ジェンスン・黄は再びCESの舞台に立った。NVIDIAの舵取り役は、壮大な技術発表を通じて、AI計算の未来像を業界に示した。例年とは異なり、今年の目玉は従来のコンシューマ向けグラフィックスカードではなく、重さ2.5トン、6種類のカスタムチップを統合した企業向けスーパーコンピューティングプラットフォーム——Vera Rubinだった。この名前は天文学者のビラ・ルービンに由来し、NVIDIAがAI宇宙の新たな境界を探索し続ける意志を象徴している。## Vera Rubinのチップ設計思想の刷新と性能向上の背後にあるシステム革新従来の研究開発モデルでは、NVIDIAは「世代ごとに1～2種類のチップを改良する」という保守的な戦略を採用してきた。しかしVera Rubinはこれを打ち破り、一度に6種類の新チップを設計・量産した。これは業界でも前例のない試みだ。ジェンスン・黄はこれを「極限協調設計」と呼び、チップアーキテクチャとプラットフォーム全体の各層で同期的に革新を進めている。この6つのチップはそれぞれの役割を担う。Vera CPUはNVIDIA独自の88コアOlympusアーキテクチャを採用し、システムメモリは1.5TB（前世代のGrace比で3倍増）を搭載。これだけで複雑なAIアプリケーションを支える基盤となる。Rubin GPUは推論性能50PFLOPSを誇り、前世代のBlackwellの5倍の性能を実現しつつ、トランジスタ数は1.6倍に抑えられている。設計効率の飛躍的な向上が窺える。このほかConnectX-9ネットワークカード、BlueField-4データ処理ユニット、NVLink-6スイッチチップ、Spectrum-6光イーサネットチップも統合されている。各チップは綿密に設計され、システム全体が有機的に連携して動作する。実性能を見ると、Vera Rubinアーキテクチャを採用したNVL72システムは推論で3.6EFLOPS、Blackwell世代比で5倍の計算能力を持つ。トレーニング性能は2.5EFLOPSで、従来比3.5倍の向上だ。しかも、トランジスタ数の増加はわずか1.7倍にとどまる。これは半導体プロセスとアーキテクチャの両面で大きな突破を示している。物理設計の進歩も目覚ましい。従来のスーパーコンピュータノードは43本のケーブルと2時間の組み立て時間を要し、誤配も多かったが、Vera Rubinノードはケーブル不要で、液冷管6本だけで構成され、組み立てはわずか5分に短縮された。背後のNVLinkメインネットワークは、約3200kmの銅線と5000本の銅ケーブルを用い、400Gbpsのデータ伝送を実現。詹森・黄は冗談交じりに、「非常に強靭なCEOでないと運べないかも」と語った。## メモリ革命とネットワーク高速化、AIアプリの重要なボトルネック解消AIの課題の一つは、コンテキスト内メモリ不足だ。対話型AIでは「KVキャッシュ」が働き、AIの作業記憶となる。対話の回数やモデル規模の拡大に伴い、従来のHBM（高帯域幅メモリ）は逼迫していた。Vera RubinはBlueField-4を用いてKVキャッシュを独立管理する解決策を採用。各ノードには4つのBlueField-4を搭載し、各150TBのコンテキストメモリを持つ。これにより、GPUごとに16TBの追加メモリ容量が確保され、従来の約1TBと比べて飛躍的な拡張となる。しかも、アクセス速度や帯域（200Gbps）は維持されている。しかし、メモリだけでは不十分だ。数十台のサーバー、数万のGPUが協調して動作する際、ネットワークインフラが新たなボトルネックとなる。そこで登場したのがSpectrum-Xだ。これはNVIDIAが初めて投入した「AI生成特化」エンドツーエンドのイーサネットプラットフォーム。TSMCのCOOPプロセスとシリコンフォトニクス技術を採用し、512チャネル×200Gbpsの伝送速度をサポートする。経済的な観点から見ると、50億ドル投資のキロワット級データセンターにおいて、Spectrum-Xはスループットを25%向上させ、約5億ドルのコスト削減に寄与する。詹森・黄はこのネットワークシステムを「ほぼ無料で提供されるようなもの」と表現した。さらに、Vera Rubinはセキュリティ面でも進展を見せている。データの伝送・保存・計算のすべてにおいて暗号化を施し、PCIe、NVLink、CPU-GPU間通信、その他バスも含む。企業は自社モデルを外部システムに展開しても、データ漏洩の心配がない。## オープンソースとAI民主化、新世代モデルが産業エコシステムを再構築発表会のハイライトの一つは、ジェンスン・黄のオープンAIコミュニティへの熱意だ。彼は昨年のDeepSeek V1の革新的リリースが世界を揺るがせたことに触れ、「最初のオープン推論モデル」として、業界の革新を牽引したと語る。