2026年6月8日，英伟达和SK海力士宣布达成一项多年技术合作协议，围绕全球AI工厂建设所需的下一代内存展开联合研发，并将AI技术应用于半导体芯片设计与制造。该协议建立在双方多年来的深度合作研发基础之上，双方的合作成果已应用于全球一些最先进的人工智能计算平台。
根据协议，SK海力士将为英伟达Vera Rubin AI超级计算机、Vera CPU、RTX Spark PC及Jetson Thor机器人计算平台协同开发专用内存，由此进入英伟达正在开拓的AI基础设施、个人AI及物理AI等新市场。
在半导体制造领域，SK海力士将采用英伟达CUDA-X库及PhysicsNeMo框架加速芯片仿真和光刻计算工作流；同时借助英伟达Omniverse和cuOpt构建晶圆厂数字孪生，推动工厂自主化运营。
看这次合作，跟以往有什么不一样？
随着AI智能体、本地个人AI、机器人物理AI落地提速，行业早已暴露一个核心痛点：算力芯片性能迭代飞速，但配套的内存、存储硬件跟不上，强大的算力始终处于“空转”状态。
这也是本次合作的核心落点：SK海力士将针对性为英伟达四大核心平台定制专属内存方案，覆盖数据中心、个人终端、机器人三大核心场景。
其中既包括主打超算能力的Vera Rubin AI超级计算机、Vera CPU集群，也有面向消费端的RTX Spark PC个人AI平台，以及布局物理AI的Jetson Thor机器人计算平台。
这种全场景定制化合作，打破了以往通用内存供货的模式。对英伟达而言，其全新的AI硬件矩阵终于有了专属的底层硬件支撑，彻底解决高端AI设备的内存适配与吞吐瓶颈；对SK海力士来说，此举跳出了传统存储市场的内卷，顺利切入英伟达布局的个人AI、物理AI等新兴蓝海赛道，摆脱了消费级存储周期波动的桎梏。
本次合作最容易被忽略，却最具产业价值的亮点，是AI技术反向赋能半导体制造的落地布局。以往我们熟悉的逻辑是：硬件升级支撑AI发展，而这次双方实现了双向赋能。
按照合作协议，SK海力士将全面接入英伟达的软件生态，借助CUDA-X库、PhysicsNeMo框架加速芯片仿真、光刻计算等核心生产环节，大幅压缩芯片研发验证周期。
同时依托英伟达Omniverse数字孪生平台与cuOpt优化工具，搭建智能化晶圆厂虚拟体系，实现生产流程的模拟推演、故障预判与智能调度，推动晶圆生产从人工管控向自主化、智能化运营转型。
再聊聊Vera这件事——这才是这次合作的“出圈点” 在这场深度绑定的合作中，英伟达首款独立数据中心CPU——Vera，是贯穿全局的核心棋子，也是英伟达执意深度绑定SK海力士的关键原因。黄仁勋在公开镜头前，毫不掩饰这场合作的战略权重，直言今年是英伟达与SK海力士极具里程碑意义的一年，双方正全力备战今年下半年及明年的大规模业务落地，而全新推出的革命性Vera CPU，将全面搭载SK海力士定制DRAM内存，成为双方合作的核心落地载体。 Vera CPU绝非英伟达的常规迭代产品，这款芯片正式亮相，作为英伟达深耕25年、首款自研独立数据中心微处理器，它彻底跳出了英伟达传统GPU芯片的固有赛道，直指英特尔Xeon、AMD Epyc长期垄断的x86数据中心CPU市场，同时正面对标亚马逊Graviton等云厂商自研ARM架构芯片，正式入局全球数据中心CPU的核心博弈。 Vera CPU集成了88颗英伟达自研的Olympus核心，内存带宽高达1.2TB/s，任务完成速度比传统x86处理器快1.8倍。黄仁勋自己说这是“过去25年都未曾见过的单线程效能提升”。 硬件参数的革新，只是Vera竞争力的表层。这款芯片搭载88颗自研Olympus核心，内存带宽可达1.2TB/s，AI任务处理速度较传统x86处理器提升1.8倍。黄仁勋更是直接评价，Vera实现了过去25年罕见的单线程性能跃升。其真正的颠覆性，在于完全适配AI时代的底层逻辑，和传统CPU形成了本质差异。 传统数据中心CPU的设计核心，是通过堆叠核心数，满足多用户、多任务的并发访问需求，适配通用云计算场景。但Vera的设计初衷完全围绕AI智能体场景，核心目标只有一个：极致提速AI任务流转，杜绝高端GPU算力空转浪费。这也让SK海力士的定制内存变得不可或缺——AI智能体运行、大模型推理、多轮连续任务处理，对内存带宽、响应速度、数据吞吐稳定性要求极高，通用内存根本无法匹配Vera的专属算力逻辑。 最后，说点个人看法 这次合作有两个层面上值得关注。 第一层是“锁定供应”，很简单粗暴。高端存储芯片开发周期长、工艺复杂、资本投入高，英伟达需要确定自己能拿到足够的货来铺它的AI工厂蓝图。对SK海力士来说，绑上英伟达这艘大船，意味着稳定的长期订单和明确的技术演进方向。双方各取所需。 第二层更有意思——AI的“设计-制造-应用”正在形成一个闭环。英伟达用AI做芯片设计，台积电和SK海力士用AI优化芯片制造，制造出来的芯片再反过来驱动下一代AI模型和应用。这个循环正在变得越来越紧密。 而黄仁勋那句话说得很实在——存储短缺还会持续好几年。这不是危言耸听，是整个产业链从底层供给到上层需求的结构性矛盾。
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