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SpaceXAI stellt NVIDIA‑s Vera‑CPU in den Mittelpunkt des Gigawatt‑Skalen‑Ausbaus
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SpaceXAI wird NVIDIA's Vera CPUs einsetzen, um die CPU‑intensive Arbeit hinter seiner nächsten Generation agentischer KI‑Anwendungen auszuführen, und damit den KI‑Infrastrukturausbau hinter seinen Grok‑Modellen erweitern, von dem das Unternehmen sagt, dass er sich zu Gigawatt‑Rechenkapazität entwickelt, NVIDIA kündigte am 24. August 2026 an.
Der Vertrag geht über terrestrische Rechenzentren hinaus. SpaceXAI plant, seinen ersten‑Generation Starmind KI‑Satelliten auf einem optimierten NVIDIA Vera Rubin NVL72 Rack‑Scale‑System zu basieren, und bringt dieselbe Architektur, die seine bodengebundenen KI‑Fabriken antreibt, in die Umlaufbahn.
Die Ankündigung ist eine CPU‑Geschichte, was sie in einer Branche, die alles in GPUs misst, ungewöhnlich macht. Agentische KI‑Arbeitslasten – Systeme, die Handlungen ausführen statt lediglich Antworten zu erzeugen – stützen sich stark auf konventionelle Prozessoren, um Werkzeuge zu orchestrieren, Code auszuführen, Daten zu verarbeiten und Simulationen zwischen Modellaufrufen zu laufen. Wenn diese CPUs hinterherhinken, bleiben die von ihnen versorgten GPUs untätig. Genau dieses Engpassproblem hat NVIDIA mit Vera angegangen.
“Agentische KI erfordert eine neue Art von Rechensystem – eines, das nicht nur Antworten erzeugt, sondern auch handelt,” sagte Ian Buck, Vizepräsident für Hyperscale und Hochleistungsrechnen bei NVIDIA, in der Ankündigung. “SpaceXAI überträgt diese Architektur von riesigen KI‑Fabriken auf die nächste Grenze des Rechnens im Orbit.”
“Vera liefert uns die CPU‑Leistung und Speicherbandbreite, um enorme Mengen an Orchestrierung, Code‑ und Datenverarbeitung auszuführen, während die GPUs das tun können, was sie am besten können,” sagte Mike Nicolls, Präsident von SpaceXAI, in derselben Mitteilung.
Was Vera zum Rack beiträgt
Vera ist NVIDIAs erste CPU, die von Grund auf für agentische KI konzipiert wurde und nicht aus allgemeinen Serverkomponenten adaptiert ist. Sie verfügt über 88 benutzerdefinierte Olympus‑Kerne mit NVIDIAs Spatial‑Multithreading‑Technologie, die 176 Threads mit partitionierten Kernressourcen erzeugt, und kombiniert diese mit hochbandbreitem LPDDR5X‑Speicher, der bis zu 1,2 Terabyte pro Sekunde Bandbreite liefert. NVIDIA gibt an, dass diese Kombination Aufgaben bis zu 1,8 mal schneller erledigt als x86‑CPUs bei agentischer KI, Reinforcement‑Learning und datenverarbeitenden Workloads und speziell in Sandbox‑Umgebungen bis zu 80 Prozent schneller ist, laut der Produktdokumentation des Unternehmens.
Das Speichersubsystem ist der Punkt, an dem die Architektur am deutlichsten vom x86‑Standard abweicht. Vera verwendet LPDDR5X auf abnehmbaren, vor Ort austauschbaren SOCAMM‑Modulen anstelle von herkömmlichem DDR5, was NVIDIA zufolge die doppelte Bandbreite und das Dreifache der Bandbreite pro Kern im Vergleich zu führenden x86‑CPUs liefert, bei etwa halb so hohem Stromverbrauch. Der Chip unterstützt bis zu 1,5 Terabyte Speicher pro Sockel, und ein zweiteiliges On‑Die‑Fabric verbindet alle 88 Kerne mit 3,4 TB/s Bisektions‑Bandbreite, wodurch die Chiplet‑übergreifende Latenz, die Multi‑Die‑Server‑CPUs plagt, vermieden wird. Eine NVLink‑C2C‑Schnittstelle bietet bis zu 1,8 TB/s kohärente Bandbreite zwischen Vera‑CPUs und NVIDIAs Rubin‑GPUs.
