NVIDIAは、次世代AIインフラの主戦場を単体GPUの性能競争から、ラックスケールの統合システムへ移す。米サンノゼで開催する「GTC 2026」で、MGX共通アーキテクチャを採用した5種のラックスケール製品を発表し、AIファクトリー全体を設計するインフラ戦略を鮮明にした。

同社が16日のメディアブリーフィングで公開したのは、「Vera Rubin NVL72」「Grok 3 LPX」「Vera CPUラック」「BlueField4 STXストレージ」「Spectrum6 SPX」の5製品。各ラックが異なる処理負荷やボトルネックを分担し、AIスーパーコンピューティング基盤を構成する。NVIDIAによると、Rubin世代のチップ7製品はすべて量産段階に入った。

NVIDIAは今回の製品群を、過去最大級のインフラ拡張を支えるプラットフォームと位置付ける。狙いは、AIデータセンターで発生するコンテキスト処理やデコード処理のボトルネックを、チップ単位ではなくシステム全体で解消することにある。

この戦略の中核となるのが、GPUラックとLPUを組み合わせた構成だ。NVIDIAは、Grokの買収で獲得したLPU（言語処理装置）技術をGPUラックと物理的に結合した。LPXラックには256基のLPUと128GBのSRAMを搭載し、SpectrumXベースの専用インターコネクトでVera Rubinラックと接続する。両ラックは連携してAIモデルのデコードトークンをレイヤー単位で共同処理し、GPUがアテンション演算、LPUがFFN（フィードフォワードネットワーク）層を担う仕組みだ。

NVIDIAによると、この構成により1兆パラメータのモデルで毎秒500トークンの処理が可能になり、100万トークン当たりの単価は45ドル（約6750円）となる。処理性能は従来比35倍に高まるとしている。LPXラックは今年下半期にVera Rubinと同時投入する予定だ。

こうした構成変更は、メモリ市場にも影響を及ぼす見通しだ。Vera Rubin NVL72では、GPU1基当たり288GBのHBM4を搭載する。一方、LPXはSRAMを用いる構造で、HBMと直接競合しない。

むしろGPUラックが高付加価値のアテンション演算に特化することで、Rubinプラットフォーム全体ではHBM4の搭載密度が前世代より高まる可能性がある。NVIDIAが世代交代のたびに単一GPU当たりのHBM容量を積み増してきた流れは、Rubin世代でも続く格好だ。

業界では今回のGTC発表について、AIインフラ投資の質的転換点とみる向きがある。ラック単位での統合設計が広がれば、単純なチップ性能だけでなく、システム統合力を持つサプライチェーン企業の重要性が一段と高まる可能性がある。

メモリ各社にとってはHBM4受注拡大の機会となるほか、AIファクトリー増設に伴う電力・装置需要の拡大が、関連する素材、部品、装置企業にも波及するとの見方が出ている。NVIDIAのサプライチェーン全体でみれば、恩恵の裾野はGPU単体の供給時より広がる見通しだ。

TrendForceは、今年はHBM3EからHBM4への切り替え需要が急増すると分析している。SK hynixはHBM市場で首位を維持しており、Samsung ElectronicsもHBM4の本格供給に向けた準備を進めている。

GPU以外の需要拡大も見逃せない。NVIDIAは、エージェント型AIのワークロード拡大に伴い、コードのコンパイル、SQLクエリ、Python実行などのツール呼び出しでCPU負荷が急増していると説明した。これに対応するため、自社設計CPU「Vera」をRubinプラットフォームに組み込む。

Veraは、AI実行向けに最適化した新コアアーキテクチャ「Olympusコア」を採用した。NVIDIAによると、x86と比べてコア当たりのメモリ帯域幅は3倍、エネルギー効率は2倍、単一スレッド性能は1.5倍となる。Vera CPUラック1基にはVera CPUを256基、メモリを400TB、毎秒300TBのメモリ帯域幅を搭載する。MetaのOpenDC Perfベンチマークでは、前世代のGrace比で2倍の性能向上を記録したという。

NVIDIAはあわせて、同じ電力条件でAI計算資源を30％多く配置できる「Rubin DSX」プラットフォームも発表する予定だ。エージェント型AIの普及によってAIファクトリー内の計算資源構成そのものが変わりつつあり、運用効率化への需要は今後、電力や冷却関連設備の市場にも広がる可能性がある。今回のプラットフォームは、200社超のデータインフラパートナーと構築するとしている。