# NVIDIA Vera Rubin NVL72 e USFP: cosa cambia per le AI factory

_Cisco porta i server Supermicro nella Secure AI Factory con NVIDIA, mentre NVIDIA e Cisco preparano un modulo ottico da 400 Gb/s per corsia_

Fonte: https://andreapirazzini.it/blog/nvidia-vera-rubin-nvl72-e-usfp-cosa-cambia-per-le-ai-factory · 14 ottobre 2026

> Articolo redatto da un sistema di AI a partire da fonti ufficiali: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-cisco-introduce-new-pluggable-optics-form-factor-to-scale-ai-factories.

## In breve

- USFP è un modulo ottico da 400 Gb/s per corsia che può arrivare a 12,8 Tb/s di capacità complessiva.
- Secondo NVIDIA e Cisco, USFP offre 4 volte la banda e circa 1,3 volte l'efficienza energetica rispetto ai moduli a 200 Gb/s per corsia.
- Vera Rubin NVL72 integra 72 GPU Rubin e 36 CPU Vera in un unico rack, ed è indicata da NVIDIA come disponibile ora.
- Cisco e Supermicro offriranno sistemi server come parte della Secure AI Factory con NVIDIA a partire da ottobre 2026.
- Il Cisco N9100 arriva fino a 102,4 Tbps di banda e supporta sia NX-OS sia SONiC.

## Perché se ne parla

Il 12 ottobre 2026 **NVIDIA** e **Cisco** hanno annunciato piani per **USFP** (Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable), un nuovo modulo ottico pluggable da **400 Gb/s per corsia** destinato alle AI factory, cioè ai data center per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di intelligenza artificiale. Il problema è questo: scalare un'AI factory richiede più banda per ogni connessione e più connessioni per ogni switch. Quando uno switch raggiunge la sua capacità, per espandere la rete servono altri livelli di switch e altri collegamenti ottici, con più latenza, più consumi e più costi.

USFP prevede **16 corsie full-duplex** in un ingombro di tipo OSFP, con una capacità complessiva di **12,8 Tb/s**, secondo i produttori. Il modulo usa un connettore a due fasi: i contatti ad alta velocità si agganciano solo dopo l'inserimento, riducendo l'usura. Supporta una dissipazione fino a **100 watt** senza un circuito di raffreddamento dedicato integrato nel transceiver, il che semplifica il progetto degli switch.

Alla realizzazione collaborano **TE Connectivity** e **Amphenol**, che sviluppano cage, connettori e moduli, con altri partner attesi. La specifica aperta arriverà da un futuro progetto multi-source guidato dalla community. Per i dettagli tecnici, leggete il comunicato congiunto di NVIDIA e Cisco: [comunicato ufficiale di NVIDIA e Cisco su USFP](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-cisco-introduce-new-pluggable-optics-form-factor-to-scale-ai-factories).

## I numeri di testa

- **12,8 Tb/s** Capacità complessiva USFP (Dichiarata da NVIDIA e Cisco per i primi moduli previsti, 16 corsie full-duplex)
- **4x** Banda rispetto a 200 Gb/s per corsia (Dichiarazione NVIDIA e Cisco, con efficienza energetica circa 1,3x)
- **1/4** GPU per addestrare modelli MoE rispetto a GB200 NVL72 (Dichiarazione NVIDIA su un modello MoE da 10T parametri)
- **1/10** Costo per milione di token rispetto a GB200 NVL72 (Dichiarazione NVIDIA, modello Kimi-K2-Thinking con 32K/8K ISL/OSL)

_Fonte: Comunicato NVIDIA e Cisco del 12 ottobre 2026; pagine prodotto NVIDIA Vera Rubin NVL72 e Cisco N9100_

**Modulo ottico USFP (400 Gb/s) contro ottiche a 200 Gb/s per corsia** — Confronto su velocità per corsia, corsie supportate e moltiplicatori di densità ed efficienza dichiarati da NVIDIA e Cisco

| Voce | Ottiche 200G / OSFP | USFP 400G (NVIDIA e Cisco) |
| --- | --- | --- |
| Velocità elettrica per corsia (Gb/s) | 200 | 400 |
| Corsie full-duplex (prima generazione / espansione) | 16 | 32 |
| Moltiplicatore densità di banda (base = 1x) | 1 | 4 |
| Moltiplicatore efficienza energetica (base = 1x) | 1 | 1,3 |