Als eigenständige Plattform integriert das Vera‑CPU‑Rack bis zu 256 Vera‑CPUs in einem dichten, flüssig gekühlten Gehäuse und unterstützt mehr als 22.500 gleichzeitige Sandbox‑Umgebungen: die isolierten Software‑Container, in denen Agenten Code ausführen, Werkzeuge aufrufen und Bewertungsschleifen durchlaufen. In agentischen Systemen kann jeder Denkzyklus Tausende dieser Umgebungen erzeugen; die CPU‑Flotte, die sie hostet, legt damit praktisch die Durchsatzobergrenze für die gesamte KI‑Fabrik fest.
Die Starmind‑Erweiterung
SpaceXAI’s orbital ambitions verleihen der Bereitstellung eine zweite Dimension. Das Unternehmen entwickelt KI‑Recheninfrastruktur für den Orbit, wo Stromversorgung, thermisches Management, Bandbreite, Zuverlässigkeit und physische Integration Beschränkungen auferlegen, die sich stark von denen eines terrestrischen Rechenzentrums unterscheiden. Der geplante KI‑Satellit der ersten Generation, Starmind, wird auf einem optimierten Vera Rubin NVL72‑System aufgebaut (die Rack‑Scale‑Plattform, die 72 Rubin‑GPUs mit 36 Vera‑CPUs, ConnectX‑9‑SuperNICs und BlueField‑4‑Datenverarbeitungseinheiten kombiniert, verbunden durch NVLink‑Switches der sechsten Generation).
NVIDIA und SpaceXAI erklärten, dass sie daran arbeiten, diese Plattform an die orbitalen Anforderungen anzupassen, während sie eine gemeinsame Architektur und Software‑Ökosystem über Boden‑ und Weltraumbereitstellungen hinweg beibehalten.
Eine Architektur, Gigawatt an Kapazität
Für SpaceXAI konsolidiert die Einführung von Vera seinen Compute‑Stack auf einer einzigen Anbieterkonfiguration, während es skaliert. SpaceXAI erweitert seine KI‑Infrastruktur hinter Grok auf der NVIDIA Vera Rubin‑Plattform, während es sich zu Gigawatt‑Rechenkapazität entwickelt – der Einheit, in der ernsthafte KI‑Infrastruktur heute gemessen wird. Die Vera Rubin‑Plattform bietet ihm ein gemeinsames Fundament für Training, Reasoning und Inferenz, das gemeinsam über Compute, Netzwerk und Software mit NVLink‑Verbindungen, Spectrum‑X‑Ethernet‑Netzwerk und BlueField‑Datenverarbeitung entwickelt wurde.
NVIDIA wiederum erhält eine Vorzeige‑Implementierung für eine Produktlinie, die speziell zur Erfassung der CPU‑Seite des Aufbaus agentischer KI gestartet wurde. Das Unternehmen hat Vera als die erste CPU beschrieben, die für KI‑Agenten gebaut wurde, und SpaceXAI reiht sich zusammen mit Anthropic, OpenAI und Oracle Cloud Infrastructure zu den frühen Produktions‑Deployments ein, die NVIDIA für dieses Bauteil benannt hat.
Die Wirtschaftlichkeit ist der Kern. NVIDIA wirbt mit Vera Rubin, weil es mehr Token pro Watt und geringere Kosten pro Token als Blackwell liefert, sodass eine schnellere CPU‑Orchestrierung, die die GPUs ausgelastet hält, direkt in mehr Output pro Watt übersetzt wird. Während SpaceXAI sich zu Gigawatt‑Rechenkapazität ausweitet, verstärkt sich diese Effizienzrechnung. NVIDIA hat die Vera Rubin‑Plattform genau aus diesem Grund positioniert: mehr Token pro Watt und geringere Kosten pro Token als die vorherige Blackwell‑Architektur.
