世界的な計算能力の巨頭である英偉達（NVIDIA）は、チップメーカーからAI工場へと変革を遂げ、人工知能推論市場のチャンスに賭けている。3月17日に開幕した2026年度英偉達GTC（GPU技術会議）において、英偉達のCEO黄仁勋（黄仁勲）は新世代AIチップの収益予測を大幅に引き上げ、1兆ドルの目標を掲げ、次世代ハードウェアプラットフォームを正式に発表するとともに、「養虾」（エビ養殖）を支援するソフトウェアスタックなどの製品も公開した。業界関係者は、今年のGTCが示した強いシグナルは、推論時代の到来が加速していることだと感嘆している。同時に、英偉達の新しい計算アーキテクチャは、冷却やパッケージング材料などの産業分野の変革を牽引するだろう。**AI推論への注力**今回のGTC大会で、英偉達はAIエージェントの新段階に向けて、推論がAIインフラ競争の核心となると強調し、次世代計算プラットフォームのVera RubinとGroq3LPU（言語処理ユニット）を正式に発表した。「以前はHopperといえばチップを掲げていたが、Vera Rubinといえばシステム全体を思い浮かべる」と、英偉達の創業者兼CEOの黄仁勋は予測している。過去数年で計算需要は100万倍に増加し、2025年から2027年の間に、その需要増加は少なくとも1兆ドルの収益をもたらすと見込んでいる。今回披露された英偉達のVera Rubinプラットフォームには、7種類のチップ、5つのラック規模のシステム、そしてエージェント型AI向けのスーパーコンピュータが含まれ、全く新しいVera CPUとBlue Field-4S TXストレージアーキテクチャを備えている。前世代のBlackwellプラットフォームと比較して、新プラットフォームは大規模なハイブリッドエキスパートモデルの訓練に必要なGPU数を4分の1に抑え、推論のスループットとワット当たりの性能は最大10倍向上している。会議では、黄仁勋は推論用チップのGroq3LPUに焦点を当て、2月の業績説明会で披露された「サプライズ」についても解説した。このチップは、昨年12月に英偉達が約200億ドルでGroqのコア技術資産を買収したもので、Rubin GPUの「推論コプロセッサ」として位置付けられ、英偉達の推論戦略の旗艦を担っている。黄仁勋は、「AIエージェント時代において、推論の需要は急速に多様化している。高いインタラクション性と超短応答時間を求められるタスクにおいて、従来のGPUアーキテクチャには性能の冗長性が存在する。そこで英偉達は、『極致の低遅延トークン生成』に特化したLPUアーキテクチャを導入し、GPUと分業協力させている」と述べた。具体的には、Vera Rubinは大量計算を必要とする「プリフィル」段階を担当し、LPUは遅延に極めて敏感な「デコード」段階を担う。このハイブリッドアーキテクチャにより、システムの推論スループットと電力効率は最大35倍向上する。「AI推論時代において競うのは、単なるパラメータのピーク値ではなく、実負荷に基づいたより細かな異種最適化を行い、算力のすべてを最大限に活用できるかどうかだ」と、クラウド企業の関係者は記者に語った。推論時代は、極致のコストパフォーマンスを追求し、異種計算の必要性が高まっている。推論計算の負荷特性に応じてハードウェアを細分化し、各ハードウェアに最適な役割を担わせることで、システム全体の効率を向上させるのが英偉達の狙いだ。今回の展示もその考え方に沿ったものであり、国内のAIチップ企業である云天励飞（YunTianLiFe）なども、GPNPU、PD分離、3D積層ストレージなどを軸に推論アーキテクチャの革新を進めており、同じ産業方向に向かっている。**AIエージェントの革新**オープンソウル（OpenClaw）は、オープンソースの自主AIエージェントプラットフォームとして、世界的に「虾養殖」（エビ養殖）の熱潮を巻き起こしている。本大会で、黄仁勋はOpenClawを高く評価し、「次のAIフロンティアを切り開き、史上最速のオープンソースプロジェクトの一つとなった」と称賛し、個人AIエージェント創造の時代を牽引している。