NVIDIA Vera-brikker skal drive SpaceXAIs Grok i verdensrommet

SpaceXAI satser på NVIDIAs nyeste prosessorteknologi

NVIDIA Corporation (NVDA) kunngjorde mandag at SpaceXAI vil benytte selskapets ferske Vera-prosessorer som fundament for sin neste generasjons AI-infrastruktur. Det dreier seg konkret om å skalere Grok-plattformen og forberede det som beskrives som orbital computing – altså beregningskapasitet i jordbane, ifølge Nasdaq Markets.

SpaceXAIs president Mike Nicolls begrunnet valget med at Vera-arkitekturen gir tilstrekkelig prosessorkraft og minnebåndbredde til å håndtere store mengder orkestrering, kodekjøring og databehandling – uten at GPU-ene trenger å avlastes fra sine kjerneoppgaver.

Hva er egentlig en agentbasert AI-arbeidsbelastning?

Agentbasert AI skiller seg fra tradisjonell modellkjøring ved at systemene ikke bare genererer svar, men faktisk tar selvstendige handlinger: de kaller verktøy, spawner sub-agenter og utfører kode i sanntid. Dette gir en svært uforutsigbar og variabel beregningsprofil – med lange sekvensielle resonjeringskjeder avbrutt av sporadiske parallelle utbrudd.

Tradisjonelle sky-prosessorer, optimalisert for kjernetettsthet, strekker ikke til for slike latens-sensitive oppgaver. Det er nettopp dette gapet NVIDIA hevder å fylle med Vera.

Olympus-kjernen: arkitekturen bak ytelsen

Vera-prosessoren er bygget rundt NVIDIAs egenutviklede Olympus-kjerne. Arkitekturen er konstruert for å opprettholde høy ytelse selv ved uregelmessig kontrollflyt, som er typisk for agentbaserte systemer.

Sentrale tekniske egenskaper inkluderer en nevral grenprediktor, 10-bred instruksjonsdekoding og et dedikert grafprefetch-system som reduserer minnestanser i pekertunge arbeidsflyter. Prosessoren integrerer 88 Olympus-kjerner og 176 spatiale tråder, og leverer opptil 1,2 TB/s båndbredde via LPDDR5X-minne.

En Scalable Coherency Fabric (SCF) gir 3,4 TB/s intern båndbredde og samler 164 MB L3-cache på tvers av alle kjerner – et monolittisk design som ifølge NVIDIA eliminerer den latensen man typisk ser i chiplet-arkitekturer.

Vera Rubin-plattformen og NVLink-C2C

Vera-prosessoren er en kjernekomponent i NVIDIAs bredere Vera Rubin-plattform, som kombinerer Rubin-GPU-er, Groq 3 LPX-inferanseakseleratorer, ConnectX-9 SuperNICs og BlueField-4 DPU-er. Via NVLink-C2C-tilkobling kan Vera levere opptil 1,8 TB/s kohærent båndbredde mellom prosessor og GPU, noe som skaper en felles minnearkitektur.

Groq 3 LPX, nå i full produksjon, skal ifølge NVIDIA levere rekordraske 3 400 output-tokens per sekund for lange kontekstbrukstilfeller på Gemma 4 31B-modellen – et tall selskapet selv presenterer, og som foreløpig ikke er uavhengig verifisert.

SemiAnalysis AgentX-benchmarken skal vise at Vera Rubin NVL72 gir opptil 30 ganger høyere AI-fabrikk-gjennomstrømning per megawatt sammenlignet med GB300 NVL72 på agentbaserte arbeidsbelastninger. Benchmarken er imidlertid utarbeidet i nær tilknytning til bransjeaktører, og uavhengig verifisering bør avventes.

Fra bakken til bane

Det mest ambisiøse elementet i kunngjøringen er SpaceXAIs plan om å rulle ut Vera-teknologien til sin første generasjons Starmind-satellitt. Dette er et tidlig steg mot det selskapet kaller orbital computing – distribuert beregningsinfrastruktur i jordbane.

NVIDIA bruker også Vera internt for å akselerere utviklingen av neste generasjons prosessorer og grafikkort, ved å optimalisere elektronisk designautomatisering (EDA) for den nye arkitekturen.

Vice president for hyperscale og høyytelsesdatabehandling i NVIDIA, Ian Buck, formulerer ambisjonen slik: agentbasert AI krever systemer som ikke bare genererer svar, men som faktisk handler i sanntid.

Hva betyr dette for NVIDIA-aksjen?

Kunngjøringen kom på en dag med tydelig risikoappetitt i markedene (Fear & Greed-indeksen: 73/100). NVIDIA-aksjen omsettes allerede på høye multipler, og nye partnerskap av denne typen brukes gjerne av selskapet til å understreke vekstutsiktene innen infrastruktur for agentbasert AI – et segment som ventes å bli et av de raskest voksende i teknologisektoren fremover.

Det er likevel verdt å merke seg at samtlige ytelsestall i kunngjøringen stammer fra NVIDIAs egen intern testing eller benchmarks med bransjetilknytning. Uavhengige analyser bør tillegges betydelig vekt før tallene brukes som beslutningsgrunnlag.