NVIDIA Vera Rubin CPU、量産開始　AIインフラをターゲット

NVIDIAのVera Rubin NVL72は量産増産段階に入り、サプライチェーンは世界350以上の工場と30か国をカバーし、300社以上のパートナーが参画しています。VeraチップはOpenAI、Anthropic、SpaceXなどの顧客に既に納品されており、今年の出荷台数は130万個、単価は約5,000ドルと予想されています。NVIDIAはGPU市場からCPU市場へ戦線を拡大し、AIエージェントが新たな「CPUの瞬間」を生み出すと見込み、サーバーCPU市場の長期的な規模は2,000億ドルに達する可能性があると予測しています。Veraは88個のOlympusコアを採用し、コア数ではなくシングルスレッド性能を重視しており、特定タスクではx86 CPUの1.8倍の速度を実現します。NVIDIAはチップ単体の販売から、自社開発チップを搭載した完全なサーバーシステムの販売へ移行しており、これはAMDおよびIntelのサーバーCPU市場における核心的利益に直接脅威をもたらしています。

記事執筆者、出典：腾讯新闻

NVIDIAはGPU市場からCPU市場へ火種を広げている。

AMDがAI関連のイベントを開催する直前に、ナビダは米東部時間21日火曜日に、次世代Vera Rubinプラットフォームの最新進展を一斉に発表しました。Vera Rubin NVL72は量産段階への拡大段階に入り、ナビダはこのプラットフォームのサプライチェーンが世界350以上の工場と30カ国をカバーし、すでに300社以上のパートナーが参加していると述べています。

同時に、NVIDIAはVera CPUおよびVera RubinプラットフォームのAIエージェントワークロードにおけるパフォーマンスデータをさらに発表し、AIが「質問に答える」から自律的な計画、ツールの呼び出し、タスクの実行へと移行するにつれて、CPUがAIインフラの新たな戦場となっていることを示そうとしています。

NVIDIAが公開したデータセンター用CPU製品Veraの完全な仕様、ベンチマーク結果、アーキテクチャ情報は、潜在的な顧客がこのチップを包括的に評価するために不可欠なデータである。同社は、Veraチップが6月にOpenAI、Anthropic、SpaceXなどの顧客に納品されたことを明らかにした。

Veraのリリースは、NVIDIAの垂直統合戦略の最新のステップである。同社は単一のチップを販売するのではなく、自社開発チップを含む完全なコンピュータラックシステムを顧客に販売することを目的としている。Wolfe Researchの推定によると、Veraチップの単価は約5000ドルであり、今年の出荷台数は約130万台に達すると予想されている。AMDおよびインテルにとって、NVIDIAのこの動きは、両社のサーバーCPU市場における核心的利益を直接脅かすものである。

これはNVIDIAがVera CPUの量産を発表した初めての事例ではない。NVIDIAは今年5月下旬、Veraが全面生産段階に入り、特定のタスクにおいて従来のx86 CPUの1.8倍の速度で処理可能であると発表していた。5月中旬には、NVIDIAはAnthropic、OpenAI、SpaceXAIなどの顧客に最初のVera CPUシステムを納品していた。今回の発表では、重点がVera Rubin全体プラットフォームの量産拡大、顧客への導入、および実稼働環境におけるパフォーマンスに移っている。

NVIDIAがCPUに注力する核心的なロジックは、AIアプリケーションが変化しているからである。

従来の生成型AIの主なタスクは、ユーザーの入力に基づいて回答を生成することであり、GPUは大規模モデルの計算を担当し、CPUは比較的周辺的なスケジューリング作業を担っていた。しかし、AIエージェントの急速な発展に伴い、AIシステムは自らタスクを分解し、外部ツールを呼び出し、コードを実行し、データにアクセスして結果を繰り返し評価するようになっている。

このプロセスでは、CPUが多数の低遅延・リアルタイムタスクを頻繁に処理する必要があります。NVIDIAは、AIエージェントがGPUにのみ依存するワークロードではないと考えています。エージェントの実行環境、ツール呼び出し、タスクのオーケストレーション、および長文コンテキストデータの検索には、すべてCPUが関与します。