_Fonte: Comunicato ufficiale congiunto NVIDIA e Cisco (12 ottobre 2026)_

I numeri provengono da fonti diverse e vanno letti con le loro condizioni. I **12,8 Tb/s** e il rapporto **4x** riguardano i moduli USFP, che NVIDIA e Cisco presentano come piani futuri, e il confronto è con moduli da 200 Gb/s per corsia a parità di ingombro OSFP. Il rapporto **1/4** delle GPU e il **decimo** del costo per token sono invece dichiarazioni NVIDIA su Vera Rubin NVL72 rispetto a GB200 NVL72, basate su proiezioni e su test specifici. La stessa pagina NVIDIA precisa che le prestazioni sono soggette a modifica: si tratta di stime del produttore, non di misure indipendenti.

## Cisco amplia la Secure AI Factory con NVIDIA

### Cisco porta sistemi rack-scale nella Secure AI Factory

Il **25 agosto 2026** Cisco ha annunciato, insieme a Supermicro, l'ampliamento della Secure AI Factory con NVIDIA. Entrano nel portafoglio **sistemi rack-scale** e server ad alta densità, raffreddati a liquido o ad aria, venduti come parte dell'infrastruttura AI di Cisco ([Leggi l'annuncio](https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/y2026/m08/cisco-secure-ai-factory-nvidia-rack-scale.html)).

![Corridoio di un data center con due file di armadi bianchi forati ai lati e cavi sopra il soffitto](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/ca23b7bd-01a0-49af-b569-67b8a6e54eaa.jpg)
*Un ambiente di data center con file di armadi bianchi disposti lungo un corridoio. È il tipo di sala in cui vengono installati i sistemi rack-scale descritti nell'annuncio. Fonte: NVIDIA.*

L'architettura è compatibile con gli **NVIDIA Cloud Partner (NCP)** e si rivolge a neocloud e cloud sovrani. Gli switch Cisco Silicon One gestiscono il front-end, gli switch basati su NVIDIA Spectrum-X il back-end, e Cisco Nexus One li unifica. Cisco afferma di essere l'unico partner NVIDIA che usa propri switch e proprio sistema operativo di rete in una soluzione NCP: è una dichiarazione del produttore.

### Cosa significa per un'azienda

1. Pianificate gli investimenti tenendo presente che la fornitura dei sistemi Supermicro nella Secure AI Factory parte da **ottobre 2026**.
2. Chiedete ai fornitori come riducono il rischio di consegna, come certificano che l'infrastruttura sia costruita secondo il progetto (con CVIS) e come semplificano le operazioni con strumenti già noti.
3. Se offrite capacità AI a clienti in cloud sovrano o neocloud, valutate l'architettura NCP compliant come riferimento.

Jeetu Patel, President and Chief Product Officer di Cisco, sostiene che la velocità conta solo con **controllo dei dati**, costi dei token gestiti e ritorno reale. Justin Boitano, vice president Enterprise AI di NVIDIA, afferma che le AI factory sono infrastruttura che genera ricavi.

## Vera Rubin NVL72: la scheda di sintesi

Questa scheda riassume la piattaforma **NVIDIA Vera Rubin NVL72**, come presentata dal produttore: i dati sono forniti da NVIDIA e, dove indicato, sono proiezioni soggette a modifiche.

Secondo NVIDIA, l'addestramento di modelli mixture-of-experts richiede **un quarto** delle GPU rispetto a GB200 NVL72, mentre l'inferenza costa **un decimo** per milione di token. Il confronto usa il modello Kimi-K2-Thinking con sequenze da **32K** in ingresso e **8K** in uscita. Si tratta di dichiarazioni del produttore, non di verifiche indipendenti.

| Voce | Dettaglio |
| --- | --- |
| Cos'è | Rack-scale con **72** GPU Rubin e **36** CPU Vera, ConnectX-9, BlueField-4, NVLink 6 e design MGX di terza generazione |
| Disponibilità | Indicata come «Available Now» sulla pagina NVIDIA; l'annuncio parla di rampa in piena produzione |
| Prezzi | Non pubblicati; la pagina rimanda al contatto commerciale |
| Contesto | Configurazione da **100 MW** con **40K** GPU Rubin e MaxLPS |
| Limiti dichiarati | Performance soggette a modifiche; specifiche sparse per l'inferenza e dense per l'addestramento; configurazione basata su NVIDIA DSX con MaxLPS |

| Voce | Valore dichiarato |
| --- | --- |
| NVFP4 Inference² | 2 ZFLOPS |
| NVFP4 Training³ | 1.4 ZFLOPS |
| FP8/FP6 Training³ | 700 EFLOPS |
| FP16/BF16³ | 160 EFLOPS |
| TF32³ | 80 EFLOPS |
| GPU Memory \| Bandwidth | 12 PB HBM4 \| 800 PB/s |
| CPU Memory | Up to 30 PB LPDDR5X |
| Fast Memory | Up to 42 PB |

