ノビディア GTC 2026 カンファレンスは、この週アメリカのカリフォルニア州サンノゼで開催され、会期は 3 月 16 日から 19 日までです。 190 以上の国々から3 万人以上の開発者、研究者、および企業代表が参加し、1000 を超えるセッションが設定されています。

以前のカンファレンスでは、いくつかの重要なシグナルがすでにリリースされています：ノビディアは、以前に買収した Groq テクノロジーを自社の製品ラインに統合しています；三星は、初めてノビディアのために AI チップの代工を行います；同時に、OpenAI がノビディアの新世代推論チップの最初の顧客の一人になる可能性があります。これらの一連の行動は、ノビディアが AI トレーニングチップの主導的地位からさらに推論チップ市場に拡大し、サプライチェーンの多様化を通じて TSMC への依存を減らしていることを示しています。

今年のカンファレンスでは、「Build-a-Claw」という名前の OpenClaw 専用エクスペリエンス ゾーンも設置されています。参加者は、ノビディアのエンジニアの指導のもと、持続可能な AI エージェントを現地でカスタマイズおよび展開することができます。

AI 産業の年次技術発表の最も重要なプラットフォームの1つとして、ノビディア CEO の黄仁勲は北京時間 3 月 17 日午前 2 時に基調講演を行いました。フルスピーチはこちら：『黄仁勲 GTC スピーチ フルテキスト：2027 年の市場需要は 1 兆ドルを超える見込み；OpenClaw 戦略の策定は誰にでも必要』。BlockBeats AI 監視チーム 1M AI News は、会議のハイライトや要点をリアルタイムで更新し、以下に最新情報を示します：

3 月 18 日

Mistral が GTC で Forge を発表：エンタープライズが所有データからのカスタム AI モデルをゼロからトレーニング

1M AI News のモニタリングによると、フランスの AI 企業 Mistral は GTC カンファレンスでエンタープライズ プラットフォーム Forge を発表し、企業や政府が Mistral のオープンウェイト モデル ライブラリを使用して、所有データでゼロから AI モデルをトレーニングすることを可能にしています。ファインチューニングや RAG とは異なり、Forge は完全な再トレーニングをサポートし、非英語の自然言語処理、高度な専門分野、および強化学習でエージェント システムをトレーニングする必要があるシーンに適しています。

Forge は、合成データパイプライン生成ツールを備え、Mistral の「Frontline Deployment Engineer」（FDE）チームによって顧客現場に組み込まれ、データの整理や評価の構築を支援しています。初期のパートナーには、エリクソン、欧州宇宙機関、オランダの半導体装置メーカー ASML などが含まれています。Mistral のCEOであるArthur Mensch は、今年の年間売上高が10億ドルを超える見込みであることを明らかにしました。

NVIDIA、中国向けに H200 チップ生産を再開：Huang Renxun は中米両国の許可を取得したと述べる

1M AI News によると、NVIDIA のCEOである Huang Renxun は、GTC 2026 大会で、同社が中国市場向けの H200 チップ生産ラインを再開していることを発表しました。彼は、中米両国政府の許可を既に取得し、複数の中国の顧客からの注文を受けており、「当社のサプライチェーンが立ち上がっています」と述べています。製造再開作業は数週間前に開始されました。

H200 は、NVIDIA の前世代の Hopper アーキテクチャに基づいており、米国の輸出規制に準拠するために設計された中国市場向けのバージョンです。以前、トランプ政権は昨年 4 月、中国向けの輸出に許可が必要であると要求し、NVIDIA はこれに伴い 55 億ドルの損失を計上し、中国への販売を停止しました。昨年 12 月に政策が転換し、NVIDIA の販売再開が許可されましたが、出荷量に上限が設定され、第三者検査が義務付けられ、売上高の 25% を米国政府に支払うという厳しい条件が付いています。

Huang Renxun は以前、NVIDIA の Blackwell と Rubin シリーズが 2027 年までに 1 兆ドルを超える収益を生み出すと予測していましたが、この目標は明確に中国の H200 の売上高を含んでいません。

