CES 2026で、ジェンセン・ファンはステージに異例のものを持ち込みました：コンシューマ向けのグラフィックスカードではなく、2.5トンのAIラックサーバーです。この象徴的な行動は、イベントの真の「核兵器」と呼ばれるものを紹介しています：Vera Rubin計算プラットフォーム、次世代AIモデルのトレーニングを加速させるために完全に再設計されたハードウェアエコシステムです。
6つのチップ、一つのビジョン：ムーアの法則の遅れに挑むアーキテクチャ
Vera Rubinは、過去のNVIDIAとはパラダイムシフトを示しています。従来、各世代のプロセッサは1〜2個のチップの進化だけでしたが、今回は既に生産中の6つの異なるコンポーネントを同時に再設計しました。
2026年CESの2.5トンの「核爆弾」：NVIDIAがVera Rubinと共にAIの未来を再構築する
CES 2026で、ジェンセン・ファンはステージに異例のものを持ち込みました：コンシューマ向けのグラフィックスカードではなく、2.5トンのAIラックサーバーです。この象徴的な行動は、イベントの真の「核兵器」と呼ばれるものを紹介しています：Vera Rubin計算プラットフォーム、次世代AIモデルのトレーニングを加速させるために完全に再設計されたハードウェアエコシステムです。
6つのチップ、一つのビジョン：ムーアの法則の遅れに挑むアーキテクチャ
Vera Rubinは、過去のNVIDIAとはパラダイムシフトを示しています。従来、各世代のプロセッサは1〜2個のチップの進化だけでしたが、今回は既に生産中の6つの異なるコンポーネントを同時に再設計しました。
その理由はシンプルながら深遠です：ムーアの法則だけではもう十分ではないのです。AIモデルは年間10倍に成長しますが、従来の性能向上は追いつきません。NVIDIAは、プラットフォームの「各レベルで同期した革新」を選びました。
「核兵器」の6つの柱：
VeraのCPUは88コアのオリンパスを搭載し、NVIDIAのマルチスレッディング技術により176スレッドをサポート、システムメモリは1.5TB—前世代のGraceの3倍です。NVLinkの帯域幅は1.8TB/sに達します。
Rubin GPUは真のスターです：NVFP4推論性能は50PFLOPS(5倍のBlackwell)を超え、3360億のトランジスタを含み、必要に応じて精度を動的に調整する第3のトランスフォーマーモーターを備えています。
ネットワークカードのConnectX-9は800Gbpsのイーサネットとプログラム可能なRDMAをサポートし、BlueField-4 DPUは新しいAIストレージアーキテクチャに特化して設計されており、64コアのGrace CPUと1260億のトランジスタを組み合わせています。
NVLink-6スイッチは最大18ノードの計算を接続し、72 GPUのRubinを一つの一貫したマシンとして動作させ、GPUごとに3.6TB/sの全帯域を提供します。最後に、Spectrum-6光スイッチは512チャネル、各200Gbpsのシリコンフォトニクスを採用しています。
ゲームを変える性能：3.5倍から10倍の改善
Vera Rubin NVL72システムでは、Blackwellと比べて性能の飛躍は顕著です。NVFP4推論は3.6EFLOPS(+5x)に達し、トレーニングは2.5EFLOPS(+3.5x)に到達します。利用可能なメモリはほぼ3倍：54TBのLPDDR5Xと20.7TBのHBMです。
しかし最も印象的なのは効率性です。トランジスタはわずか1.7倍増加(しながらも)220兆のトランジスタに到達し、AIトークンあたりのワット・ドルあたりの生産性は10倍に向上しています。500億ドルのデータセンターと1GWの電力を考えると、収益性は2倍に増えます。
具体的には、100兆パラメータのモデルをトレーニングするには、Blackwellの4分の1のシステムで済み、トークン生成コストは以前の約1/10に下がります。
革新的エンジニアリング：組み立てから冷却まで
「核兵器」ハードウェアは単なるパワーだけではありません。Vera Rubinのエンジニアリングは、従来のシステムが抱えていた実用的な問題を解決します。旧型のスーパーコンピューティングノードは43本のケーブルと2時間の手作業組み立てを必要としましたが、Veraのノードはケーブルゼロ、液冷チューブ6本だけで、5分で組み立てられます。
