NVIDIAはエージェンティックAI時代に対応したデータセンター向けCPU「Vera」を発表した。従来はコスト効率を優先しコア数を最大化してきたデータセンターCPUだが、AIエージェントの連続する処理ループには単一スレッドパフォーマンスの最適化が不可欠である。Veraはスケール時の最大単一スレッド性能を実現する新カテゴリCPUとして設計された。 同CPUのコアとなるのはNVIDIA独自のARMベースプロセッサOlympusで、前世代比で命令実行数が50%向上する。88コアを単一ダイに集積し、コア間通信帯域を3.4TB/sに拡張。これによりフル負荷下でもメモリ帯域のボトルネックを解消し、全コアが最大性能を維持する。メモリ帯域は1.2TB/s、消費電力は40W以下に抑えた。 実証テストでは既存のx86サーバーCPUに対し1.8倍の持続性能を達成。Perplexityの実環境検証ではコーディングワークフローが1.5倍、並列サンドボックス起動が1.9倍高速化した。データ処理系でもSQL分析で3倍の高速化、ストリーミングでレイテンシが6分の1となり、エージェントの多様なワークロードを一貫して加速する。 VeraはGPUやストレージプロセッサとアーキテクチャを統一し、AIファクトリ全体の効率を最適化する。エージェント処理の高速化はGPU待機時間を短縮し、データセンターの収益最大化に寄与する。NVIDIAは今後、次世代コアRigelを採用したRosaを開発し、エージェンティックAI向けCPUロードマップを推進する。この設計転換は、単一タスク完了が収益に直結するAIエージェント時代におけるインフラ競争力の強化を牽引する。