2026年初登場、黄仁勲が2.5トンの「核爆弾」を投下｜CES2026

*最後にちょっとしたサプライズ動画があります。 これはNVIDIAが5年ぶりにCESでコンシューマ向けGPUを発表しなかった初めての出来事です。 CEOのJensen Huang（黄仁勋）がNVIDIA Liveの舞台中央に堂々と歩いて登場。去年と同じ光沢のあるワニ皮ジャケットを着ていました。 昨年の単独基調講演とは異なり、2026年のJensen Huangはスケジュールが過密です。NVIDIA LiveからSiemensのインダストリアルAIディスカッション、そしてLenovo TechWorldカンファレンスまで、48時間で3つのイベントを駆け抜けました。 前回はCESでRTX 50シリーズGPUを発表しました。今回は、物理AI、ロボティクス、そして重さ2.5トンの「 エンタープライズ級の核兵器 」が真の主役となりました。 Vera Rubinコンピューティングプラットフォームが登場、買えば買うほどお得 発表会中、エンターテイナーとしても知られるJensen Huangは、2.5トンのAIサーバーラックをステージに直接持ち込み、今回の発表の目玉である「Vera Rubinコンピューティングプラットフォーム」を紹介しました。このプラットフォームは、ダークマターを発見した天文学者にちなんで名付けられており、目標はただ一つ： AIトレーニングのスピードを加速し、次世代モデルの到来を早めることです。 通常、NVIDIAの社内ルールでは、各世代の製品で変更できるチップは1～2個までとされています。 しかし、今回のVera Rubinはこの常識を打破し、一度に6種類のチップを再設計し、すでに量産体制に入っています。
その理由は、ムーアの法則の鈍化に伴い、従来の性能向上のやり方ではAIモデルの年10倍の成長速度についていけなくなったからです。そこでNVIDIAは「究極の協調設計」を選択しました——すべてのチップとプラットフォームの各レイヤーで同時にイノベーションを行うのです。 この6つのチップは以下の通りです： 1. Vera CPU： - 88個のNVIDIAカスタムOlympusコア - NVIDIA空間マルチスレッディング技術を採用し、176スレッド対応 - NVLink C2C帯域幅1.8TB/s - システムメモリ1.5TB（Graceの3倍） - LPDDR5X帯域幅1.2TB/s - 2270億トランジスタ 2. Rubin GPU： - NVFP4推論性能50PFLOPS、前世代Blackwellの5倍 - 3360億トランジスタを搭載、Blackwell比1.6倍増 - 第三世代Transformerエンジンを搭載し、Transformerモデルの要求に応じて精度を動的に調整可能 3. ConnectX-9 ネットワークカード： - 200G PAM4 SerDesベースの800Gb/sイーサネット - プログラマブルRDMAとデータパスアクセラレーター - CNSAとFIPS認証取得 - 230億トランジスタ 4. BlueField-4 DPU： - 次世代AIストレージプラットフォーム向けに構築されたエンドツーエンドエンジン - SmartNICとストレージプロセッサー向け800G Gb/s DPU - ConnectX-9と組み合わせた64コアGrace CPU - 1260億トランジスタ 5. NVLink-6 スイッチチップ： - 18のコンピュートノードを接続し、最大72個のRubin GPUを一体として協調動作可能 - NVLink 6アーキテクチャ下では、各GPUが3.6TB/秒のall-to-all通信帯域を獲得 - 400G SerDes採用、In-Network SHARP Collectives対応、スイッチネットワーク内部でコレクティブ通信を完結 6. Spectrum-6 光イーサネットスイッチチップ - 512チャネル、各チャネル200Gbpsでより高速なデータ転送を実現 - TSMCのCOOPプロセスによるシリコンフォトニクス技術を集積 - 共封装光学インターフェース（copackaged optics）を装備 - 3520億トランジスタ 6種のチップの深い統合により、Vera Rubin NVL72システムの性能は前世代Blackwellに比べて全方位で向上しました。 NVFP4推論タスクでは、同チップは3.6EFLOPSという驚異的な計算力を達成し、前世代Blackwellアーキテクチャ比で5倍向上。NVFP4トレーニングでは2.5EFLOPSを達成し、3.5倍の性能アップです。 ストレージ容量面では、NVL72は54TBのLPDDR5Xメモリを搭載し、前世代の3倍。HBM（高帯域幅メモリ）容量は20.7TBで1.5倍増。帯域性能はHBM4で1.6PB/s、2.8倍向上。スケールアップ帯域は260TB/sと2倍増です。 これほどの性能向上にもかかわらず、トランジスタ数は1.7倍増の220兆個にとどまり、半導体製造技術の革新力を示しています。 エンジニアリング設計面でも、Vera Rubinは技術的ブレイクスルーをもたらしました。 