2026年10月：NVIDIAとOracleがVera Rubin AIの展開を数ギガワット規模に拡大
2026年10月27日に開催されたOracle AI Worldカンファレンスで、Oracle CorporationとNVIDIAは、エンタープライズインフラストラクチャパートナーシップの大幅な拡大を発表しました。Oracle Cloud Infrastructure（OCI）は、NVIDIA Vera Rubin NVL72ラックスケールシステムおよびスタンドアロンNVIDIA Vera CPUの一般提供を開始し、OCI Superclustersを数ギガワット規模に拡大する計画を明らかにしました。
この展開は、NVIDIAのRubinプラットフォームの最も初期のパブリッククラウド導入の一つであり、次世代アーキテクチャを直接生産用クラウドデータセンターに導入します。より広く見れば、この契約は、テクノロジー業界全体で基盤となるコンピューティングをどのように測定するかという構造的な変化を反映しています。OpenAIを含む主要な人工知能研究ラボがOCI上で生産ワークロードを実行する中で、クラウドインフラの主要なベンチマークは、個々のプロセッサの数を数えることから、数ギガワット規模の電力容量、高密度液体冷却、低遅延光インターコネクトファブリックの確保へと進化しています。
既存のNVIDIA GB200およびGB300 NVL72の導入を基盤に、拡大された協力関係は、単一のネットワークファブリック内で131,000台以上のGPUを接続可能なスケーラブルなOCIスーパークラスタの実現を目指しています。この展開の影響を評価するには、Vera Rubin NVL72システムの物理的仕様、エージェントワークロードのために独立したVera CPUを分離する運用上の理由、Blackwell世代と比較した電力効率の向上、およびOracleの2027会計年度インフラ予算900億～950億ドルを支える資本支出モデルを検討する必要があります。
拡張されたOCIデプロイの技術的基盤は、分散型フロンティアモデルのトレーニング、マルチステップエージェントワークフロー、およびエンタープライズファインチューニングに対応するために設計された3つの異なるハードウェア構成に中心化されています。
Vera Rubin NVL72 ラック仕様
OCIスーパークラスター全体で導入されているフラグシップシステムは、液体冷却式のNVIDIA Vera Rubin NVL72です。各キャビネットは、第6世代NVIDIA NVLink（NVLink 6）を介して72個のRubin GPUと36個のVera CPUを統合し、1つのユニファイドラックスケールのコンピューティングドメインとして動作します。これにより、GPUあたり3.0 TB/sの双方向帯域幅、およびラック全体で216 TB/sの帯域幅を実現します。
各Rubin GPUは、次世代高帯域幅メモリ4（HBM4）を288 GB搭載し、1チップあたり最大19.2 TB/sのメモリ帯域幅を提供します。また、BlueField-4データ処理ユニット（DPUs）とConnectX-9 SuperNICsを搭載し、ストレージ、セキュリティ、ネットワークオフロードを実現します。HBM4への移行は、推論指向モデルや長コンテキストエージェント環境で一般的に発生するメモリボトルネックを直接解決します。従来のアクセラレータでは、大規模なキー・バリュー（KV）キャッシュを保持するために、兆パラメータモデルを複数のノードに分割する必要がありましたが、Rubinアーキテクチャの拡張されたメモリ容量と帯域幅により、大規模なコンテキストウィンドウをローカルの高速メモリに保持でき、コンピューティング利用率が向上し、1トークンあたりの推論コストが削減されます。
OCIにおけるNVIDIA Vera CPUの分離
OCIの展開における注目すべき差別化要因は、NVIDIA Vera CPUを単体で独立してスケーリング可能なコンピュートインスタンスとして提供する、世界初のハイパースケールクラウドプロバイダーであるという立場です。Oracleクラウドリージョン全体で最初に15万個のVera CPUを導入する予定です。Vera CPUは、空間マルチスレッディングにより176スレッドをサポートする88個のカスタムArmv9.2互換「Olympus」コアを基盤とし、最大1.5TBの高帯域LPDDR5Xメモリと組み合わせ、GPU以外の現代的なAIワークフローの段階に特化して設計されています。
グレース・ホッパーおよびグレース・ブラックウェルのような以前の世代では、ホストCPUはGPUと密接に結合されたコンピュートボードに主に配置されていました。これは密度の高い事前学習には非常に効果的でしたが、その固定された比率はエージェントアプリケーションにおいてリソースの不一致を引き起こす可能性があります。自律型AIエージェントは、モデル推論の呼び出しの間に、補助ツールの実行、安全なサンドボックスでのコードのコンパイルとテスト、データベースの照会、および検索強化生成（RAG）パイプラインのオーケストレーションに多くの時間を費やします。