スライドには国内のKimiやDeepSeek V3.2が、世界のオープンソースモデルのトップに位置している。ジェンスン・黄は、現状のオープンソースモデルは業界の最先端から半年遅れていると認めつつも、「半年ごとに新たな突破的モデルが登場している」と述べる。この速度感は、スタートアップや大手企業、研究機関にとっても刺激となり、NVIDIAもこの競争に遅れまいと努力を続けている。こうした背景から、NVIDIAは単なるチップメーカーの枠を超え、数十億ドル規模のDGX Cloudスーパーコンピューティングクラスターを構築し、タンパク質合成モデルのLa ProteinaやOpenFold 3など最先端の応用を開発・展開している。医療、物理AI、エージェント、ロボット、自動運転といった分野のオープンエコシステムも拡大中だ。Nemotronシリーズは、音声、多モーダル、検索強化生成、安全対策など多彩なモデル群を展開し、複数の権威ランキングで高評価を獲得。すでに多くの企業が実用化を始めている。## AIの物理化身Alpamayo、自動運転は推論時代へ巨大言語モデルが「デジタル世界」の課題を解決したとすれば、次なる野望は「物理世界」の制覇だ。ジェンスン・黄は「三核コンピュータ」アーキテクチャを提唱し、物理AIの推進を図る。訓練用コンピュータ（従来のGPUシステム）、推論用コンピュータ（ロボットや自動運転車のエッジに配置される“小脳”）、シミュレーション用コンピュータ（OmniverseやCosmosによる仮想訓練環境）という三層構造だ。この三層アーキテクチャの具体的な製品が、Alpamayoだ。これはNVIDIAが正式に発表した、世界初の思考能力を持つ自動運転システム。従来のルールベースの自動運転と異なり、エンドツーエンドの深層学習システムであり、「長尾問題」の解決に革新をもたらす。車両が未曾有の複雑な道路状況に直面したとき、Alpamayoは単なる事前プログラムの実行にとどまらず、人間のドライバーのように推論と判断を行う。しかも、「次に何をすべきか、なぜそうするのか」を明示し、現場でのデモでは、極めて複雑な交通シナリオを常識的に解釈し対応できる能力を披露した。メルセデス・ベンツCLAは、Alpamayo技術の最初の商用適用例となる。このモデルは今年第1四半期に米国で発売され、その後欧州やアジアにも展開予定だ。NCAP最高安全評価も獲得しており、これはNVIDIAが設計した「二層安全スタック」によるもの。AIモデルの自信不足時には従来の安全モードに即座に切り替わり、安全性を確保している。## ロボットエコシステムと産業の未来、仮想から現実へもう一つの注目はロボット戦略だ。NVIDIAは複数のパートナーとともに、人型ロボットやBoston Dynamicsの四足歩行ロボットなどを披露した。ジェンスン・黄は、すべてのロボットにJetsonマイクロコンピューティングユニットを搭載し、OmniverseのIsaac Simulatorを用いて訓練を行うと強調した。さらに、NVIDIAはこの技術エコシステムを、Synopsys、Cadence、Siemensといった産業ソフトウェア大手の体系に統合しつつある。彼の見解では、最大のロボットは工場そのものである。未来像は、チップ設計、システム設計、工場のシミュレーションすべてを物理AIが加速させることだ。会場にはディズニーのロボットも登場し、詹森・黄はこれらの可愛らしいロボットに向かって、「あなたたちはコンピュータの中で設計され、製造され、重力に逆らう前にコンピュータの中で検証・認証される」と冗談を交えた。もし後半部分だけを見ると、まるでロボットやモデル企業の新製品発表会のように見えるだろう。## チップ供給からAI推進者へ、詹森・黄の戦略的転換AIバブルの議論が盛んな中、ジェンスン・黄のこの発表会の深層には、興味深い戦略的意図がある。ムーアの法則の鈍化により従来の性能向上路線が行き詰まる中、Vera Rubinのようなプラットフォーム級製品を通じて、AIの実用価値を証明しようとしているのだ。計算能力の積み上げから、実際の応用・展開へと軸足を移す戦略だ。この戦略的シフトは、ハードウェアだけにとどまらない。NVIDIAは応用層やエコシステム層への深い投資も始めている。オープンソースモデルの支援、DGX Cloudの構築、Alpamayoの自動運転や物理AIモデルの開発・展開など、実製品と事例を通じて、AIが世界を変える力を語り続けている。最後に面白いのは、CESの時間制約のため、ジェンスン・黄が未公開のスライドを大量に用意していたことだ。彼はそれらをまとめたユーモラスな動画も作成し、技術革新への真剣さと産業の未来に対する寛容な視野を併せ持つ、彼の個性を再び示している。
ジェンセン・ホアンがスーパーコンピュータの新時代を切り開き、ヴェラ・ルービンがAI分野の変革者となる