3 月 17 日

NVIDIA が物理 AI に「データファクトリー」を提供：Cosmos モデルがトレーニングデータを大量生産、4 月にオープンソース化

OneMillion AI News によると、NVIDIA は GTC 大会で Physical AI Data Factory Blueprint を発表しました。これは、ロボット、ビジョン AI エージェント、および自動運転向けのオープンソースの参照アーキテクチャであり、トレーニングデータの生成、拡張、評価を自動化されたパイプラインに統合しています。NVIDIA の Omniverse およびシミュレーション技術担当副社長である Rev Lebaredian は、「この新しい時代において、コンピューティングパワーこそがデータである」と述べています。

このブループリントは、3つのモジュラーコンポーネントで構成されています：

1. Cosmos Curator：大規模なリアルおよび合成データセットの処理、精製、およびタグ付け

2. Cosmos Transfer：エンド生成と照明の変異を介して、指数関数的にデータ量を拡大し、現実世界で収集が困難なロングテールシナリオをカバー

3. Cosmos Evaluator：生成されたデータに対する物理的正確性の評価とフィルタリングを自動化し、GitHub でオープンソース化されました

オーケストレーションフレームワーク OSMO は、Claude Code、OpenAI Codex、Cursor などの AI プログラミングエージェントに接続され、自動的に計算リソースを管理し、ボトルネックを解消する能力を持っています。Microsoft Azure と Nebius は、それぞれのクラウドインフラストラクチャにこのブループリントを統合しました。FieldAI、Hexagon Robotics、Skild AI、Uber、Teradyne Robotics などがすでに使用しています。

NVIDIA 自身もこのブループリントを使用して Alpamayo 1.5 をトレーニングしました。NVIDIA によると、これは自動運転のロングテールシナリオを対象とした最初のオープンソース推論型ビジョン言語行動（VLA）モデルであり、ナビゲーションガイド、条件制御のヒント、および複数カメラの柔軟な構成をサポートしています。自動運転トラックテクノロジーカンパニーの PlusAI は、Alpamayo を同社のトラックプラットフォームに統合することを発表しました。完全なブループリントは 4 月に GitHub でオープンソース化される予定です。

NVIDIA は Google DeepMind と提携し、AlphaFold データベースを拡張し、nvQSP により薬物シミュレーションを 77 倍加速

1M AI News によると、NVIDIA は GTC 大会で BioNeMo プラットフォームの医療 AI に関する複数の進展を発表しました。タンパク質医薬品設計モデル Proteina-Complexa は、構造ベースの薬物探索と治療タンパク質開発を加速し、Novo Nordisk、Viva Biotech、Manifold Bio がこのモデルを使用してターゲットタンパク質を設計し、実験検証を完了しました。

NVIDIA は Google DeepMind、EMBL 欧州分子生物学研究所、ソウル国立大学と提携し、AlphaFold タンパク質構造データベースにおよそ 30,000,000 件のタンパク質複合体予測を追加しました。そのうち 170,000 件の高信頼度予測が AlphaFold データベースに追加され、新しい薬物ターゲットと疾患生物学の発見を加速するために使用されています。

NVIDIA は、GPU アクセラレーテッド クアンタム システム ファーマコロジーモデリング エンジンである nvQSP も発表しました。このエンジンは、従来のシングルスレッド CPU シミュレーションよりも 77 倍高速で、研究者が臨床試験前の計算モデルで数百の投薬レベルや患者サブグループを探索できます。

サムスンが GTC で第 7 世代の HBM4E を初公開：1 つのピンあたり 16Gbps、バンド幅 4TB/s、第 6 世代の HBM4 は Vera Rubin で量産

1M AI ニュース によると、Samsung Electronics は NVIDIA GTC カンファレンスで、第 7 世代の High Bandwidth Memory HBM4E を初公開しました。1 つのピンあたりの速度は 16Gbps で、総帯域幅は 4.0 TB/s に達します。これは Samsung の HBM4E 実物の世界初公開です。