NVIDIAは以前Veraを発表した際、エージェント型AIが新たな「CPUの瞬間」を生み出していると指摘した。その判断は、AIシステムが「質問に答える」から「行動を取る」へと移行するにつれ、CPUがAIファクトリー全体における役割を明確に高めると考えていることによる。

NVIDIAは、サーバーCPU市場の長期的な規模が2000億ドルに達する可能性があると予測している。この数字は、従来のサーバーCPU市場と比較すると非常に過激に見えるが、NVIDIAの論点は、今後のCPU市場の範囲が従来の企業サーバーにとどまらず、AI推論、AIエージェント、強化学習、データ処理、およびAIインフラストラクチャのさまざまな制御・オーケストレーションタスクにまで拡大するという点にある。

これはNVIDIAがCPUの競争ルールを再定義しようとしている理由でもあります。

Veraの設計路線は、従来のサーバーCPUとは明確に異なります。

NVIDIAは、Veraを自社が設計した88個のOlympusコアを搭載し、1.2TB/sのメモリ帯域幅を備えた、エージェント型AI専用の初のCPUであると述べました。NVIDIAは以前、Veraが従来のCPUと比較して単一コアのパフォーマンスを50%向上させると発表しており、5月末に発表されたテストでは、特定のタスクにおける処理速度がx86 CPUの1.8倍に達しました。

最新の開示において、NVIDIAはVeraの核心的な設計方向性をさらに強調しました。単にコアを増やすのではなく、Veraはシングルスレッド性能、コア間の通信帯域幅、およびメモリアクセス遅延に重点を置いています。

NVIDIAは、VeraのカスタムOlympusコアにより、単一スレッド性能が2倍、コア間帯域幅が3倍になり、競合するチップレット設計と比較してメモリ遅延が40%低減されると述べています。この目標は、AIエージェントがタスクをより速く完了させ、計算リソースをGPUに早期に返却することで、AIファクトリー全体の利用率を向上させることです。

その背後にあるビジネスロジックは非常に明確です。GPUはAIデータセンターで最も高価で希少な計算リソースの一つです。CPUがタスクを処理する速度が遅いと、GPUは待機状態になる可能性があります。NVIDIAは、この「アイドル時間」を減らすために、CPUを専用に最適化することを目指しています。

DeepInfraによるVera CPUの本番環境テストにおいて、NVIDIAはVeraが最大1.6倍の並行AIエージェントをサポートし、最大2.2倍のタスクオーケストレーション速度を実現すると述べました。ただし、これらのデータは顧客の特定のテスト環境に基づくものであり、Veraがすべての汎用CPUワークロードで総合的に優れていることを意味するものではありません。

Vera CPUは、NVIDIAのより大きなシステム戦略の一部に過ぎません。

Vera Rubinプラットフォームにおいて、NVIDIAはVera CPU、Rubin GPU、Groq 3 LPX、Spectrum-6ネットワークチップ、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4などのコンポーネントを共同設計されたシステムに統合しました。

NVIDIAは、Vera Rubin NVL72が世界中で量産段階に移行していることを発表し、CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructureなどのパートナーが既にラックの導入を開始している。NVIDIAはまた、そのサプライチェーンが350以上の工場と30か国をカバーし、参加パートナーが300社以上であると述べた。

クライアントテストにおいて、CoreWeaveはVera Rubin NVL72を使用してDeepSeek-R1をテストした結果、前世代のGrace Blackwell NVL72と比較して、1兆ワットあたりの秒間生成トークン数が10倍向上したと発表しました。Google Cloudは、Vera Rubin NVL72を基盤とするA5Xインスタンスをリリースしており、NVIDIAは特定のシナリオでより低い推論コストと高い1兆ワットあたりのトークンスループットを実現できると述べています。

これは、NVIDIAの競合相手が、AMDのInstinct GPUやIntelのGaudiなどの単一のアクセラレータチップにとどまらなくなったことを意味する。

NVIDIAが制御するのは、CPUがスケジューリングを担当し、GPUが計算を担当し、ネットワークチップが高速接続を担当し、ソフトウェアがスケジューリングと最適化を担当する、一連のインフラストラクチャ全体であり、最終的にはラック単位、あるいはデータセンター単位のシステムとして顧客に提供されます。

