AMD AI大会前夜に輝達が新戦略発表：Vera Rubinプラットフォームが量産入り、300社が展開へ

輝達 (NVDA-US) は人工知能 (AI) チップの競争をGPU市場からCPU領域へと拡大している。AMDがAI関連イベントを控える中、米東部時間21日に次世代Vera Rubinプラットフォームの最新進捗を発表し、Vera Rubin NVL72が量産爬坡段階に入ったことを明らかにした。サプライチェーンは現在、世界350以上の工場、30カ国に及び、300社以上のパートナーが展開に参加している。

同時に、AIエージェント（agent）ワークロードに対するVera CPUおよびVera Rubinプラットフォームの最新パフォーマンスデータも公表。AIアプリケーションが単なる「質問への回答」から、自律的な計画立案、ツール呼び出し、タスク実行へと進化する中で、CPUがAIインフラ競争の新たな主戦場となっていることを示そうとしている。

輝達は、データセンター向け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が、潜在的顧客にとって重要な評価材料であると説明。Veraチップはすでに6月にOpenAI、Anthropic、SpaceXなどの顧客に納入されている。

Veraの投入は、輝達が推進する垂直統合戦略の重要な一歩である。同社は単一チップの販売にとどまらず、自社開発のCPU、GPU、ネットワークチップ、ソフトウェアシステムを含む完全なAIコンピューティングプラットフォームを提供することを目指している。

調査機関Wolfe Researchの試算では、Veraチップの平均販売価格は約5000米ドルで、今年の出荷台数は約130万個と予測されている。この予測が実現すれば、輝達は長年にわたりインテル (INTC-US) とAMD (AMD-US) が支配してきたサーバCPU市場に正式参入し、両社のコア事業に直接的な挑戦をかけることになる。

輝達は今年5月末にVeraが全面生産段階に入ったことを発表し、特定タスクでの処理速度が従来のx86 CPUの1.8倍に達すると指摘。5月中旬には、Anthropic、OpenAI、SpaceX AIなどへの初回Vera CPUシステムの納入も実施していた。

今回の発表の焦点は、Vera Rubin全体の量産進捗、顧客展開状況、および実際の生産環境でのパフォーマンスにある。

輝達がCPUに注力する背景には、AIアプリケーションの急速な変化がある。従来の生成AIは主にGPUで大規模モデルの学習と推論を実行し、CPUはデータ処理やシステムスケジューリングなどの周辺処理を担っていた。しかし、AIエージェントの発展により、AIシステムが自律的にタスクを分解し、外部ツールを呼び出し、プログラムを実行し、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り、CPUの重要性が高まっている。

輝達は、AIエージェントはGPUに依存するワークロードではないと主張する。各エージェントの実行環境、ツール呼び出し、タスク編成、長文コンテキストの検索には、低遅延かつ高効率なCPU処理が必要とされる。

同社はVera発表時に、「エージェント型AIが新たな『CPUの時代』を創出している」と述べた。AIシステムが「質問に答える」から「行動を起こす」へと進化する中で、AI工場全体におけるCPUの役割は明確に高まると見ている。

輝達はさらに、将来的なサーバCPU市場の規模が2000億米ドルに達する可能性があると予測している。これは従来のサーバCPU市場規模と比べて非常に積極的な見通しであるが、同社はCPU市場の境界が企業サーバにとどまらず、AI推論、AIエージェント、強化学習、データ処理、AIインフラ制御などの新領域へと拡大すると考えている。

Veraの製品設計は従来のサーバCPUとは異なる。輝達は、Veraがエージェント型AI専用に設計された初のCPUであり、独自設計の88コア「Olympus」を採用し、1.2TB/sのメモリ帯域幅を備えると説明している。

従来のCPUと比較して、Veraはシングルコア性能を50%向上させることができると指摘。以前のテストでは、特定タスクでの処理速度がx86 CPUの1.8倍に達した。