Configurazione da **100 MW** secondo la scheda NVIDIA, con le note del produttore su specifiche sparse e dense. Fonte: NVIDIA.

## Configurazioni: dal rack al singolo chip

### Come leggere le tre configurazioni

Le colonne confrontano il **rack** da **72 GPU Rubin** e **36 CPU Vera**, il **superchip** da **2 GPU Rubin** e **1 CPU Vera** e la **singola GPU Rubin**, con prestazioni, memoria HBM4 e banda NVLink dichiarate da NVIDIA per ciascuna.

### Dalla singola GPU al rack

Passando dalla **singola GPU Rubin** al **rack completo**, la memoria HBM4 cresce da **288 GB** a **20,7 TB** e la banda NVLink da **3 TB/s** a **216 TB/s**. Nella tabella si leggono anche i valori per ciascun formato di calcolo.

| Configurazione | Rack: 72 GPU Rubin e 36 CPU Vera | Superchip: 2 GPU Rubin e 1 CPU Vera | Singola GPU Rubin |
| --- | --- | --- | --- |
| NVFP4 Inference² | 3,600 PFLOPS | 100 PFLOPS | 50 PFLOPS |
| NVFP4 Training³ | 2,520 PFLOPS | 70 PFLOPS | 35 PFLOPS |
| FP8/FP6 Training³ | 1,260 PFLOPS | 35 PFLOPS | 17.5 PFLOPS |
| FP16/BF16³ | 288 PFLOPS | 8 PFLOPS | 4 PFLOPS |
| TF32³ | 144 PFLOPS | 4 PFLOPS | 2 PFLOPS |
| FP32 | 9,360 TFLOPS | 260 TFLOPS | 130 TFLOPS |
| FP64 | 2,400 TFLOPS | 67 TFLOPS | 33 TFLOPS |
| GPU Memory \| Bandwidth | 20.7 TB HBM4 \| 1,400 TB/s | 576 GB HBM4 \| 38.5 TB/s | 288 GB HBM4 \| 19.2 TB/s |
| NVIDIA NVLink | Sixth Generation | — | — |
| NVLink Bandwidth | 216 TB/s | 6 TB/s | 3 TB/s |
| NVLink-C2C Bandwidth | 65 TB/s | 1.8 TB/s | - |
| CPU Core Count | 3,168 custom NVIDIA Olympus cores \| 6,336 Threads | 88 custom NVIDIA Olympus cores \| 176 Threads | - |
| CPU Memory | Up to 54 TB LPDDR5X | Up to 1.5 TB LPDDR5X | - |
| Networking Bandwidth⁴ | 32.4 TB/s | 0.9 TB/s | 0.45 TB/s |
| Total NVIDIA + HBM4 Chips | 1,296 | 30 | 12 |
| GPUs in 100 MW¹ | 40K GPUs | — | — |
| Inlet Temp | 45°C | — | — |

Specifiche dichiarate da NVIDIA per le tre configurazioni del Vera Rubin NVL72: prestazioni di inferenza e training NVFP4, FP8/FP6, FP16/BF16, memoria HBM4 e banda NVLink. Fonte: NVIDIA.

## Rack e chip in immagini

La piattaforma Vera Rubin è composta da **sette chip**, che NVIDIA elenca così. Il rack **NVL72** li riunisce in un unico sistema, come descritto nella [scheda NVIDIA](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-rubin-nvl72/).

- **Rubin GPU**: processore pensato per calcoli in parallelo, usato per i modelli AI.
- **Vera CPU**: processore generico che affianca le GPU.
- **NVLink 6 switch**: componente che collega i chip del rack ad alta velocità.
- **ConnectX-9**: scheda di rete (SuperNIC) per collegare i server.
- **BlueField-4**: DPU, processore che gestisce rete e dati.
- **Spectrum-6 SPX Ethernet**: infrastruttura Ethernet per collegare più rack.
- **Groq 3 LPX**: rack abbinato all'inferenza, cioè all'uso di un modello già addestrato.