ジェンスン・黄は再びCESの舞台に立った。NVIDIAの舵取り役は、壮大な技術発表を通じて、AI計算の未来像を業界に示した。例年とは異なり、今年の目玉は従来のコンシューマ向けグラフィックスカードではなく、重さ2.5トン、6種類のカスタムチップを統合した企業向けスーパーコンピューティングプラットフォーム——Vera Rubinだった。この名前は天文学者のビラ・ルービンに由来し、NVIDIAがAI宇宙の新たな境界を探索し続ける意志を象徴している。
Vera Rubinのチップ設計思想の刷新と性能向上の背後にあるシステム革新
従来の研究開発モデルでは、NVIDIAは「世代ごとに1～2種類のチップを改良する」という保守的な戦略を採用してきた。しかしVera Rubinはこれを打ち破り、一度に6種類の新チップを設計・量産した。これは業界でも前例のない試みだ。ジェンスン・黄はこれを「極限協調設計」と呼び、チップアーキテクチャとプラットフォーム全体の各層で同期的に革新を進めている。
この6つのチップはそれぞれの役割を担う。Vera CPUはNVIDIA独自の88コアOlympusアーキテクチャを採用し、システムメモリは1.5TB（前世代のGrace比で3倍増）を搭載。これだけで複雑なAIアプリケーションを支える基盤となる。Rubin GPUは推論性能50PFLOPSを誇り、前世代のBlackwellの5倍の性能を実現しつつ、トランジスタ数は1.6倍に抑えられている。設計効率の飛躍的な向上が窺える。
このほかConnectX-9ネットワークカード、BlueField-4データ処理ユニット、NVLink-6スイッチチップ、Spectrum-6光イーサネットチップも統合されている。各チップは綿密に設計され、システム全体が有機的に連携して動作する。
実性能を見ると、Vera Rubinアーキテクチャを採用したNVL72システムは推論で3.6EFLOPS、Blackwell世代比で5倍の計算能力を持つ。トレーニング性能は2.5EFLOPSで、従来比3.5倍の向上だ。しかも、トランジスタ数の増加はわずか1.7倍にとどまる。これは半導体プロセスとアーキテクチャの両面で大きな突破を示している。
物理設計の進歩も目覚ましい。従来のスーパーコンピュータノードは43本のケーブルと2時間の組み立て時間を要し、誤配も多かったが、Vera Rubinノードはケーブル不要で、液冷管6本だけで構成され、組み立てはわずか5分に短縮された。背後のNVLinkメインネットワークは、約3200kmの銅線と5000本の銅ケーブルを用い、400Gbpsのデータ伝送を実現。詹森・黄は冗談交じりに、「非常に強靭なCEOでないと運べないかも」と語った。
メモリ革命とネットワーク高速化、AIアプリの重要なボトルネック解消
AIの課題の一つは、コンテキスト内メモリ不足だ。対話型AIでは「KVキャッシュ」が働き、AIの作業記憶となる。対話の回数やモデル規模の拡大に伴い、従来のHBM（高帯域幅メモリ）は逼迫していた。
Vera RubinはBlueField-4を用いてKVキャッシュを独立管理する解決策を採用。各ノードには4つのBlueField-4を搭載し、各150TBのコンテキストメモリを持つ。これにより、GPUごとに16TBの追加メモリ容量が確保され、従来の約1TBと比べて飛躍的な拡張となる。しかも、アクセス速度や帯域（200Gbps）は維持されている。
しかし、メモリだけでは不十分だ。数十台のサーバー、数万のGPUが協調して動作する際、ネットワークインフラが新たなボトルネックとなる。そこで登場したのがSpectrum-Xだ。これはNVIDIAが初めて投入した「AI生成特化」エンドツーエンドのイーサネットプラットフォーム。TSMCのCOOPプロセスとシリコンフォトニクス技術を採用し、512チャネル×200Gbpsの伝送速度をサポートする。
経済的な観点から見ると、50億ドル投資のキロワット級データセンターにおいて、Spectrum-Xはスループットを25%向上させ、約5億ドルのコスト削減に寄与する。詹森・黄はこのネットワークシステムを「ほぼ無料で提供されるようなもの」と表現した。
さらに、Vera Rubinはセキュリティ面でも進展を見せている。データの伝送・保存・計算のすべてにおいて暗号化を施し、PCIe、NVLink、CPU-GPU間通信、その他バスも含む。企業は自社モデルを外部システムに展開しても、データ漏洩の心配がない。
オープンソースとAI民主化、新世代モデルが産業エコシステムを再構築
発表会のハイライトの一つは、ジェンスン・黄のオープンAIコミュニティへの熱意だ。彼は昨年のDeepSeek V1の革新的リリースが世界を揺るがせたことに触れ、「最初のオープン推論モデル」として、業界の革新を牽引したと語る。スライドには国内のKimiやDeepSeek V3.2が、世界のオープンソースモデルのトップに位置している。
