毎年開催されるNVIDIA GTCにおいて、CEOのジェンセン・フアン氏の基調講演は、世界のAI業界における重要な指標として常に注目されてきました。次世代GPUアーキテクチャからソフトウェアエコシステムの開発まで、この基調講演は、今後数年間のAIコンピューティングインフラにおける注目技術や開発方向を予見することが多いのです。

現地時間3月16日、GTC 2026の基調講演が予定通り開催された。63歳のジェンセン・ホアン氏はトレードマークのレザージャケット姿で登場し、カリフォルニア州サンノゼ・スタジアムで一連の主要新製品を熱く紹介した。

GPUだけではない

NVIDIAのAIチップロードマップにおける「スター製品」として、Vera Rubinプラットフォームは、今年のGTCカンファレンスの聴衆の関心をさらに高めた。このプラットフォームは、7つの画期的なチップ、5つのラック、そして1台のスーパーコンピュータで構成されている。ジェンセン・フアン氏はこれを技術の飛躍的進歩と評した。中でも特に注目すべきは、Rubin GPU、NVIDIA Groq 3 LPX、そしてNVIDIA Vera CPUである。

まず最初に紹介するのは、今年1月に正式に発表された、Agentic AI専用に設計された全く新しいアーキテクチャであるRubin GPUです。ハードウェアアクセラレーションによる適応型圧縮機能を備えた第3世代Transformer Engineを搭載し、AI推論向けに50ペタフロップスのNVFP4演算性能を提供するとともに、NVLink 72のフルインターコネクトをサポートしています。

次に、NVIDIAにおけるGroqテクノロジーの導入について見ていきましょう。ジェンセン・フアン氏が2025年末にGroqテクノロジーのライセンス取得に200億ドルを投じて以来、この動きは「GPUを放棄してLPUに移行する」ためのものだという憶測が飛び交っていました。しかし、ようやく事態は落ち着き、両者は良好な相乗効果と補完関係を築き上げています。

大規模な展開において、LPUクラスタは、高速かつ決定論的な推論を加速するための巨大な単一プロセッサとして機能します。Vera Rubin NVL72と組み合わせて展開すると、Rubin GPUとLPUは、出力トークンごとにAIモデルの各レイヤーを計算することで、デコード性能を共同で向上させます。この考えに基づき、NVIDIAは、エージェントシステムの低遅延と大規模コンテキストの要件を満たすように特別に設計された、256個のLPUプロセッサを搭載したLPXラックを発表しました。Vera Rubinと組み合わせることで、1兆パラメータのモデルにおいて、1メガワットあたりの推論スループットを最大35倍まで向上させることができます。

最後に、NVIDIA Vera CPUがあります。これは、エージェント型AIと強化学習の時代に向けて設計された、世界初のプロセッサです。その動作効率は従来のラックマウント型CPUの2倍であり、動作速度は50%よりも高速である。Veraは、プログラミングアシスタント、消費者向けおよび企業向けインテリジェントエージェントといった大規模AIサービスにおいて、より高いAIスループット、応答性、効率性を実現します。ジェンセン・フアン氏は、「CPUはもはやモデルをサポートするだけでなく、モデルを駆動する役割を担っています。画期的なパフォーマンスとエネルギー効率を備えたVeraは、より高速に思考し、より効果的に拡張できるAIシステムを実現します」と述べています。

これに基づき、NVIDIAは256個の液冷式Vera CPUを統合した全く新しいVera CPUラックも発表した。このラックは22,500以上の同時CPU環境をサポートし、それぞれの環境は独立してフルスピードで動作できる。

Vera Rubinの登場は、エージェント型AI時代におけるNVIDIAの競争力をさらに高めるものです。Vera CPUの演算能力を基盤とし、Rubin GPUの推論性能の頂点、そしてBlueField-4 DPUのストレージ革命に至るまで、NVIDIAは究極の協調設計を通じて、AIファクトリーのあらゆる要素を新たな高みへと押し上げています。

開発者や企業にとって、このような大規模かつ継続的に改良されるチップマトリックスの恩恵を享受する一方で、より実践的な課題が生じています。GPUモデルがますます複雑化し、コンピューティング能力の指標が膨大になる中で、メーカーの仕様を超えて、異なるハードウェアの真のパフォーマンスを客観的に比較するにはどうすればよいのでしょうか？言い換えれば、膨大な選択肢の中から、自社のビジネスに最適なオプションを正確に特定するにはどうすればよいのでしょうか？

