英伟达与甲骨文宣布，计划将甲骨文云基础设施（OCI）中的 Supercluster 超算集群扩展至多吉瓦级别，采用英伟达 Vera Rubin NVL72 系统，以承接不断增长的 AI 训练、推理和智能体应用需求。双方同时扩大了 AI 基础设施合作：Vera Rubin NVL72 系统与英伟达 Vera CPU 在 OCI 上正式可用。
这一合作的核心逻辑，是把 GPU 密集的训练与前沿模型推理，和 CPU 密集的智能体任务分开承载。智能体在模型调用之间需要执行工具、测试代码、检索数据，这些操作若执行缓慢，会让 GPU 在等待中闲置。OCI 上的 Vera CPU 结合高单线程性能与内存带宽，旨在加快单次工具调用和代码执行，并在并发任务下持续为 CPU 核心供数。客户可以按负载独立扩展 CPU 与 GPU 资源，从而减少闲置容量、提高基础设施利用率。
OCI Supercluster 的构成包括英伟达 NVL72 机架级系统、Oracle Acceleron 网络与英伟达 Spectrum-X 以太网（含 Spectrum-6 交换机和 BlueField-4 DPU），以及吉瓦级供电与冷却能力。每个机架通过 NVLink 纵向扩展网络连接 72 颗 GPU，而 OCI 的多平面网络可横向扩展至数十万颗 GPU。此次 Vera Rubin 扩展建立在 OCI 已有的英伟达基础设施之上，包括 GB200 和 GB300 NVL72 系统。英伟达统一的 CUDA 软件基础与持续优化，帮助客户跨硬件代际支持不断演进的模型与负载。
OCI 还计划引入英伟达 HGX Rubin NVL8，在 x86 服务器配置中通过 NVLink 连接八颗 Rubin GPU。该平台计划配备两颗 64 核英特尔至强 6 CPU、4TB DDR5 内存和 6.4 Tbps 高速 RDMA 网络，为 AI 训练、微调和推理提供更灵活的部署选项。八 GPU 的较小配置让客户在采用下一代 Rubin GPU 技术的同时，保持对 x86 应用的兼容性，便于随模型和负载变化调整基础设施。
OpenAI 提供了这套基础设施支撑前沿 AI 的实例：在得州阿比林，OpenAI 已在搭载超过 10 万颗英伟达 Blackwell GPU 的 OCI Supercluster 上训练并服务 GPT-6 Astra。OpenAI 计算基础设施工程负责人 Sreekanth Pothanis 表示，随着前沿模型进步，需要能跟上节奏的基础设施，OCI 上的英伟达 Vera Rubin 提供了加速模型训练和服务高要求 AI 负载所需的计算性能与规模。
在 CPU 侧，OCI Kubernetes Engine 让客户独立扩展 CPU 与 GPU 资源，Oracle Acceleron 则为运行不可信 AI 生成代码的工作负载提供硬件级隔离。OpenAI 等早期访问客户正在探索 Vera CPU 在多种 AI 负载中的潜力。OpenAI 计算首席技术官 Uday Ruddarraju 表示，OCI 上的 Vera CPU 提供了执行代码和运行工具所需的性能，OpenAI 正将 Vera 投入生产以规模化支撑其快速增长的智能体沙箱负载。
甲骨文 OCI 总裁 Mahesh Thiagarajan 表示，与英伟达的合作将相关能力延伸至训练、推理和智能体 AI，通过将 Vera Rubin GPU 和 Vera CPU 与 Oracle Acceleron 网络及 AI 优化数据中心结合，帮助客户保持 GPU 生产力、安全性和扩展效率。英伟达超大规模与高性能计算副总裁 Ian Buck 则表示，AI 工厂必须做到高产出、耐用且可替换，即提供高效计算、通过持续软件进步保持可用性，并随需求变化服务不同模型和负载；与甲骨文合作将 Vera Rubin 和 Vera CPU 带到 OCI，是帮助客户当下用起更多基础设施、并在 AI 演进中维持其价值。
从产业视角看，这次扩展反映出云厂商的算力竞赛正从单纯堆叠 GPU，转向 GPU 与 CPU 协同、软硬件跨代兼容的系统级设计。智能体负载的兴起让 CPU 在 AI 基础设施中的角色加重，而多吉瓦级的规划则意味着资本开支和电力、冷却等配套能力仍是规模扩张的硬约束。对甲骨文而言，引入英伟达下一代平台有助于其云业务在 AI 训练和推理市场争取更大份额；对英伟达而言，Vera Rubin 与 Vera CPU 同步进入主流云环境，是其从 GPU 供应商向完整 AI 基础设施平台延伸的一步。