AMDおよびインテルにとって、この競争形態の脅威は、NVIDIAが従来のCPU市場でそれらと完全に対称的に競争する必要がないことである。NVIDIAの目標は、AIサーバーの中で最も成長潜力のある部分から入り込み、まずエージェント型AI、強化学習、高性能AI推論などのワークロードを獲得し、その後徐々にCPUの適用範囲を拡大することである。

長年にわたり、インテルとAMDはサーバーCPU市場を支配してきた。

しかし、NVIDIAは現在、AIインフラがCPUの価値評価を変革していると判断している。過去には、サーバーCPUの競争は主にコア数、汎用計算能力、および全体的なスループットを巡って行われていたが、エージェント型AIの時代では、低遅延、シングルスレッド性能、メモリ帯域幅、タスクオーケストレーションの効率性の重要性が高まっている。

これは正是な NVIDIA が自分たちが参入できる市場の空白であると認識している部分である。

製品の形態として、Veraは独立したCPUとして使用できるほか、NVIDIA GPUと組み合わせてVera Rubinシステムを構成することもできます。NVIDIAはまた、VeraをAIエージェントとGPU計算リソースを接続する鍵となるコンポーネントと位置づけています。

NVIDIAは以前に発表した顧客リストにAnthropic、OpenAI、SpaceXAIなどのAI企業、およびByteDance、CoreWeave、Oracle Cloud Infrastructureなどのクラウドサービスプロバイダーを含めており、Dell、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo、AMDなどのサーバーメーカーもVeraに基づくシステムの開発を進めている。

これにより、NVIDIAはGPU、CPU、ネットワーク、ソフトウェアの組み合わせを通じて、顧客に包括的なソリューションを提供できるという、従来のCPUメーカーとは異なる優位性を獲得しています。

しかし、これはNVIDIAがAMDやIntelを簡単に脅かすことができることを意味しない。

CPU市場の競争は、チップのパフォーマンスだけでなく、ソフトウェアエコシステム、顧客認証、サーバー互換性、そして長期的な供給関係にもかかっています。特に大手クラウドサービスプロバイダーや企業顧客は、ハードウェアプラットフォームの切り替えに通常数年を要します。

したがって、VeraがAI専用シーンからより広いサーバーマーケットへ真正に拡張できるかどうかは、顧客が十分なパフォーマンスおよびコストの利点を得られるかどうかにかかっています。

エヌビディアは、AMDのAIイベント直前にベラ・ルービンの量産およびパフォーマンス情報を集中して公開しており、これは明確な市場競争の意図を示している。

過去数年、NVIDIAはGPUによってAIインフラの最も核心的な利益層を独占してきた。しかし、AMDがAIアクセラレーターの展開を継続的に拡大し、IntelもAIチップ市場で突破口を探ろうとしていることから、市場はNVIDIAが今後も高い成長を維持できるかどうかに注目を高めている。

一方、AMDおよびインテルのCPU事業も、エージェント型AIによる新たな需要見込みにより、再び市場の注目を集めています。

NVIDIAの対応は、AIデータセンターの価値が単一のGPU計算から完全なAI工場へと拡大しているならば、NVIDIAはCPU市場を競合他社に譲る必要はない、というものです。

この観点から見ると、Veraは単なるNVIDIAのサーバーCPUではなく、その垂直統合戦略のさらなる拡張である。

NVIDIAは、顧客が単一のGPU、CPU、またはネットワークチップを購入するのではなく、AIモデルやAIエージェントを直接実行できる一式のインフラストラクチャを購入することを望んでいます。

もしエージェント型AIが次なる計算需要の成長の中心的駆動力となるならば、NVIDIAが競い合うのはGPU市場のシェアだけでなく、AIサーバー計算の価値連鎖全体である可能性がある。

これはまた、AMDとインテルが今後直面する競争相手が、もはや互いではなく、GPU、CPU、ネットワーク、ソフトウェア、およびシステム全体の能力を備えたNVIDIAであることを意味する。