OCI ComputeおよびOCI Kubernetes Engine（OKE）を通じて、エンタープライズ顧客は 이제 Vera CPUインスタンスとRubin GPUクラスタを独立してスケーリングできるようになりました。たとえば、OpenAIはすでに本番環境でOCIの独立したVera CPUインスタンスを活用して、エージェント型コーディングサンドボックスを駆動しており、Oracle AcceleronはAI生成コードの実行にハードウェアによる隔離を提供しています。CPUレイヤーを分離することで、エンジニアリングチームは高価なGPUシリコンをアイドル状態にせず、ホスト処理を動的にスケーリングできます。
企業向けx86互換向けに計画されたHGX Rubin NVL8
モジュラーなエンタープライズ導入および既存のx86アプリケーションエコシステムを支援するため、OCIはNVIDIA HGX Rubin NVL8プラットフォームの導入を発表しました。NVL8サーバーは、8つのNVLink接続されたRubin GPU、デュアル64コアIntel Xeon 6プロセッサ、4 TBのDDR5システムメモリ、および6.4 Tbpsの高速RDMAネットワーキングを搭載し、フル72 GPUの液体冷却ラックを必要とせずに、ドメイン特化型のトレーニング、ファインチューニング、推論を実行する組織向けの8 GPU構成の小さなビルディングブロックを提供します。
複数ギガワット級のAIインフラへの推進は、物理的なエネルギー制約によって大きく左右されています。主要なデータセンター拠点での電力網接続キューは、新しい高電圧容量を提供するのにしばしば数年を要するため、クラウド事業者は施設を増設するだけでは計算リソースの供給を拡大できません。スケーリングには、利用可能な毎メガワットの電力からはるかに多くの計算スループットを引き出す必要があります。
固定された変電所制限の下での計算リソース収益の最大化
ワットあたり最大30倍の推論スループットを実現することで、クラウドの単位経済が根本的に変化します。データセンター運営者が数百万キロワットの電力割当を確保した場合、近期内においてその電力の上限は固定されます。Vera Rubinラックを導入することで、従来のGB200およびGB300インフラと共通のCUDAソフトウェア基盤を共有しながら、ワットあたり大幅に多くのトークンを生成でき、OCIはフロンティアモデルのトレーニングと大規模生産推論の間で容量を動的にシフトさせ、契約した電力1メガワットあたりの収益を最大化できます。
数十万のプロセッサにわたってAIスーパークラスターをスケーリングすると、深刻なネットワークの課題が生じます。数千のGPUが同時にモデルの勾配を同期する際、ネットワークのボトルネックにより、プロセッサが計算を実行するのではなく、データの振替を待つ状況になることがあります。
マルチパス信頼性接続（MRC）とエイトプレーンネットワーキング
OCIは、Oracle AcceleronアーキテクチャとNVIDIA Spectrum-X Ethernetを組み合わせ、102.4 Tb/sのSpectrum-6スイッチ、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPUsを活用することで、スケールアウトネットワークのボトルネックを解決します。遅延とスイッチコストを増加させる従来の3階層ネットワークトポロジーに頼るのではなく、OCIはマルチプレナーネットワークとSRv6ソースルーティングを統合し、131,000台以上のGPUをサポート可能なフラットな2階層ネットワークを構築します。
トランスポート層では、Oracle Acceleronは8つの平面からなるネットワークアーキテクチャ上でマルチパス信頼性接続（MRC）プロトコルを活用し、各サーバーが同時に8つの独立したネットワーク平面に接続します。大規模なデータストリームが衝突した際に混雑のボトルネックを引き起こすことが多い、GPU間データ振替を単一の物理的なファイバーパスに固定するのではなく、MRCは単一の接続から数百の利用可能なネットワークパスにパケットを同時に分散します。このマルチ平面ファブリックにわたるトラフィックを動的にバランスさせることで、システムはテールレイテンシを最小限に抑え、GPUクラスターの利用状況を予測可能に保ちます。
2キロメートルのキャンパスデザイン
物理的な距離は、分散型スーパークラスターにも制約をもたらします。光ファイバーは1キロメートルあたり約5マイクロ秒の伝播遅延を生じるため、複数ギガワット規模のデプロイメントが離れた施設に分散していると、光速による遅延が同期トレーニングのパフォーマンスを低下させます。そのため、OCIスーパークラスターは、2キロメートル半径内に高密度で最適化されたギガワット級キャンパス内に設計されており、複数ラックの電力供給と密閉型液体冷却をコンパクトな物理的フットプリント内に統合しています。
NVIDIAとOracle間の数ギガワット規模の拡張は、AIインフラストラクチャ分野を形作る巨額の資本投資を浮き彫りにしている。両社は2026年10月の契約について具体的な金額を公表していないが、NVIDIAの経営陣はこれまでに、コンピューティング、ネットワーキング、システム全体におけるデータセンターインフラストラクチャの機会について、1ギガワットあたり約400億ドルを基準値として挙げている。