Secondo **NVIDIA**, con i rack Groq 3 LPX il sistema offre **fino a 35 volte** più throughput per megawatt per modelli da **un trilione di parametri**. È una dichiarazione del produttore, basata su proiezioni. NVIDIA indica inoltre che Vera Rubin è in **piena produzione**, e che con **Noetra Corp.** sta lanciando in Giappone un'AI factory con **27.500 GPU Rubin**.

**Rack e chip in immagini**

- [Single Rack NVIDIA Vera Rubin NVL72](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/94eb712f-d551-4938-bd71-d40c403fe68b.jpg) — Un singolo rack Vera Rubin NVL72 in vista scura, con i moduli interni illuminati. Fonte: NVIDIA.
- [NVIDIA Vera Rubin Platform Seven Chips](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/ed9b528e-5d4b-47ec-a3de-0df13e501941.jpg) — I sette chip della piattaforma Vera Rubin disposti in fila, nell'ordine in cui NVIDIA li presenta. Fonte: NVIDIA.

*Immagini: NVIDIA.*

## Cisco N9100: switch per reti AI

Secondo Cisco, la serie N9100 è composta da switch basati sul silicio **NVIDIA Spectrum-X Ethernet**, pensati per neocloud e cloud sovrani e dichiarati compatibili con l'architettura di riferimento **NVIDIA Cloud Partner (NCP)**. Il produttore indica una banda di **51,2 Tbps** e **102,4 Tbps**, con Ethernet senza perdite e bassa latenza per i carichi AI. Cisco affianca a questi modelli anche silicio Cisco Silicon One e Cloud Scale.

### Sistema operativo e gestione

Per il sistema operativo potete scegliere tra **NX-OS** e **SONiC**. La gestione passa da Nexus One, piano di gestione unificato che si appoggia a **Nexus Dashboard** on-premises oppure a **Nexus Hyperfabric** in cloud. Secondo la scheda, questo approccio semplifica provisioning, monitoraggio e ottimizzazione delle reti AI.

**Switch N9100 e gestione**

- [Cisco N9100 Series Switches—AI Networking Switches](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/677d01cb-6cb4-4ba5-8a58-8eec9ac65cef.jpg) — Due switch impilati su fondo blu, con uno schermo che mostra la dashboard di gestione: il formato con cui Cisco presenta la serie nella sua scheda. Fonte: NVIDIA.
- [Cisco N9100 Overview video image](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/e5122bde-99df-4670-8a42-d60b7345d4f0.jpg) — Fotogramma del video di presentazione: una dashboard di topologia di Nexus Dashboard con una rete spine-leaf e un avviso sull'utilizzo della banda di alcuni link. Fonte: NVIDIA.

*Immagini: NVIDIA.*

| Voce | Dettaglio (secondo Cisco) |
| --- | --- |
| Cos'è | Switch per reti AI basati su NVIDIA Spectrum-X Ethernet |
| Banda | **51,2 Tbps** e **102,4 Tbps** |
| Rete | Ethernet senza perdite, bassa latenza |
| Sistemi operativi | NX-OS o SONiC |
| Gestione | Nexus One con Nexus Dashboard on-premises o Nexus Hyperfabric in cloud |
| Destinazione | Neocloud, cloud sovrani, enterprise e data center telco |
| Disponibilità | Non indicata nella scheda |
| Prezzi | Non indicati nella scheda |
| Limiti dichiarati | La scheda non ne elenca |

Per approfondire le specifiche e il quadro di riferimento, potete consultare la [scheda prodotto Cisco N9100](https://www.cisco.com/site/us/en/products/networking/cloud-networking-switches/n9100-series-switches/index.html) e il materiale su [Accelerating GPUaaS and AI factory performance](https://www.cisco.com/site/us/en/products/networking/offers/assets/thecube-research-white-paper.html).

## GB200 NVL72: il sistema precedente

GB200 NVL72 è il sistema della generazione precedente a Vera Rubin. NVIDIA lo descrive come un rack raffreddato a liquido che collega **36** CPU Grace e **72** GPU Blackwell, con un dominio NVLink da **72** GPU che si comporta come un'unica GPU e offre **130 TB/s** di banda. Il superchip GB200 Grace Blackwell combina due GPU Blackwell e una CPU Grace.