同時に展示された第 6 世代の HBM4 は量産段階に入り、NVIDIA Vera Rubin プラットフォーム向けに設計されています。第 6 世代の 10nm レベル DRAM プロセス（1c プロセス）を採用し、安定速度は 11.7Gbps であり、業界標準の 8Gbps を超え、最大で 13Gbps まで高速化できます。Samsung はまた、Hybrid Copper Bonding（HCB）テクノロジーを展示しました。これにより、16 層以上の積層が可能で、従来の Thermo-Compression Bonding（TCB）よりも 20% 以上の熱抵抗低下が実現されます。

Samsung はまた、NVIDIA AI インフラストラクチャ向けの複数の製品も展示しています。量産されている SOCAMM2 低電力サーバーメモリモジュール（業界初の量産）、PCIe 6.0 ベースの PM1763 SSD、NVIDIA BlueField-4 STX ストレージアーキテクチャコンポーネントとしての PM1753 SSD が含まれます。Samsung 半導体 AI センターの責任者である執行副社長の Yong Ho Song は、3 月 17 日の基調講演で、半導体製造における Agent AI とデジタルツインの適用について詳しく説明します。

NVIDIA が BlueField-4 STX ストレージアーキテクチャと CMX コンテキストメモリプラットフォームを発表：Agent AI の長いコンテキスト推論には新世代のストレー

1M AI ニュース によると、NVIDIA は GTC カンファレンスで BlueField-4 STX を発表しました。これは Agent AI 向けのモジュラーアーキテクチャです。従来のデータセンターのストレージでは、エージェントが多段階、多ツール、多セッション間でリアルタイムにコンテキストメモリにアクセスするニーズを満たすことができないため、STX はデータを常に GPU の近くに保ち、常に利用可能にします。

最初のラックスケール製品である CMX コンテキストメモリストレージプラットフォームは、STXの中核となるものであり、GPUメモリを拡張し、拡張可能なハイパフォーマンスコンテキスト層にしました。従来のストレージに比べ、毎秒トークンスループットが最大5倍向上し、エネルギー効率が4倍向上し、データ取り込み速度が2倍になりました。基盤は、ストレージ専用BlueField-4プロセッサーによって駆動され、Vera CPUとConnectX-9 SuperNICが融合し、Spectrum-X Ethernetと連携しています。

CoreWeave、Crusoe、IREN、Lambda、Mistral AI、Nebius、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、Vultrは、STXを展開してコンテキストメモリストレージを採用する予定です。ストレージベンダーでは、DDN、Dell Technologies、HPE、IBM、NetApp、Nutanix、VAST Data、WEKAなどの15社が、STXをベースに次世代のAIストレージ製品を設計しています。このプラットフォームは、今年の下半期に発売されます。

NVIDIA GTC で Nemotron 3 の3つの新モデルを発表：Ultraは先進推論を重視し、VoiceChatは音声認識、大規模モデル、音声合成を統合

1M AI Newsによると、NVIDIAはGTCでNemotron 3オープンモデルファミリーを拡張し、AIエージェント向けの3つのマルチモーダルモデルを追加しました：

1. Nemotron 3 Ultra：エッジコンピューティングに焦点を当てた高度な知能を提供し、Blackwellプラットフォーム上でNVFP4形式で5倍のスループット効率を実現し、プログラムアシスタント、検索、および複雑なワークフロー自動化シナリオを対象としています。

2. Nemotron 3 Omni：オーディオ、ビジョン、および言語理解能力を統合し、ビデオやドキュメントから洞察を効率的に抽出できます。

3. Nemotron 3 VoiceChat：リアルタイムの対話をサポートし、AIは同時にリスニングと応答が可能であり、自動音声認識（ASR）、大規模言語モデル処理、音声合成（TTS）を単一のシステムで統合しています。

同時に、NVIDIAはNemotronセキュリティモデルとエージェント検索パイプラインを発表し、前者はテキストと画像中の不適切なコンテンツを検出し、後者はエージェントの出力の関連性と正確性を向上させています。さらに、NVIDIAは既に本月11日にNemotron 3 Superを先行リリースしており、1200億のパラメータ（120億のアクティブパラメータ）を持つハイブリッドMamba-Transformer MoEモデルで、ネイティブで100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、前世代と比較して5倍以上のスループットを実現し、OpenClaw AgentベンチマークテストPinchBenchで85.6%のスコアを記録し、同様のオープンモデルの中で最高の性能を発揮しています。

