充、电池更换并使其重新具备出战能力。待地面消防人员抵达现场后，再由他们评估是否需要进行后续的灭火攻击。
森讷公司设计的这套系统旨在火灾极具恶化风险的最初10到15分钟内将其扑灭，这也是阻止火势蔓延的关键窗口期。相较于出动直升机，该系统成本更低，并且能够比消防员更轻松地抵达地形陡峭且难以接近的区域。
与此同时，XPRIZE基金会近期也举办了一场专注于消防无人机系统设计的竞赛。前美国消防局长洛里·穆尔-梅雷尔指出，这一技术代表着一个重要的转折点，相关的公共政策、供应链和运营标准都需要跟上发展的步伐。
∞ 微软承诺斥资数十亿美元在欧洲扩展Mistral人工智能基础设施
微软与法国人工智能初创公司Mistral AI近日宣布深化战略合作伙伴关系，达成一项价值数十亿美元的重大协议。根据协议，双方的合作范围将扩展至人工智能基础设施、企业级AI服务等多个领域。
追溯至2024年，微软首次与专注于大语言模型和AI服务的欧洲初创公司Mistral建立战略合作，为其提供Azure AI超级计算基础设施，用于支持模型的训练和推理工作负载，并通过Foundry平台向客户提供Mistral的高级模型。在此次扩大的合作中，微软将利用Mistral基于欧洲本地的GPU基础设施，支持自身的人工智能开发以及云与AI服务的交付。Mistral目前计划部署数千个英伟达Vera Rubin GPU，以开展模型训练、推理及大规模AI工作负载。微软副主席兼总裁布拉德・史密斯表示，此举旨在确保欧洲能够在不妥协数据主权与运营控制的前提下，获得世界领先的AI技术，并通过将其纳入主权云组合及多种部署环境，为客户提供可自主掌控的可信基础。
此外，最新的Mistral模型也将全面接入微软的企业级AI平台。目前，Mistral Medium 3.5和专注于文档处理与自动化工作流的OCR 4已在Microsoft Foundry上向开发者开放，其中Medium 3.5模型亦已上线Microsoft Copilot Studio，供用户创建专属AI代理。微软指出，客户可通过Azure托管云环境、客户控制且云连接的Azure Local系统，以及完全断开连接的Azure Local部署这三种配置来运行Mistral模型，特别满足了受监管行业对高敏感或任务关键型工作负载的合规需求。在市场推广方面，双方将联合开拓欧洲及其他地区的政企客户，通过共同资助概念验证项目、提供Azure积分和举办专题研讨会来加速技术落地。
∞ 谷歌扩展Gemini产品线 推出更廉价模型及Mythos竞品
Alphabet于周二发布三款新的Gemini模型，其中包括其对Anthropic在网络安全领域领先地位的最明确回应。该公司正寻求在面临产品线延迟和竞争加剧的背景下，展示其进展。
Gemini 3.5 Flash Cyber专为检测和修补软件漏洞而设计，初期将通过有限访问的试点项目，仅向政府和可信合作伙伴提供。谷歌表示，与大型模型相比，这款专用模型的单位词元价格更低。这有助于谷歌缩小与Anthropic在网络安全领域的差距，后者在自动化代码防御方面已建立早期领先优势。
谷歌还推出了Gemini 3.6 Flash，该模型在编码、多模态和知识工作性能方面有所提升，同时使用的词元数比前代模型最多减少17%，单位词元成本也更低——这对于运行高吞吐量工作负载来说，意味着成本的显著降低。
与此同时，Gemini 3.5 Flash-Lite是谷歌3.5系列中速度最快、成本最低的模型，专为高吞吐量工作负载和大型AI代理系统中的较小任务而构建。更广泛的产品线反映了谷歌的押注，即价格和效率有助于弥补其在几个关键产品类别上的推出较慢的劣势。
Artificial Analysis数据显示，Gemini Flash在成本上已经低于Anthropic、OpenAI和中国竞争对手的可比模型。据谷歌称，两款新模型中能力更强的Gemini 3.6 Flash，其单任务成本低于GPT-5.6 Terra Max、Kimi K3和Qwen 3.7 Max，而3.5 Flash-Lite的成本仅为其一小部分。
这种需求凸显了人工智能竞赛的另一面：构建有竞争力的模型只是挑战的一部分，公司还需要足够计算能力来大规模提供服务。谷歌通过其定制芯片、云基础设施以及软硬件协同设计的能力拥有潜在优势，尽管该公司自身也曾面临容量限制。
周二模型发布之际，据报道谷歌正在开发一款专用芯片，旨在将Gemini的运行效率提升至多10倍，这是其降低人工智能服务成本的更广泛努力的一部分。谷歌云发言人在一份声明中表示，其团队“不断研究和尝试新的创新，以为我们的用户和客户提供最大性能和效率”，并且“虽然并非每个项目都会投入生产，但这种严格的探索是我们全栈方法的核心”。声明继续指出：“通过从头开始协同设计我们的硬件和软件，我们确保我们的系统是集成的，并为实际工作负载进行了高度优化。”
在面临关于延迟的疑问后，谷歌也在提高其产品路线图的透明度。Gemini 3.5 Pro目前正与合作伙伴进行测试，以准备更广泛的发布，同时该公司已启动了其有史以来规模最大的Gemini 4预训练运行。