![NVIDIA Grace Blackwell GB200](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/7648ace8-8b8b-4bb1-96ae-252fb898abe5.jpg)
*Il rack GB200 NVL72 visto frontalmente su sfondo nero, con i moduli di calcolo e i cablaggi in primo piano. Fonte: NVIDIA.*

NVIDIA dichiara **30 volte** più veloce l'inferenza LLM in tempo reale rispetto a H100, **4 volte** nel training, **25 volte** di efficienza energetica e **18 volte** nell'elaborazione dati rispetto a CPU. Si tratta di benchmark del produttore: l'inferenza usa TTL di 50 ms, FTL di 5 s e 32.768 input con 1.024 output; il training è su un modello MoE da 1,8T parametri, con **4.096** HGX H100 contro **456** GB200 NVL72; l'elaborazione dati deriva da una query TPC-H Q4 confrontata con Intel Xeon 8480+. NVIDIA precisa che le prestazioni proiettate possono cambiare.

![NVIDIA GB200 NVL4](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/8e850221-bc35-4d3b-b66f-659219fd1436.jpg)
*Due schede GB200 NVL4 affiancate, con i chip di calcolo e i connettori di interconnessione. Fonte: NVIDIA.*

La variante GB200 NVL4 collega **quattro** GPU Blackwell e **due** CPU Grace tramite NVLink-C2C, per carichi che uniscono HPC e AI. NVIDIA dichiara fino a **2 volte** di prestazioni rispetto alla generazione precedente per calcolo scientifico, addestramento AI per la scienza e inferenza.

[Video: Presentazione NVIDIA del sistema, incorporata da YouTube: per vederla occorre accettare i cookie facoltativi del sito. Fonte: NVIDIA.](https://www.youtube.com/watch?v=0JxowHz0JsM)

| Voce | Dettaglio |
| --- | --- |
| Cos'è | Rack raffreddato a liquido con 36 CPU Grace e 72 GPU Blackwell |
| Disponibilità | Non indicata nella fonte |
| Prezzi | Non indicati nella fonte |
| Contesto | Riferimento della generazione precedente; confronti con H100 e CPU |
| Limiti dichiarati | Benchmark del produttore con condizioni di test specifiche; prestazioni proiettate, soggette a modifica |

Fonte: [NVIDIA GB200 NVL72](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/).

## Specifiche GB200 NVL72

Il rack **GB200 NVL72** collega **36** CPU Grace e **72** GPU Blackwell in un unico sistema a raffreddamento liquido. Il **GB200 Grace Blackwell Superchip**, che ne è componente chiave, unisce **1** CPU Grace e **2** GPU Blackwell tramite NVLink-C2C.

| Configurazione | 36 CPU Grace e 72 GPU Blackwell | 1 CPU Grace e 2 GPU Blackwell |
| --- | --- | --- |
| NVFP4 Tensor Core 2 | 1,440 \| 720 PFLOPS | 40 \| 20 PFLOPS |
| FP8/FP6 Tensor Core 2 | 720 PFLOPS | 20 PFLOPS |
| INT8 Tensor Core 2 | 720 POPS | 20 POPS |
| FP16/BF16 Tensor Core 2 | 360 PFLOPS | 10 PFLOPS |
| TF32 Tensor Core 2 | 180 PFLOPS | 5 PFLOPS |
| FP32 | 5,760 TFLOPS | 160 TFLOPS |
| FP64 / FP64 Tensor Core | 2,880 TFLOPS | 80 TFLOPS |
| GPU Memory \| Bandwidth | 13.4 TB HBM3E \| 576 TB/s | 372 GB HBM3E \| 16 TB/s |
| NVLink Bandwidth | 130 TB/s | 3.6 TB/s |
| CPU Core Count | 2,592 Arm® Neoverse V2 cores | 72 Arm Neoverse V2 cores |
| CPU Memory \| Bandwidth | 17 TB LPDDR5X \| 14 TB/s | Up to 480 GB LPDDR5X \| Up to 512 GB/s |

Specifiche dichiarate da NVIDIA per il rack GB200 NVL72 e per il superchip GB200: potenza di calcolo per formato numerico, memoria HBM3E e LPDDR5X, banda NVLink e numero di core CPU. Fonte: NVIDIA.

Le righe Tensor Core sono riportate in modalità sparse. Secondo la nota della fonte, il valore dense è la metà di quello sparse. La memoria LPDDR5X della CPU è indicata con **17 TB** a livello di rack e fino a **480 GB** per il superchip.

