輝達 (NVDA-US) 近日進一步揭露下一代資料中心 CPU「Rosa」的技術細節，確認將採用全新「Rigel」CPU 核心架構，並延續 Arm v9.2 架構設計，主打 AI 代理 (Agentic AI) 工作負載所需的大規模單執行緒運算能力。Rosa 將搭配下一代 Feynman GPU 平台推出，預計 2029 年進入資料中心市場，2030 年再推出 PC 版 Spark 平台。

輝達於 2026 年 GTC 大會首度公布 Rosa CPU，並宣布將與下一代 Feynman GPU 共同推出，作為 AI 代理時代的新一代資料中心平台。Rosa 以美國諾貝爾物理學獎得主 Rosalyn Sussman 命名，接替目前的 Vera 處理器，進一步提升 AI 資料中心效能。

根據輝達最新公布的資訊，Rosa 將搭載全新 Rigel 核心，採用 Arm v9.2 架構，並在維持相同晶片面積下，進一步提升單核心效能。Rigel 的主要改進包括更高效率的指令傳遞、更大的 L2 快取，以及更完善的記憶體管理能力，以因應 AI 代理持續運行所需的大量 CPU 工作負載。

輝達表示，目前 Vera 採用自研 Olympus 核心，相較 Grace CPU，Olympus 每週期指令數 (IPC) 提升 50%，整體吞吐量則達 Grace 的 2 倍。Vera 配置 88 個 Olympus 核心，較 Grace 的 72 核心增加約 22%，但目前官方尚未公布 Rosa 是否將進一步增加核心數。

公司指出，Rigel 將在維持相同晶片尺寸下，提供比 Olympus 更高的單執行緒效能，延續輝達以 AI 為核心的 CPU 發展策略，直接與傳統 x86 資料中心處理器競爭。

輝達表示，隨著 AI 代理逐漸成為大型 AI 工廠的重要運算模式，CPU 的重要性已不再只是負責系統控制，而是直接參與 AI 推理流程，包括工具呼叫、程式碼執行、資料處理、鍵值快取 (Key-Value Cache) 管理，以及結果驗證等工作。

由於 GPU 在 AI 資料中心屬於最昂貴且最重要的運算資源，若 CPU 處理速度不足，GPU 便需等待 CPU 完成工作，將直接影響整體 AI 工廠運算效率，因此高單執行緒效能 CPU 已成為 AI 基礎設施的新需求。

輝達指出，現有多數資料中心 CPU 因雲端運算需求，逐漸朝高核心數方向發展，犧牲部分單核心效能，以降低成本並提升整體運算密度，但這也壓縮快取容量、記憶體架構與指令處理能力，無法滿足 AI 代理持續、高頻率且低延遲的工作模式。

以 Vera 為例，其採用單晶片 (Monolithic) 架構，提供高達 1.2TB/s LPDDR5X 記憶體頻寬，記憶體功耗低於 40 瓦，核心間互連頻寬達 3.4TB/s，官方表示較其他資料中心 CPU 高出約 3 倍，可確保 88 個 CPU 核心同時維持高效能運作，避免記憶體瓶頸。

輝達表示，在 AI 代理工作負載測試中，Vera 持續單核心效能達主流 x86 伺服器 CPU 的 1.8 倍。

搜尋引擎新創 Perplexity 已採用 Vera 測試 AI 代理工作流程。輝達指出，在實際程式碼開發情境中，包括複製程式碼庫與執行沙箱 (Sandbox) 測試，Vera 完成速度比 x86 平台快約 1.5 倍，同時啟動多個沙箱速度提升 1.9 倍，目前 Perplexity 正規劃於正式系統部署 Vera 平台。

此外，資料分析與即時串流平台合作夥伴測試也顯示，使用 Starburst 進行大型 SQL 分析速度提升 3 倍，Redpanda 即時串流延遲最高降低 6 倍，皆優於目前主流 x86 伺服器平台。

輝達表示，Vera 最大的優勢在於可同時處理 AI 代理工具執行、資料分析、程式碼運算、強化學習及推理等多元工作，不需針對不同工作配置不同 CPU，同時也作為 Vera Rubin GPU 平台及 BlueField-4 STX 儲存處理器的 CPU 核心，讓整座 AI 工廠採用相同架構與開發工具鏈。

展望未來，輝達規劃今年秋季推出搭載 Grace CPU 與 Blackwell GPU 的 RTX Spark 平台；2028 年則將推出 Vera Rubin 平台；2029 年推出 Rosa 與 Feynman 資料中心平台；2030 年再推出 Rosa Feynman Spark PC 版本，逐步建立完整 AI 資料中心與終端運算產品布局。

輝達認為，未來將有數十億個 AI 代理持續執行推理、資料檢索、工具操作、驗證及決策，每個代理都高度依賴 CPU 效能。隨著 AI 代理成為 AI 工廠主要運算模式，更快的 CPU 可讓 GPU 投入更多時間執行高價值 AI 工作，降低等待時間，提高整體資料中心生產力，而 Rosa 將成為該策略的重要一環。