CodeRabbit、CrowdStrike、AI プログラミングツール Cursor、Factory、ServiceNow、および AI 検索エンジン Perplexity などの企業が、Nemotron モデルを Agent アプリケーションに展開しています。AI 研究プラットフォーム Edison Scientific は、Nemotron を自律型 AI 科学者 Kosmos に統合し、5 万人以上の研究者にサービスを提供し、数百の研究タスクを並列に実行できます。公式には、数か月かかる研究を1日で完了できると述べています。

ネットワーク英語の GTC ロボット全景：Cosmos 3 統合ワールドモデルリリース、GR00T N2 トップロボットストラテジーランキング、ディズニーフロストステージ

1M AI News によると、英伟达は GTC 大会で一連の物理 AI 新製品を発表し、グローバルロボットエコシステムの産業巨人、ヒューマノイドロボットの先駆者、および手術ロボットメーカーと提携しました。黄仁勋氏は、「物理 AI が到来し、すべての産業企業がロボット企業になるだろう」と述べました。

主要製品の発表：

1. Cosmos 3：初の統一合成ワールド生成、ビジュアル推論、およびアクションシミュレーションのワールドベースラインモデルで、複雑な環境での汎用ロボットインテリジェント開発を加速するために使用されます

2. Isaac Lab 3.0：早期アクセス版で、DGX クラスのインフラストラクチャ上で大規模なロボット学習をサポートし、新しい Newton 物理エンジン 1.0 および PhysX SDK をベースに構築し、多体物理シミュレーションと複雑な巧緻操作のサポートを追加しました

3. GR00T N1.7：商用ライセンスを搭載した早期アクセス版で、量産ロボット展開向けの高度な巧緻制御などの汎用スキルを提供します

4. GR00T N2（プレビュー）：DreamZero 研究に基づく次世代のロボットベースラインモデルで、全く新しいワールドアクションモデルアーキテクチャを採用し、新しいタスクや新しい環境での成功率は主要ビジュアル言語アクションモデルの2倍以上です。現在、MolmoSpaces と RoboArena のランキングでトップにランクインしており、年末までのリリースを予定しています

産業用ロボットでは、世界中に200 万台以上の FANUC、ABB Robotics、YASKAWA、KUKA が、Omniverse ライブラリと Isaac シミュレーションフレームワークを仮想デバッグソリューションに統合しており、同時に Jetson モジュールをコントローラーに統合してエッジ AI 推論を行っています。ヒューマノイドロボットでは、1X、AGIBOT、Agility、ボストン・ダイナミクス、Figure などの企業が、Cosmos、Isaac Sim、Isaac Lab を使用して研究開発を加速させています。医療ロボットでは、CMR Surgical は Versius 手術システムをシミュレーションするために Cosmos-H を使用し、強生医療は Isaac Sim と Cosmos によるトレーニングワークフローで Monarch 泌尿器プラットフォームをトレーニングしており、メドトロニックは IGX Thor を探索し、手術ロボットシステムに機能安全性を提供しています。

大会のハイライトの1つは、ディズニーからのものでした：ディズニーは、NVIDIA の Warp フレームワークを使用し、Newton 物理エンジンに統合された GPU アクセラレーション物理シミュレーター Kamino を使用して、雪だるまのオラフとBDXロボットのキャラクターの動き戦略をトレーニングし、オラフが自らの熱量を管理し、衝突ノイズを低減するようにしました。 ホ・インフンは基調講演で雪だるまロボットと共に登壇し、オラフは3月29日にパリディズニーランドで初めて公式デビューします。