これまでスーパーコンピュータノードは43本のケーブル接続が必要で、組立に2時間かかり、ミスも起こりやすかったのですが、Vera Rubinノードはケーブルゼロ、液冷パイプ6本だけで5分で完了。 さらに驚くべきは、ラックの裏側には総延長約3.2kmの銅線が張り巡らされ、5000本の銅線でNVLinkのバックボーンネットワークを構成、400Gbpsの伝送速度を実現。Jensen Huang曰く：「数百ポンドあるかもしれないので、体格のいいCEOじゃないと務まらないよ」とのこと。 AI業界では「時間＝金」。重要なデータとして、100兆パラメータのモデルをトレーニングする場合、RubinはBlackwellシステムの1/4台数で済み、Token生成コストはBlackwellの約1/10です。 さらに、Rubinの消費電力はGrace Blackwellの2倍ですが、性能向上は消費電力増加を大きく上回り、推論性能は5倍、トレーニング性能は3.5倍向上しています。 より重要なのは、RubinはBlackwellと比べてスループット（1ワット・1ドルあたりのAI Token生成数）が10倍に向上していることです。コストが500億ドルのギガワット級データセンターにとって、これは収益力が直接倍増することを意味します。 これまでAI業界の最大の課題は、コンテキストメモリの不足でした。具体的には、AIは動作中に「KV Cache」（キー・バリューキャッシュ）を生成するのですが、これはAIの「ワーキングメモリ」です。会話が長くなったりモデルが大きくなるにつれ、HBMメモリが足りなくなっていました。 昨年NVIDIAはGrace-Blackwellアーキテクチャでメモリ拡張を発表しましたが、それでも不足。Vera Rubinの解決策は、ラック内にBlueField-4プロセッサを配備し、KV Cache専用に管理させることです。 各ノードに4つのBlueField-4があり、それぞれの背後に150TBのコンテキストメモリを持ち、GPUに割り当て。GPU1枚あたり追加で16TBメモリを獲得できます——GPU自体のメモリは約1TBしかないので、その差は大きい。しかも帯域は200Gbpsを維持し、速度も落ちません。 ただし容量だけでは不十分です。数十ラック、1万枚以上のGPUに分散した「付箋」が、あたかも一つのメモリのように協調動作するには、ネットワークが「大きく、速く、安定」している必要があります。そこでSpectrum-Xの出番です。 Spectrum-XはNVIDIAが世界初「生成AI専用」として開発したエンドツーエンドのイーサネットネットワークプラットフォームで、最新世代はTSMC COOPプロセスとシリコンフォトニクス技術を集積、512チャネル×200Gbpsの速度を実現。 Jensen Huangの試算によると、ギガワットデータセンター1棟の建設費は500億ドルですが、Spectrum-Xによって25％のスループット向上、50億ドルの節約になります。「このネットワークシステムはほぼ『タダ』みたいなものだ」とも。 セキュリティ面では、Vera RubinはConfidential Computing（機密計算）にも対応。すべてのデータは転送、保存、計算の全過程で暗号化され、PCIe、NVLink、CPU-GPU通信など全てのバスも含まれます。 企業は自社モデルを外部システムに安心してデプロイでき、データ漏洩の心配もありません。 DeepSeekが世界を驚かせ、オープンソースとエージェントがAIの主流に 本題が終わり、冒頭に戻ります。Jensen Huangは登壇後すぐに驚きの数字を披露。過去10年間で約10兆ドルが計算リソースに投入され、これが完全にモダナイズされつつあると述べました。 しかし、これは単なるハードウェアのアップグレードにとどまりません。より重要なのはソフトウェアパラダイムの転換です。彼は特に自主行動能力（Agentic）を備えたエージェントモデルに言及し、Cursorを名指しで取り上げ、NVIDIA社内のプログラミング方法を根本から変えたと紹介。 会場が最も沸いたのは、オープンソースコミュニティへの高評価。Jensen Huangは、昨年のDeepSeek V1のブレークスルーが世界中を驚かせ、世界初のオープンソース推論システムとして業界全体の発展の波を引き起こしたと直言。PPTでは、我々になじみのある国産プレイヤーKimi k2とDeepSeek V3.2が、それぞれオープンソース分野で第一位、第二位です。 Jensen Huangは、オープンソースモデルは現時点で最先端モデルに約6カ月遅れているかもしれませんが、6カ月ごとに新しいモデルが登場しており、 このイテレーションスピードにより、スタートアップから巨大企業、研究者まで誰もが見逃せない状況で、NVIDIAも例外ではありません。 そのため、今回はGPUだけを売るのではなく、NVIDIAは数十億ドル規模のDGX Cloudスーパーコンピュータを構築し、La Proteina（タンパク質合成）やOpenFold 3などの先端モデルも開発しています。 