900億～950億ドルの資本支出ロードマップへの資金調達
2026年10月の投資家向け更新で、Oracleは、複数ギガワットのデータセンター容量を導入するため、2027会計年度の資本支出目標を約900億～950億ドルと再確認しました。運用キャッシュフローのみで複数ギガワットのインフラを資金調達することは、どの企業の貸借対照表にも負担となるため、Oracleは長期的な顧客前払い、株式調達、および顧客提供ハードウェアの組み合わせを通じて資本の投入ペースを調整していると指摘しました。これにより、主要なAIクライアントがチップ調達コストの増加分を負担し、OCIは電力供給されたデータセンターシェル、液体冷却、およびAcceleronネットワーキングファブリックを提供します。
ハードウェアの展開に併せて、OracleはOracle AI WorkspaceおよびAIセキュリティメッシュを対象に、OpenAIとのエンタープライズソフトウェア協業を拡大し、最先端モデルの機能をエンタープライズワークフローにさらに深く組み込みました。
シリコンの多様化：Google TPUs、Cerebras、SambaNova
オラクルは、NVIDIAとの主力パートナーシップを深める一方で、多様なワークロードにわたってクラウド顧客にハードウェアの柔軟性を提供するため、複数ベンダーのチップ戦略を推進しています。Vera Rubinの発表に併せ、オラクルは、Google CloudのTensor Processing Units（TPUs）およびウェーハスケール開発企業であるCerebras SystemsとSambaNovaの専用AIチップを自社のクラウドエコシステムに統合する合意を発表しました。このマルチアーキテクチャアプローチにより、企業はNVIDIA Vera Rubinスーパーコンピュータクラスターを大規模なトレーニングおよびエージェントシステムに活用しつつ、専用の推論やドメイン固有のタスクを代替アクセラレーターに振り分けることができます。
NVIDIA Vera RubinインフラストラクチャをOracle Cloud Infrastructure上でギガワット規模に拡張することは、クラウドコンピューティングの産業的変革を示している。液体冷却型NVL72ラック、ワットあたり最大30倍の推論効率、および2キロメートル圏内に131,000台以上のGPUを接続可能な8プレーンAcceleronネットワークを組み合わせることで、OCIとNVIDIAは電力供給とネットワーク遅延の物理的限界を超える設計を進めている。エージェントワークロード向けに分離されたVera CPUと、Google TPU、Cerebras、SambaNovaを含む多様なチップポートフォリオを組み合わせることで、Oracleの900億～950億ドルの資本戦略は、ギガワット規模のエネルギーとコンピューティングのオーケストレーションを、エンタープライズAI競争の中心に位置づけている。
NVIDIAとOracleは2026年10月に何を発表しましたか？
2026年10月27日、Oracle AI Worldで、NVIDIAとOracleは、NVIDIA Vera Rubin NVL72ラック規模システムを使用してOCI Superclustersを数ギガワット規模に拡大する計画を発表しました。両社はまた、Vera Rubin NVL72システムとスタンドアロンのNVIDIA Vera CPUをOCIで即日一般提供することを発表し、8GPU搭載のHGX Rubin NVL8サーバーの導入計画も発表しました。
NVIDIA Vera RubinプラットフォームはBlackwellとどのように比較されますか？
OracleとNVIDIAによると、Vera Rubinプラットフォームは、前世代のBlackwellと比較して、ワットあたりの推論スループットを最大30倍、トレーニングパフォーマンスを最大4倍向上させます。各Rubin GPUには288 GBのHBM4メモリが搭載され、19.2 TB/sのバンド幅を備え、GPUごとに3.0 TB/sの双方向バンド幅を実現する第6世代NVLinkで接続されます。
なぜOracleは単体のNVIDIA Vera CPUを提供しているのですか？
現代のAIエージェントは、GPU以外で大量の処理時間を費やします—サンドボックス内でコードを実行し、外部ツールを呼び出し、データを取得します。OCIは、地域全体で15万基の独立した88コアNVIDIA Vera CPUを提供することで、OpenAIのような顧客がGPUクラスタから独立してCPU集約型エージェントワークロードをスケーリングでき、ハードウェアのアイドル容量を削減します。
オラクルは、何ギガワットものAIインフラ構築をどのように資金調達していますか？
オラクルは、2027会計年度の資本支出目標を900億ドルから950億ドルに維持しました。複数ギガワット規模への拡大に伴うバランスシートへの負担を管理するため、オラクルは営業キャッシュフロー、顧客前払い、株式発行、および大口顧客がチップ調達費用の一部を負担する仕組みを組み合わせて活用しています。
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