NVIDIA GTC 、Nemotron 3 の新モデルをリリース：Ultra は先進的推論を強調、VoiceChat は音声認識、大規模モデル、音声合成を統合

1M AI News の報告によると、NVIDIA は GTC で Nemotron 3 のオープンモデルファミリーを拡張し、AIエージェント向けに3つの新しいマルチモーダルモデルを追加しました：

1. Nemotron 3 Ultra：先進的インテリジェンスをターゲットとし、Blackwellプラットフォーム上でNVFP4フォーマットで5倍のスループット効率を達成し、プログラミングアシスタント、検索、および複雑なワークフロー自動化シナリオ向けです。

2. Nemotron 3 Omni：オーディオ、ビジョン、および言語理解機能を統合し、ビデオやドキュメントから効率的に洞察を抽出できます。

3. Nemotron 3 VoiceChat：リアルタイムの対話をサポートし、AIは同時に聞き取り、返答することができ、自動音声認識（ASR）、大規模言語モデル処理、音声合成（TTS）を1つのシステムに統合しています。

NVIDIA は同時に、NemotronセキュリティモデルとAgent検索パイプラインを発表しました。前者はテキストや画像内の不適切なコンテンツを検出し、後者はAgentの出力の関連性と精度を向上させます。さらに、NVIDIAは今月11日にNemotron 3 Superを先行リリースしました。これは、1200億のパラメータ（120億のアクティブパラメータ）を持つ混合Mamba-Transformer MoEモデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウをネイティブサポートし、スループットは前モデルよりも5倍以上向上し、OpenClaw AgentベンチマークテストPinchBenchで85.6％のスコアを記録し、同類で最高のオープンモデルとなりました。

CodeRabbit、CrowdStrike、AIプログラミングツールCursor、Factory、ServiceNow、AI検索エンジンPerplexityなどの企業は、AgentアプリケーションにNemotronモデルを展開しています。 AI研究プラットフォームのEdison Scientificは、Nemotronを独自のAI科学者Kosmosに統合し、5万人以上の研究者にサービスを提供し、数百の研究タスクを並行して実行でき、数ヶ月かかる研究を1日で完了できると述べています。

ナビディアが宇宙コンピューティングに参入：Vera Rubin Space-1 モジュールをリリース、AI 推論力は H100 の 25 倍

ナビディアは、1M AI News によると、GTC 大会で宇宙コンピューティング領域に参入し、Space-1 Vera Rubin モジュールをリリースしました。このモジュールは軌道上データセンター向けに設計されており、2 つの Rubin GPU と 1 つの Vera CPU が統合されており、AI 推論力は最大で H100 の 25 倍であり、大規模言語モデルや基本モデルを軌道上で直接実行できるようになりました。

黄仁勲氏は、「宇宙コンピューティングは、究極のフロンティアです。衛星コンステレーションの展開や深宇宙探査の推進に伴い、知能はデータ生成の発生源に存在しなければならない」と述べています。彼はまた、宇宙での放熱が未解決の技術的課題であることを認め、「宇宙には導熱や対流がなく、放射しかないため、これらのシステムをどのように冷却するかを解明する必要があります」と述べています。

Space-1 モジュールは、サイズ、重量、および消費電力に制約のある環境向けに設計されており、軌道上での自律分析、リアルタイムデータ処理、科学的発見をサポートしています。最初のパートナーには、宇宙太陽光エネルギー企業Aetherflux、プライベートスペースステーションデベロッパーAxiom Space、衛星通信企業Kepler Communications、地球観測企業Planet Labs、Sophia Space、およびクラウドコンピューティング衛星企業Starcloudなどが含まれています。具体的な上市時期はまだ発表されていません。

黄仁勲氏は、「Claude Code と OpenClaw がエージェントの転機を引き起こした」と述べ、ナビディアがOpenShell セキュアランタイムをリリース、17 社の企業が参加