ラックの背面には約3.2kmの銅線ケーブルがあり、5,000本のケーブルが400GbpsのNVLinkの背骨を形成しています。ジェンセン・ファンは皮肉を込めてこう述べました：「数百ポンドの重さになるかもしれません—この仕事には元気なCEOでなければならない」。
コンテキストメモリの問題：BlueField-4の解決策
現代のAIは重要なボトルネックに直面しています：AIの「KVキャッシュ」(作業メモリ)は、より長い対話や大きなモデルに伴い拡大します。Vera Rubinは、ラック内に統合されたBlueField-4プロセッサーでこれを解決します。各ノードには4つのBlueField-4があり、GPUにメモリを分配します：各GPUは、ネイティブの1TBに加え16TBの追加メモリを受け取り、200Gbpsの帯域を維持しながら速度を犠牲にしません。
Spectrum-X：生成AIのために設計されたネットワーク
数十のラックと何千ものGPUが一つの分散メモリとして動作するために、ネットワークは「大きく、速く、安定している」必要があります。Spectrum-Xは、生成AI向けに特別に設計された世界初のエンドツーエンドのイーサネットプラットフォームです。
最新世代はTSMCのCOOPプロセスとシリコンフォトニクスを採用し、512チャネル、各200Gbpsです。ジェンセン・ファンの計算は説得力があります：生産性を25%向上させることで、500億ドルのデータセンターで50億ドルの節約に相当します。「このネットワークシステムはほぼ無料と言える」と強調しました。
理論から実践へ：物理AI、ロボティクス、自動運転
「核兵器」の焦点は単なるハードウェアだけではありません。ジェンセン・ファンは、過去10兆ドルの計算資源が完全に近代化されつつあることを強調しましたが、それはハードだけでなく、ソフトウェアのパラダイムシフトも伴います。
物理AIのための「3つのコンピュータ」アーキテクチャ：
トレーニング用GPUベースのコンピュータ（GB300など）。ロボットやエッジデバイスでリアルタイムに意思決定を行う「脳」の推論コンピュータ。仮想環境を生成し、AIが物理的フィードバックを学習するためのOmniverseやCosmosのシミュレーションコンピュータ。
アルパマヨ：推論能力を持つ自動運転
このアーキテクチャに基づき、NVIDIAはアルパマヨを発表しました。これは、真の推論能力を備えた最初の自動運転システムです。従来のシステムと異なり、アルパマヨは完全なエンドツーエンドで、「ロングテール問題」を解決します—未知の道路状況に直面したとき、単なる機械的コードを実行するのではなく、人間の運転手のように推論します。
アルパマヨを搭載したメルセデスCLAは、2026年第1四半期に米国で発売され、その後ヨーロッパとアジアに展開されます。このシステムは、NVIDIAの「二重セキュリティスタック」により、世界で最も安全な車両としてNCAP評価を受けました。AIモデルの信頼度が低い場合、システムは即座に従来の安全モードに切り替わります。
ロボティクス戦略：ボストンダイナミクスからディズニーまで
NVIDIAは、9つの大手AI・ハードウェア企業がロボティクスに向けて拡大していることを示しました。各ロボットはJetsonコンピュータを使用し、OmniverseのIsaacシミュレーターで訓練され、Synopsys、Cadence、Siemensなどの産業システムに技術が統合されます。
ジェンセン・ファンは、ボストンダイナミクスやアジリティのヒューマノイド・クアドロポッドロボットを招待し、魅力的な展望を示しました：最大のロボットは工場そのものであると。チップ、システム、工場のシミュレーション設計すべてが、物理AIによって加速される未来です。
なぜ今この「核兵器」なのか？
AIの「バブル」への懐疑が高まる中、ジェンセン・ファンは、単なる計算能力だけでなく、具体的な応用に焦点を当てました。2.5トンの「核兵器」は象徴であり約束でもあります：AIがデジタル世界と物理世界の両方を本当に変革できることを示すのです。
かつて金鉱掘りのための「シャベル」を売っていたNVIDIAは、今や競争の激しい市場—物理AI、ロボティクス、自動運転—に直接参入しています。ファン自身も言いました：「戦争が続くなら、武器を売り続けることもできる」。
しかし、Vera Rubinの真の革新は、より強力な「核兵器」ハードウェアを作ることではなく、プラットフォームのあらゆるレベルで革新を同期させることで、従来の限界を超えることにあります。