NvidiaのVera Rubinプラットフォームは、訓練済みモデルがユーザーへの応答を生成するAI推論の経済性を、限られた電力からデータセンターが引き出せる出力を高めることで改善する可能性がある。調査会社SemiAnalysisの新しいレポートは、Rubinが同社の現行世代であるBlackwellプラットフォームよりギガワットあたりにより多くの収益と利益を生み出せると推定しており、クラウドプロバイダーがAIインフラ容量の拡大を続ける中、この要因はNVDA株をめぐる投資家の関心に影響を与え得る。

この発見は、電力の入手可能性が事業者が稼働させられるAI容量の中心的な制約となっている時期に発表された。

ギガワットあたり収益でRubinがBlackwellを上回る

SemiAnalysisの最新のAgentXベンチマークによると、新プラットフォームのラックスケール構成であるRubin NVL72は、比較の基準となる現行世代Blackwellプラフォームに基づく最強のGB300構成と比較して、ギガワットあたりの年間収益を約39%多く生み出した。レポートでは、長いコンテキストと反復的なやり取りを伴うエージェント型AIワークロードにおいて、モデル化された利益がギガワットあたり約42%多いと推定している。

電力効率はAIデータセンターにとって中心的な課題となっている。消費する1メガワットあたりにより多くのトークン(モデルが処理・生成するテキストの単位)を生成できるシステムであれば、クラウド企業は同じ電力供給でより多くのユーザーに対応できる。

レポートはまた、システムの寿命にわたるハードウェア、電力、運用コストを合算した総所有コスト(TCO)に対するRubinのパフォーマンスも測定した。1秒あたり170トークンで実行したあるテストでは、RubinはTCOあたりの総スループットでGB300の最大67倍を達成した。

SemiAnalysisはこの効率向上を、Nvidiaのハードウェアとネットワーキングを組み合わせた設計に帰している。このプラットフォームは、Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6、ConnectX-9、BlueField-4、Spectrum-6を、長いコンテキストと反復的なやり取りを伴うAIワークロードを対象とした単一のシステムとして統合している。

電力制約がAIインフラ支出を左右

電力への注目が高まる背景には、複数の市場でデータセンター事業者が入手可能な電力の制約に直面していることがある。施設に新規システムを稼働させるだけの電力が不足している場合、アクセラレータを追加購入するだけでは問題を解決できない。したがって、1メガワットあたりの出力が向上すれば、事業者は固定の電力予算内でより多くのAI処理を支えられる可能性がある。

NVDA株については、インフラ支出の優先事項が効率性と運用コストへと移行する中、顧客がどの程度広くRubinを採用するかに投資家が注目する可能性がある。

主要クラウドプロバイダーで量産が本格化

Nvidiaは3月にVera Rubinを発表、パートナーは2026年後半にRubinシステムの提供を開始すると述べた。同社はこのプラットフォームを、大規模AIトレーニングおよび推論におけるBlackwellの次のステップとして位置づけている。

7月までに、NvidiaはCoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure、NebiusでNVL72の量産が進む中、Rubinラックが稼働していると述べた。同社はまた、30か国・350以上の工場サイトに及ぶ生産ネットワークを擁しているとも述べた。

これらの導入により、2026年後半の提供開始時期を前に、Nvidiaが世界の主要市場でのパートナー製造ネットワークを通じて生産を拡大する中、クラウド事業者はRubinシステムに早期にアクセスできる。

出典: Blockonomi