ナビディアは、1M AI News によると、GTC 大会でAgent Toolkitオープンプラットフォームを発表し、中核コンポーネントであるオープンソースセキュアランタイムのOpenShellを提供し、自律稼働型のAI Agentにポリシーベースのセキュリティ、ネットワーク、およびプライバシーを提供します。黄仁勲氏は、「Claude Code と OpenClaw がエージェントの転機を引き起こした」、「AIを生成と推論から行動へと拡張した」と述べ、従業員は最先端で専門的かつカスタマイズされたエージェントからなるチームによって強化され、企業ソフトウェア業界は専門化されたエージェントプラットフォームへ進化し、IT業界は次の大きな拡張の境界にあると述べています。

Agent Toolkit には、LangChain と共同で構築されたオープンソース AI-Q Blueprint が含まれており、先端モデルによるオーケストレーションを担当し、Nemotron オープンモデルによる研究を担当するハイブリッドアーキテクチャを採用しており、クエリコストを 50% 以上削減することができます。NVIDIA が開発した AI-Q Blueprint を使用して開発された Agent は、現在 DeepResearch Bench と DeepResearch Bench II の両方のランキングで第1位にランクインしています。

セキュリティに関しては、NVIDIA は Cisco、CrowdStrike、Google、Microsoft Security、および TrendAI と協力しており、OpenShell をそれらのネットワークセキュリティと AI セキュリティツールと互換性があるようにしています。CrowdStrike は、「セキュアバイデザイン AI Blueprint」を同時にリリースし、Falcon プラットフォームの保護能力を直接 NVIDIA AI Agent アーキテクチャに組み込んでいます。

17 社のソフトウェアプラットフォームベンダーが Agent Toolkit に参加しています：Adobe、Amdocs、Atlassian、Box、Cadence、Cisco、Cohesity、CrowdStrike、Dassault Systèmes、IQVIA、Palantir、Red Hat、SAP、Salesforce、Siemens、ServiceNow、Synopsys。そのうち、Salesforce は Slack をメインのインターフェースおよびオーケストレーションレイヤーとして使用して Agentforce Agent を実行し、Siemens は Nemotron ベースの Fuse EDA AI Agent を導入して、チップと PCB 設計の全プロセスを自動化しています。

NVIDIA が初の Groq チップ LPX を発表：Vera Rubin と組み合わせてパワー効率を毎メガワットあたり最大 35 倍向上し、次世代 Kyber プロトタイプを展示

1M AI News の監視によると、Groq 3 LPU（Language Processing Unit）は、NVIDIA が昨年 12 月に約 20 億ドルで AI 推論チップスタートアップの Groq を買収した後に発表した最初のチップであり、今年第3四半期から出荷される予定です。Groq 3 LPX ラックには 256 個の LPU が搭載され、128GB のオンチップSRAM と毎秒 640TB の拡張インターコネクト帯域を備えています。公式によると、LPX は Vera Rubin NVL72 と組み合わせて展開されると、毎メガワットの推論スループットが最大 35 倍向上し、同時に兆のパラメータや百万のトークンのコンテキスト推論シナリオの収益ポテンシャルが解放されます。黄仁勋はこれら2つのプロセッサを「極端に異なるが統一されたもの」と表現しました。片方は高スループットを追求し、もう片方は低遅延を追求し、LPX のオンチップメモリはモデルが利用可能な総メモリ容量を大幅に拡張しています。LPX ラックは、今年下半期に Vera Rubin プラットフォームとともに発売される予定です。

大会では、黄仁勲氏が、コードネーム Kyber の次世代マシンアーキテクチャのプロトタイプを披露しました。Kyber は、144 台のGPUを搭載した計算トレイを垂直に配置し、物理的な密度を向上させ、遅延を低減するものであり、Vera Rubin Ultra として投入される Vera Rubin の後継プラットフォームに搭載される予定であり、2027 年に発売される見込みです。