ジェンスン・黄は、現状のオープンソースモデルは業界の最先端から半年遅れていると認めつつも、「半年ごとに新たな突破的モデルが登場している」と述べる。この速度感は、スタートアップや大手企業、研究機関にとっても刺激となり、NVIDIAもこの競争に遅れまいと努力を続けている。
こうした背景から、NVIDIAは単なるチップメーカーの枠を超え、数十億ドル規模のDGX Cloudスーパーコンピューティングクラスターを構築し、タンパク質合成モデルのLa ProteinaやOpenFold 3など最先端の応用を開発・展開している。医療、物理AI、エージェント、ロボット、自動運転といった分野のオープンエコシステムも拡大中だ。
Nemotronシリーズは、音声、多モーダル、検索強化生成、安全対策など多彩なモデル群を展開し、複数の権威ランキングで高評価を獲得。すでに多くの企業が実用化を始めている。
AIの物理化身Alpamayo、自動運転は推論時代へ
巨大言語モデルが「デジタル世界」の課題を解決したとすれば、次なる野望は「物理世界」の制覇だ。ジェンスン・黄は「三核コンピュータ」アーキテクチャを提唱し、物理AIの推進を図る。訓練用コンピュータ（従来のGPUシステム）、推論用コンピュータ（ロボットや自動運転車のエッジに配置される“小脳”）、シミュレーション用コンピュータ（OmniverseやCosmosによる仮想訓練環境）という三層構造だ。
この三層アーキテクチャの具体的な製品が、Alpamayoだ。これはNVIDIAが正式に発表した、世界初の思考能力を持つ自動運転システム。従来のルールベースの自動運転と異なり、エンドツーエンドの深層学習システムであり、「長尾問題」の解決に革新をもたらす。
車両が未曾有の複雑な道路状況に直面したとき、Alpamayoは単なる事前プログラムの実行にとどまらず、人間のドライバーのように推論と判断を行う。しかも、「次に何をすべきか、なぜそうするのか」を明示し、現場でのデモでは、極めて複雑な交通シナリオを常識的に解釈し対応できる能力を披露した。
メルセデス・ベンツCLAは、Alpamayo技術の最初の商用適用例となる。このモデルは今年第1四半期に米国で発売され、その後欧州やアジアにも展開予定だ。NCAP最高安全評価も獲得しており、これはNVIDIAが設計した「二層安全スタック」によるもの。AIモデルの自信不足時には従来の安全モードに即座に切り替わり、安全性を確保している。
ロボットエコシステムと産業の未来、仮想から現実へ
もう一つの注目はロボット戦略だ。NVIDIAは複数のパートナーとともに、人型ロボットやBoston Dynamicsの四足歩行ロボットなどを披露した。ジェンスン・黄は、すべてのロボットにJetsonマイクロコンピューティングユニットを搭載し、OmniverseのIsaac Simulatorを用いて訓練を行うと強調した。
さらに、NVIDIAはこの技術エコシステムを、Synopsys、Cadence、Siemensといった産業ソフトウェア大手の体系に統合しつつある。彼の見解では、最大のロボットは工場そのものである。未来像は、チップ設計、システム設計、工場のシミュレーションすべてを物理AIが加速させることだ。
会場にはディズニーのロボットも登場し、詹森・黄はこれらの可愛らしいロボットに向かって、「あなたたちはコンピュータの中で設計され、製造され、重力に逆らう前にコンピュータの中で検証・認証される」と冗談を交えた。
もし後半部分だけを見ると、まるでロボットやモデル企業の新製品発表会のように見えるだろう。
チップ供給からAI推進者へ、詹森・黄の戦略的転換
AIバブルの議論が盛んな中、ジェンスン・黄のこの発表会の深層には、興味深い戦略的意図がある。ムーアの法則の鈍化により従来の性能向上路線が行き詰まる中、Vera Rubinのようなプラットフォーム級製品を通じて、AIの実用価値を証明しようとしているのだ。計算能力の積み上げから、実際の応用・展開へと軸足を移す戦略だ。
この戦略的シフトは、ハードウェアだけにとどまらない。NVIDIAは応用層やエコシステム層への深い投資も始めている。オープンソースモデルの支援、DGX Cloudの構築、Alpamayoの自動運転や物理AIモデルの開発・展開など、実製品と事例を通じて、AIが世界を変える力を語り続けている。
最後に面白いのは、CESの時間制約のため、ジェンスン・黄が未公開のスライドを大量に用意していたことだ。彼はそれらをまとめたユーモラスな動画も作成し、技術革新への真剣さと産業の未来に対する寛容な視野を併せ持つ、彼の個性を再び示している。