これを考慮して、HyperAIは、AI/大規模モデル/HPCシナリオにおけるGPUの選択と意思決定のためのリファレンスプラットフォームを構築するため、「GPUランキングリスト」を発表しました。HyperAIは、ベンダーやアーキテクチャを横断した比較をサポートし、統一された比較ルールを用いて、複雑なGPU/AIアクセラレータ市場において、ユーザーが適切かつ合理的な技術的判断を下せるよう支援します。HyperAIは最新の製品アップデートを常に把握し、開発者が実際のAIワークロードを中心とした実用的なツールを利用できるようにします。

新たにリリースされたRubin GPUパフォーマンス比較が利用可能になりました。今すぐGPUランキングをチェックしてください。

https://hyper.ai/gpu-leaderboard

NemoClaw：単一のコマンドでOpenClawを最適化します。

NVIDIAは次世代チップのロードマップを発表すると同時に、ソフトウェアレベルでの「AIの次の段階」に対する回答としてNemoClawも発表した。

「OpenClawはAIの新たなフロンティアをすべての人にもたらし、史上最速で成長したオープンソースプロジェクトとなった」と黄仁迅氏は同プロジェクトを高く評価した。「MacとWindowsはパーソナルコンピュータのオペレーティングシステムだ…」一方、OpenClawは、パーソナルAI向けのオペレーティングシステムである。これは業界全体が待ち望んでいた瞬間であり、新たなソフトウェア・ルネサンスの幕開けだ。

NemoClawは、NVIDIA Agent Toolkitソフトウェアを利用して、単一のコマンドでOpenClawを最適化します。これにより、NVIDIAのエコシステムに直接統合されます。NemoClawはOpenShellをインストールし、オープンソースモデルと隔離されたサンドボックス環境を提供することで、自律エージェントのデータプライバシーとセキュリティを強化します。このソリューションは、これまで欠けていた基盤となるインフラストラクチャ層をクローに提供し、ポリシーベースのセキュリティ、ネットワーク、プライバシー保護によって制約されながらも、タスクを実行するために必要なアクセス権を取得できるようにします。（下図参照）

NemoClawは、あらゆるプログラマブルエージェントの利用をサポートしています。オープンなエージェントアーキテクチャを採用しているため、ユーザーのローカルシステム上で動作するオープンソースモデル（NVIDIA Nemotronを含む）を呼び出すことができます。同時に、プライバシールーターを介して、クラウド上で動作する最先端のモデルにもアクセス可能です。ローカルモデルとクラウドモデルの組み合わせは、エージェントが確立されたプライバシーとセキュリティの制約内で、新しいスキルを習得し、複雑なタスクを完了するための基盤を提供する。

この枠組みの中で、ジェンセン・フアン氏が重視する「パーソナルAIオペレーティングシステム」の実現に向けた道筋がより明確になりつつあります。エージェントはもはやモデルを呼び出すためのインターフェースではなく、長期的な運用と継続的な学習が可能なデジタル実行装置へと進化しています。新たにリリースされたGPUとシステムアーキテクチャがこのビジョンのコンピューティング能力の基盤を提供するとすれば、NemoClawはソフトウェアレベルでエージェントの動作方法とセキュリティ境界を定義するものであり、これらが一体となってNVIDIAの「AIファクトリー」と「AIワークフォース」という構想全体を構成していると言えるでしょう。

ある程度、NemoClawはOpenClawの開発ハードルをさらに下げます。しかし、開発者にとって、ユースケースを迅速に検証することも同様に重要です。したがって、HyperAIは、世界中の開発者にすぐに使えるランタイム環境とオンラインノートブックを提供しています。複雑な設定なしに、独自のAIエージェントの構築を開始できます。

オンラインランニングリンク：
OpenClaw: Free-CPUを使用してAPI呼び出しを実行する
https://hyper.ai/notebooks/49888

 OpenClaw GPU 実行チュートリアル
https://hyper.ai/notebooks/49890

間違いなく、毎年開催されるGTCカンファレンスは、NVIDIAが自社の技術力を披露する場であるだけでなく、テクノロジーのトレンドセッターとしても長らく「AI春節ガラ」と位置づけられてきました。数多くのメディアがこの技術の祭典を報道し、様々な製品やモデルのアップデートが世間の注目を集めています。HyperAIは今後も、このカンファレンスで発表された高品質なオープンソースモデルやデータセットに関する詳細な情報を提供し、オンラインでの体験も提供していく予定です。どうぞご期待ください。