NVIDIA が DLSS 5 を発表：従来の3Dグラフィックスと生成AIの融合、黄仁勲氏はこの進化があらゆる業界に波及すると述べる

1M AI News によると、NVIDIA はGTCで DLSS 5 を発表し、従来の3Dグラフィックスの構造化データと生成AIモデルを融合することで、GeForce GPU がローカルでリアルタイムの4K写真レベルのレンダリングを実現し、シーンの各要素をピクセルごとにラスタライズする必要がなくなりました。黄仁勲氏は、この手法を「制御可能な3Dグラフィックスと確率生成AIの融合」と表現し、前者を「全体的に予測可能」、後者を「高度にリアル」と位置付け、両者の組み合わせにより、開発者が「美しく、かつ制御可能」なコンテンツを制作できるようになります。

黄仁勲氏は、DLSS 5 の技術的進化を、より広範なパラダイム転換の出発点と位置付け、「構造化情報と生成AIを融合するアプローチは、業界ごとに再現されるだろう」と述べました。彼は、Snowflake、Databricks、BigQueryなどの企業データプラットフォームを例に挙げ、将来、AIエージェントが構造化データと生成AIを同時に呼び出して処理を行うと予測しています。

NVIDIA CEO 黄仁勋 の最新スピーチ：Vera Rubin プラットフォームが全ラインナップで量産され、1兆ドルの算力注文が予想されます

1M AI News によると、NVIDIA の創業者兼CEOである黄仁勋氏は、GTC 2026 で Vera Rubin プラットフォームが本格的に量産され、7つの新しいチップが統合され、5つのラックシステムがカバーされ、全体として、AI向けのスーパーコンピュータが作成されました。

中核となる Vera Rubin NVL72 システムには、72基の Rubin GPU と 36基の Vera CPU が統合されており、NVLink 6 で接続されています。前世代の Blackwell プラットフォームと比較して、大規模な混合エキスパートモデルのトレーニングに必要なGPUの数が1/4に削減され、ワットあたりの推論スループットは最大で Blackwell の10倍に達し、トークンあたりのコストは1/10に低下しています。

AI工場の完全なインフラストラクチャを構成するのは、以下の5つのラックシステムです：

- Vera Rubin NVL72 GPUラック

- Vera CPUラック（Vera CPU 256個、従来のCPUの2倍の効率性と50%の速度向上）

- Groq 3 LPX推論アクセラレーションラック

- BlueField-4 STXストレージラック（AI Agent Key-Value Cache向けに設計され、推論スループットが最大5倍向上）

- Spectrum-6 SPXイーサネットラック

エネルギー管理に関して、NVIDIAはDSXプラットフォームを同時にリリースしました：DSX Max-Qは、固定電力制限内でAIインフラの30%をデプロイでき、DSX Flexはこれまで利用できなかった100GWの未使用電力容量を活用できます。

AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud、CoreWeave、Lambda、Nebiusなどのクラウドサービスプロバイダ、およびCisco、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo、Supermicroなどのシステムベンダは、今年の下半期にVera Rubin製品をリリースすることを発表しました。Anthropic、Meta、Mistral AI、OpenAIは、このプラットフォームを使用してより大規模なモデルをトレーニングする意向を明確にしました。

黄仁勲氏は、2025年から2027年までのBlackwellおよびVera Rubinシステムの合計注文が、昨年のGTCでの5000億ドルの予測を2倍にし、少なくとも1兆ドルに達すると予測しています。

NVIDIAがNemoClawを発売、シンプルな「エビの養殖」を支援

最近、「ロブスター」として知られるオープンソースAIエージェントOpenClawが急速に人気を集めています。NVIDIA（NVDA.O）もまた、ユーザーが「エビを育てる」のを支援するシンプルモードを発表しました。 NVIDIAのCEOである黄仁勲氏は、月曜日のGTCイベントで、OpenClawエージェントプラットフォーム向けのNemoClawを発表し、ユーザーはたった1つのコマンドで、OpenClaw向けに最適化された展開ツールチェーンをインストールできます。NemoClawは、NVIDIA Agent Toolkitソフトウェアを使用し、OpenClawを最適化するための1つのコマンドだけを必要とします。それはOpenShellをインストールし、オープンモデルと分離されたサンドボックスを提供し、自律エージェントにデータプライバシーとセキュリティを提供します。

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