> **Attenzione:** Confrontate le cifre sempre nella stessa modalità, sparse o dense: la tabella non le presenta come equivalenti.

## Neocloud e cloud sovrani: il white paper

### Cosa propone il documento

Il white paper, realizzato da theCUBE Research e ospitato sul sito di **Cisco**, analizza come i neocloud e i cloud sovrani possano far crescere l'offerta di GPUaaS e di AI factory. Le esigenze individuate sono tre: prestazioni deterministiche e senza perdite su larga scala, isolamento multi-tenant con garanzie di sicurezza e rapido deploy di nuovi cluster GPU.

Secondo la tesi di Cisco, un approccio di rete AI integrato e basato su Ethernet, come quello offerto da **Cisco Nexus One**, riduce il rischio di deploy, semplifica le operazioni e rende le prestazioni più prevedibili.

![Logo Cisco bianco su fondo nero, con nove barre verticali di altezza diversa sopra la scritta CISCO. In basso, sfumature blu e rosse.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/76a93fcb-e217-40e4-b5da-b30133457297/e9e4937b-d820-4cb8-8caa-0b432b8799bd.jpg)
*È l'immagine di copertina del white paper: il logo Cisco su fondo scuro, che introduce il documento dedicato a neocloud e cloud sovrani. Fonte: NVIDIA.*

### Come leggere questo documento

> **Attenzione:** Il documento non riporta alcun dato numerico: non ci sono misure di prestazioni, costi o tempi di installazione. Le affermazioni su Cisco Nexus One sono la posizione del produttore e non risultati verificati in questa fonte.

Se gestite infrastrutture GPU o state valutando un cloud sovrano, potete scaricare il [white paper](https://www.cisco.com/site/us/en/products/networking/offers/assets/thecube-research-white-paper.html) e verificare da soli le argomentazioni proposte.

## Come leggere questi numeri

### Chi ha misurato i dati

Quasi tutti i dati arrivano dai produttori: **NVIDIA** per Vera Rubin NVL72 e GB200 NVL72, **Cisco** per la linea N9100. Nei documenti letti non risultano misure indipendenti. I benchmark sono quindi test condotti dagli stessi produttori e, in molti casi, dichiarati come proiezioni soggette a modifiche.

### Condizioni di test

Ogni confronto dipende dal modello usato e dalla lunghezza del contesto, indicata con ISL (token in ingresso) e OSL (token in uscita). Il costo per milione di token citato da NVIDIA, per esempio, è misurato sul modello **Kimi-K2-Thinking** con **32K/8K**. Modelli o carichi di lavoro diversi possono dare risultati diversi.

### Sparse e dense, FP4 e FP8

Una specifica può essere «sparse», cioè calcolata tenendo conto di valori nulli, oppure «dense». Nelle schede NVIDIA l'inferenza in NVFP4 è indicata come sparse, mentre training e FP8/FP6 sono dense: confrontare le due cifre direttamente non è corretto. FP4 e FP8 sono formati di calcolo a precisione diversa, quindi i loro valori non sono intercambiabili.

### Piccolo glossario

- PFLOPS e ZFLOPS: unità di potenza di calcolo. Lo ZFLOPS è un ordine di grandezza molto superiore al PFLOPS.
- Token: frammento di testo elaborato dal modello.
- MW (megawatt): potenza elettrica assorbita dal data center.
- HBM4: memoria ad alta banda montata sulle GPU Rubin.
- MoE (mixture of experts): architettura in cui solo una parte del modello lavora su ogni richiesta.

> **Attenzione:** La cifra di **40K GPU** vale per un'AI factory da **100 MW** basata su NVIDIA DSX con MaxLPS, non per un singolo rack da 72 GPU.

## Cosa significa per un'azienda

Prima di firmare un contratto per un'infrastruttura AI, potete fare alcune verifiche concrete. Le scelte seguenti si basano su quanto dichiarato dai produttori, che restano da verificare caso per caso.