NVIDIAのオープンソースモデルエコシステムは、バイオ医薬、物理AI、エージェントモデル、ロボット、そして自動運転など幅広い分野をカバーしています。 また、NVIDIA Nemotronモデルファミリーの複数のオープンソースモデルも今回の講演のハイライトとなりました。音声、マルチモーダル、検索生成強化、安全性など多方面のオープンソースモデルが含まれており、Nemotronオープンソースモデルは多くのテストランキングで優秀な成績を収め、すでに多くの企業が採用しています。 物理AIとは何か、一気に数十種のモデルを発表 大規模言語モデルが「デジタル世界」の問題を解決したとすれば、NVIDIAの次なる野望は明らかに「物理世界」を制覇することです。Jensen Huangは、AIが物理法則を理解し現実で生きるにはデータが極めて希少だと述べました。 エージェントオープンソースモデルNemotronに続き、物理AI（Physical AI）構築のための「三台のコンピュータ」コアアーキテクチャを提案。
トレーニングコンピュータ、つまり私たちがよく知るトレーニング用GPUで構築された計算機（画像中のGB300アーキテクチャなど）。
推論コンピュータは、ロボットや車載エッジ端末で動作する「小脳」で、リアルタイム実行を担当。
シミュレーションコンピュータはOmniverseやCosmosを含み、AIに仮想トレーニング環境を提供し、シミュレーションで物理フィードバックを学習させます。 Cosmosシステムは大量の物理世界AIトレーニング環境を生成できます このアーキテクチャをもとに、Jensen Huangは世界初の思考・推論能力を持つ自動運転モデル「Alpamayo」を正式発表し、会場を驚かせました。 従来の自動運転と異なり、Alpamayoはエンドツーエンドでトレーニングされたシステムです。最大のブレークスルーは「ロングテール問題」を解決したこと。未知の複雑な道路状況でも、Alpamayoは単なるコードの実行だけでなく、人間の運転手のように推論ができるのです。 「次に何をするか、なぜその判断をしたかを説明してくれる」。デモでは車の運転が非常に自然で、極めて複雑なシーンも常識レベルに分解して処理していました。 デモだけでなく、これは実際に導入されます。Jensen HuangはAlpamayo技術スタックを搭載したメルセデスベンツCLAが今年第1四半期に米国で正式リリースされ、その後ヨーロッパやアジア市場にも順次展開されると発表しました。 この車はNCAPで世界一安全な車と評価され、その自信はNVIDIA独自の「デュアルセーフティスタック」設計によるものです。エンドツーエンドAIモデルが状況に自信を持てない場合、システムは即座に従来の、より堅実な安全保護モードに切り替わり、絶対的な安全を確保します。 発表会ではJensen HuangがNVIDIAのロボット戦略も特別に披露しました。 9大AIおよび関連ハードウェアメーカー間の競争状況。各社は製品ラインを拡大中で、特にロボット分野を狙っています。ハイライトされたセルは昨年以降の新製品です。 すべてのロボットはJetson小型コンピュータを搭載し、OmniverseプラットフォームのIsaacシミュレーターでトレーニングされます。NVIDIAはこの技術をSynopsys、Cadence、Siemensなど工業系プラットフォームにも統合中です。 Jensen HuangはBoston Dynamics、Agilityなどのヒューマノイド・四足ロボットを「ステージ」に招待し、最も大きなロボットは実は工場そのものだと強調しました。 下から上まで、NVIDIAのビジョンは、将来のチップ設計、システム設計、工場シミュレーションまで、NVIDIA物理AIで加速するというものです。発表会ではDisneyロボットも登場し、Jensen Huangはこの可愛いロボットたちに向かって冗談を言いました： 「君たちはコンピュータの中で設計され、コンピュータの中で作られ、重力を体験する前にコンピュータの中でテストされ、検証されるんだ。」 Jensen Huangでなければ、講演全体がまるでモデルメーカーの新製品発表会のように見えたかもしれません。 AIバブル論が渦巻く今日、ムーアの法則の鈍化に加え、Jensen HuangもAIが何を成し遂げられるかを示し、私たち一人一人のAIへの信頼を高める必要があるようです。 新しいAIスーパーコンピュータープラットフォーム「Vera Rubin」の強力なパフォーマンス発表だけでなく、応用やソフトウェアにもこれまで以上に力を入れ、AIがもたらす直感的な変化を私たちに最大限伝えようとしています。 そして、Jensen Huang自身が言うように、過去は仮想世界のためにチップを作り、今は自ら実演し、自動運転やヒューマノイドロボットに代表される物理AIに注力し、より競争の激しいリアルな物理世界へと乗り出しています。 結局のところ、戦争が始まらなければ武器は売れ続けません。 *最後にサプライズ動画：CESの講演時間制限のため、Jensen Huangは多くのPPTページを話しきれませんでした。そこで、未公開のPPTを使ったユーモラスなショート動画を作成。ぜひご覧ください⬇️