英伟达向外部厂商开放其下一代 AI 平台 Vera Rubin 的服务器设计规范，并发布专为 AI 智能体打造的 CPU 机架系统，意在将自身技术标准植入整个 AI 数据中心生态，进一步巩固其在 GPU 市场之外的行业影响力。
此次披露发生于 13 日在加利福尼亚州圣何塞举行的开放计算项目（OCP）全球峰会。英伟达副总裁 Ian Buck 在演讲中宣布，公司将向外部合作方开放 Vera Rubin 平台的服务器机架及计算托盘设计蓝图，涵盖供电、液冷和网络连接的通用规范。英伟达表示，此举将降低服务器制造商的研发门槛，并缩短数据中心的建设周期与成本。
行业分析人士认为，此举背后存在明确的战略意图——随着 AI 智能体时代到来，基础设施需求正从 GPU 向 CPU 和网络设备延伸，英伟达正借助设计规范的开放，抢先构建以自身为核心的 AI 基础设施生态。
800 伏直流方案应对机架功耗瓶颈
在供电架构上，英伟达在新设计方案中提出将机架直流电压提升至 800 伏。按照该蓝图，数据中心内部的转换装置将外部输入的交流电转为 800 伏直流，再输送至服务器机架入口。
此前，数据中心机架内部通常采用 48 至 54 伏的直流电压。然而，当单机架功耗攀升至约 1 兆瓦时，低电压下的电流强度将过高，成为制约扩容的物理瓶颈。高压 800 伏直流方案可有效缓解这一问题，被视为 AI 数据中心应对能耗密度持续上升的关键技术路径。
专属 CPU 机架瞄准 AI 智能体工作负载
英伟达同步发布了基于自研 Vera CPU 的专属机架设计规范。现有的 Vera Rubin NVL72 系统将 72 颗 GPU 与 36 颗 CPU 结合，主要面向大规模计算任务；而新发布的 Vera CPU 机架最多可搭载 256 颗 Vera CPU，定位于并发运行和管理多个程序的场景，侧重纯 CPU 处理能力。
英伟达负责 AI 基础设施解决方案的 Joe DeLaere 表示，当前行业真正的瓶颈在于能否足够快速地制造并部署 AI 工厂。开放设计规范，被外界解读为英伟达加速 AI 数据中心建设的主动出击，也是在行业标准形成期内提前锁定话语权的战略举措。
通过推动数据中心设备厂商广泛采用其技术与设计规范，英伟达正寻求将影响力从 GPU 延伸至 AI 基础设施的更广泛层面。
千亿级市场加速扩容
数据中心设备市场的规模前景亦为这场标准之争提供了充分的竞争动力。研究机构 IDC 预计，符合 OCP 技术标准的设备支出将于 2029 年达到约 8000 亿美元，约为该机构一年前同期预测值 2950 亿美元的 2.7 倍。2030 年相关支出将进一步升至 8920 亿美元，约为 2025 年实际支出 1540 亿美元的 5.8 倍。
在这一快速扩张的市场中，谁的设计规范成为行业基准，谁便能在供应链与生态系统上占据先发优势。英伟达此番行动，正是对这一逻辑的直接回应。