今回の最新情報では、Veraの設計理念が単にコア数の増加ではなく、シングルスレッド性能、コア間通信帯域、メモリアクセス効率の向上にあるとさらに強調している。

Veraに採用されたカスタムOlympusコアは、シングルスレッド性能を2倍、コア間帯域を3倍にし、競合他社のチップレット設計と比較してメモリ遅延を40%削減できるとされる。

これにより、AIエージェントがタスクをより迅速に完了し、計算リソースをGPUに速やかに返却することで、AIデータセンター全体の利用効率を高めることを目指している。

GPUは現在、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あるため、CPUの処理速度が不十分だと、GPUはデータ待ちの状態となり、利用率が低下する。輝達は、CPUアーキテクチャを専門的に最適化することで、こうした「アイドル時間」を削減しようとしている。

DeepInfraによるVera CPUの実環境テストでは、Veraが最大1.6倍の並列AIエージェント数をサポートし、タスク編成速度が最大2.2倍向上したと輝達は述べている。ただし、これらのデータは特定の顧客環境でのテスト結果であり、すべての汎用CPUワークロードでVeraが全面的に優位であることを意味するものではないと同社は指摘している。

Vera CPUは、輝達のより広範なAIシステム戦略の一部にすぎない。Vera Rubinプラットフォームでは、Vera CPUに加え、Rubin GPU、Groq 3 LPX、Spectrum-6ネットワークチップ、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4などを統合し、完全なAIインフラを構築している。

Vera Rubin NVL72は現在、世界中で量産爬坡段階にあり、CoreWeave、Google Cloud、マイクロソフト (Microsoft, MSFT-US) Azure、オラクル (Oracle, ORCL-US) クラウドインフラなどのパートナーが、関連ラックシステムの展開を開始している。

サプライチェーンは350以上の工場、30カ国をカバーし、協力パートナーは300社以上に上る。

顧客テストでは、CoreWeaveがVera Rubin NVL72でDeepSeek-R1モデルを実行した結果、前世代のGrace Blackwell NVL72と比較して、1テラワットあたりの1秒間生成トークン数が10倍向上したと報告している。

Google Cloudは、Vera Rubin NVL72を基盤とするA5Xクラウドインスタンスをすでに提供開始。特定のアプリケーションシナリオでは、このプラットフォームがより低い推論コストと高い1テラワットあたりのトークンスループットを提供できると輝達は述べている。

これは、輝達の競争目標が、AMD Instinct GPUやインテルGaudiといった単一のAIアクセラレータチップにとどまらず、AIデータセンター全体のアーキテクチャを掌握しようとしていることを意味している。

輝達の構想では、CPUがタスクスケジューリングを担い、GPUが高負荷計算を実行し、ネットワークチップが高速接続を提供し、ソフトウェアがリソース管理と最適化を行う。最終的には、ラック単位、あるいはデータセンター単位のソリューションとして顧客に提供される。

AMDとインテルにとって、最大の脅威は、輝達が従来のCPU市場で正面から競争するのではなく、AIサーバの中で最も急速に成長しているエージェント型AI、高性能推論、強化学習などのユースケースから切り込む点にある。

長年にわたり、インテルとAMDがサーバCPU市場を支配してきたが、輝達はAIインフラの変化により、CPUの価値の優先順位が変わっていると見ている。

従来のサーバCPU競争は、コア数、汎用計算能力、全体スループットが中心だった。しかし、エージェント型AIの時代には、低遅延、シングルコア性能、メモリ帯域、タスク編成効率の重要性が高まっている。

まさにこれが、輝達が新市場への参入を可能にする突破口であると考えている。

製品の位置づけとして、Veraは独立したCPUとしても使用可能だが、輝達GPUと組み合わせてVera Rubinシステムを構成することもできる。同社は、VeraをAIエージェントとGPU計算リソースをつなぐ重要なハブと位置づけている。

これまでに発表された顧客には、Anthropic、OpenAIが含まれる。