Der Chip-Riese NVIDIA hat mit der Vorstellung seiner Vera-CPU und der dazugehörigen Vera-Rubin-Plattform einen neuen Meilenstein gesetzt. Die Architektur zielt speziell auf die wachsenden Anforderungen sogenannter „agentischer KI“ ab – autonome Systeme, die komplexe mehrstufige Arbeitsabläufe eigenständig bewältigen können.
Leistungssprung durch „Olympus“-Kern
Das Herzstück der Vera-CPU bildet der neu entwickelte „Olympus“-Kern. NVIDIA verspricht eine Steigerung der Instruktionen pro Takt (IPC) um 50 Prozent im Vergleich zum Vorgänger Grace. In Benchmarks mit agentischen Workloads erreichte der Prozessor das 1,8-Fache der nachhaltigen Pro-Kern-Leistung aktueller x86-Architekturen.
Mit 88 Kernen und einer integrierten LPDDR5X-Speicherbandbreite von 1,2 TB/s bleibt der Stromverbrauch unter 40 Watt – ein beachtlicher Wert für diese Leistungsklasse. Besonders die Konnektivität wurde optimiert: 3,4 TB/s Kern-zu-Kern-Bandbreite und eine Verdopplung der NVLink-C2C-Bandbreite auf 1,8 TB/s sollen Engpässe beim Training großer Sprachmodelle (LLMs) reduzieren.
Erste Praxistests bestätigen die Versprechen. Der Datenanalyse-Spezialist Perplexity berichtet von 1,5-mal schnelleren Coding-Workflows und 1,9-mal schnelleren parallelen Sandbox-Umgebungen. Starburst und Redpanda melden sogar dreimal schnellere SQL-Analysen und eine sechsmal geringere Streaming-Latenz.
Vera Rubin: Die Plattform für KI-Fabriken
Die Vera-CPU ist das Fundament der Vera-Rubin-Plattform – einer POD-skalierbaren Architektur für gigantische KI-Rechenzentren. Im Vergleich zur Grace-Blackwell-Generation soll der Durchsatz bei agentischen Aufgaben um das Zehnfache steigen.
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Zum Ökosystem gehören neben der Vera-CPU die Komponenten Groq 3 LPX und BlueField-4 STX für Spezialaufgaben sowie die Spectrum-X-Ethernet-Photonics-Technologie, die Rechencluster mit einer Million GPUs ermöglichen soll. Integrierte Confidential-Computing-Funktionen adressieren zudem Sicherheitsanforderungen.
Die Auslieferung beginnt im Herbst 2026. NVIDIA-SVP Kevin Deierling betonte die Strategie des „extremen Co-Designs“: Durch die enge Verzahnung von Chips, Infrastruktur und Software will das Unternehmen zehnmal mehr Tokens zu einem Zehntel der Kosten liefern. Neue DSX-Software soll zudem 40 Prozent mehr GPUs pro Gigawatt Energie ermöglichen.
KI für den Schreibtisch: RTX Spark PC-Chip
NVIDIA bringt die KI-Revolution auch in den Consumer-Bereich. Bereits Anfang Juni wurde der RTX Spark PC-Chip vorgestellt, der gemeinsam mit MediaTek entwickelt wurde. Er soll lokale KI-Agenten auf Personal Computern antreiben und kommt ebenfalls im Herbst 2026 auf den Markt. Zu den Erstausstattern zählen Dell, HP, Lenovo, ASUS, MSI und die Microsoft-Surface-Reihe.
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Supercomputer für die Forschung
Das Los Alamos National Laboratory (LANL) setzt künftig auf die Vera-CPU für seine Supercomputer. Die Behörde erwartet eine siebenfache Leistungssteigerung für wissenschaftliche Forschung und agentische KI-Anwendungen.
Milliardengeschäft und Lieferketten-Impulse
NVIDIA-CEO Jensen Huang taxiert das Marktpotenzial der Vera-CPU auf 200 Milliarden Euro. Allein im laufenden Geschäftsjahr peilt der Konzern rund 20 Milliarden Euro Umsatz mit der neuen Chip-Familie an. Zu den ersten Kunden zählen OpenAI, Anthropic und SpaceX.
Die Einführung der Vera-Reihe hat bereits Auswirkungen auf die Halbleiter-Lieferkette. NVIDIA hat die Qualifikation für HBM4-Speicher bestanden. Samsung und SK Hynix stellen sich auf steigende Nachfrage nach HBM4, SOCAMM2 und Enterprise-SSDs ein. Samsung präsentierte kürzlich die PM1763 eSSD, während SK Hynix die Massenproduktion von 192-GB-SOCAMM2-Modulen aufgenommen hat.
Ausblick: „Rosa“ als Nachfolger
NVIDIA blickt bereits in die Zukunft: Der Nachfolger der Vera-CPU trägt den Codenamen „Rosa“ und wird auf einem „Rigel“-Kern basieren, der die Arm-v9.2-Architektur nutzt. Der Wettlauf um die leistungsfähigste KI-Hardware geht damit in die nächste Runde.