1. Chiedete al fornitore quali standard **NVIDIA Cloud Partner (NCP)** rispettano le soluzioni proposte e se la conformità è documentata con una validazione verificabile.
2. Verificate che il vostro data center abbia spazio, alimentazione e impianti di raffreddamento a liquido adeguati ai rack previsti, prima di valutare piattaforme come NVIDIA Vera Rubin NVL72.
3. Stabilite se il vero collo di bottiglia è la banda di rete o il consumo elettrico. USFP è presentato da NVIDIA e Cisco con **4x** di densità di banda e circa **1,3x** di efficienza energetica rispetto ai moduli a 200Gb/s per corsia, ma si tratta di dati dei produttori e i primi moduli sono ancora in programma.
4. Chiedete i benchmark con le condizioni di prova, cioè carico di lavoro, configurazione e versioni software, e non solo il numero di marketing. Ad esempio, la capacità di **102,4 Tbps** dei switch Cisco N9100 è una dichiarazione del produttore.
5. Se non possedete un'infrastruttura propria, valutate l'acquisto tramite neocloud: le fonti indicano proprio i neocloud e i sovrani cloud come destinatari delle soluzioni conformi NCP.
6. Per scegliere il fornitore, consultate [Chi fa intelligenza artificiale per le aziende in Italia](https://andreapirazzini.it/blog/chi-fa-intelligenza-artificiale-per-aziende-italia).

## Domande frequenti

**Che cos'è USFP e a quale velocità lavora?**

USFP (Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable) è un modulo ottico annunciato da **NVIDIA** e **Cisco** per lavorare a **400 Gb/s per corsia**, con capacità fino a **12,8 Tb/s**. La prima versione prevede **16 corsie** full-duplex in formato OSFP-sized. Secondo i produttori, offre **4x** di densità di banda e circa **1,3x** di efficienza energetica rispetto ai moduli a 200 Gb/s per corsia. Sono dichiarazioni del produttore, non verificate da fonti indipendenti.

**Per usare Vera Rubin serve un nuovo data center?**

Le fonti non parlano di un nuovo edificio. NVIDIA descrive **Vera Rubin NVL72** come costruito sul rack **MGX NVL72 di terza generazione**, con una transizione fluida dalle generazioni precedenti. Per USFP, i produttori dichiarano che l'adozione è possibile senza rifare l'infrastruttura del data center: anche questa è un'affermazione del produttore.

**Chi produce i moduli USFP?**

**TE Connectivity** e **Amphenol** lavorano con NVIDIA e Cisco a cage, connettori e moduli, e sono attesi altri partner. Le aziende prevedono inoltre una specifica aperta, da sviluppare attraverso un progetto multi-source in arrivo.

**Quando arriva l'offerta Cisco con Supermicro?**

Cisco annuncia che inizierà a offrire le soluzioni di calcolo **Supermicro** nell'ambito di Secure AI Factory with NVIDIA a partire da **ottobre 2026**.

**Quali prestazioni dichiara NVIDIA per Vera Rubin NVL72?**

NVIDIA dichiara **un decimo** del costo per milione di token rispetto a GB200 NVL72 per inferenza agentica, fino a **10x** più token per megawatt e training di modelli MoE con **un quarto** delle GPU. I risultati dipendono da modelli e configurazioni specifici, sono indicati come soggetti a modifiche e in parte sono proiezioni: sono cifre del produttore.

## Come è stato calcolato il voto

Il voto della valutazione è la media di questi criteri, ciascuno motivato con un fatto delle fonti ufficiali.

| Criterio | Voto | Motivo |
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| Prestazioni dichiarate | 7/10 | NVIDIA dichiara per Vera Rubin NVL72 fino a 10x più token per megawatt rispetto a GB200 NVL72 e 72 GPU Rubin con 3.600 PFLOPS NVFP4 Inference, ma sono dati del produttore e le fonti indicano che le prestazioni sono 'subject to change' e… |
| Disponibilità | 6/10 | La pagina NVIDIA indica Vera Rubin NVL72 come 'Available Now' e cita la rampa in piena produzione, mentre Cisco avvia l'offerta di sistemi Supermicro solo da ottobre 2026. |
| Prezzo | 2/10 | Le fonti non indicano prezzi: la voce di contatto dice solo di contattare le vendite per ottenere il sistema. |
| Trasparenza dei dati | 6/10 | La scheda tecnica riporta specifiche dettagliate e note metodologiche (sparse/dense, modello Kimi-K2 usato per i test), ma molti risultati di efficienza sono proiezioni del produttore non verificate da terzi nelle fonti. |
| Apertura e licenza | 4/10 | Per USFP NVIDIA e Cisco pianificano una specifica industriale aperta tramite un progetto multi-sorgente futuro, mentre per Vera Rubin NVL72 le fonti non indicano termini di licenza. |