英偉達は、「虾養殖」に参入し、Nemo Clawソフトウェアスタックを発表した。これはOpenClawプラットフォーム向けのもので、ユーザーは一つのコマンドでインストールでき、AIエージェントの安全管理、信頼性、拡張性、使いやすさを向上させる。また、英偉達はソフトウェア協力も強化し、Cadence、シーメンス（Siemens）、新思科技（Synopsys）などの世界的な産業ソフトウェア大手と提携を発表した。さらに、英偉達のCUDA-X、OmniverseソフトウェアプラットフォームやGPUアクセラレーションを用いた産業用ソフトウェア・ツールを、ホンダ、ジャガー・ランドローバー、サムスン、SKハイニックス、TSMCなどの企業に導入し、工業設計、エンジニアリング開発、製造工程の加速を図る。黄仁勋は、「新たな産業革命の幕が上がった。物理AIと自律AIエージェントは、世界の設計、エンジニアリング、製造のあり方を根本から変えつつある。世界のエコシステムにおけるソフトウェア大手、クラウドサービス提供者、OEMメーカーと緊密に連携し、英偉達はフルスタックの加速計算プラットフォームを提供し、あらゆる産業においてこのビジョンを実現している」と述べた。この発表会の初日に、英偉達の株価は1.65％上昇し、1株あたり183.22ドルで取引を終えた。一方、同日、A株の英偉達関連産業指数は調整局面となり、光モジュール関連銘柄が最も下落し、天孚通信（300394）は約10％下落、中际旭创（300308）は3.33％下落、AI PCBのトップ企業である勝宏科技（300476）も約3％下落した。**新世代計算基盤のリーディング**英偉達は、AI産業チェーンの変革を引き続きリードしている。英偉達のAIファブ（Fab）アーキテクチャはますます複雑化し、消費電力も急増しているため、従来の空冷技術は物理的な限界に達している。本大会で発表されたRubinキャビネットは、100％液冷設計を採用しており、液冷のコア部品が次世代計算基盤の重要なニーズとなることを示している。また、英偉達の最新のRubinアーキテクチャは、パッケージング材料の革新を促す可能性もある。「Rubinアーキテクチャは、冷却と信号伝送に対する極端な要求から、ガラス基板の商用化を大きく前倒しした」と、深盟産業のアナリスト・卢兵（ルービン）は述べる。極端な計算密度の下では、従来の有機基板（ABF）は深刻な物理的ボトルネックに直面している。国内外の企業は、「技術検証」から「早期量産」への移行の重要な節目に差し掛かっている。Yole Groupなどの予測によると、2026年はガラス基板の少量商用化の年となり、HBM（高帯域幅メモリ）やロジックチップのパッケージング分野では、ガラス材料の年平均成長率は33％に達すると見込まれている。卢兵は、「国内には世界最も完成度の高いパネル産業チェーンと巨大な消費市場がある。こうした規模の優位性を活かし、国内企業は一部の材料や設備（例：レーザーマイクロホール装置）で早期の突破を期待でき、AI計算能力チップの基盤供給チェーンにおいても重要な役割を果たすだろう」と述べている。
エヌビディアが「養虾」に参入、兆円規模のAI推論時代に全力投入
世界的な計算能力の巨頭である英偉達（NVIDIA）は、チップメーカーからAI工場へと変革を遂げ、人工知能推論市場のチャンスに賭けている。3月17日に開幕した2026年度英偉達GTC（GPU技術会議）において、英偉達のCEO黄仁勋（黄仁勲）は新世代AIチップの収益予測を大幅に引き上げ、1兆ドルの目標を掲げ、次世代ハードウェアプラットフォームを正式に発表するとともに、「養虾」（エビ養殖）を支援するソフトウェアスタックなどの製品も公開した。
業界関係者は、今年のGTCが示した強いシグナルは、推論時代の到来が加速していることだと感嘆している。同時に、英偉達の新しい計算アーキテクチャは、冷却やパッケージング材料などの産業分野の変革を牽引するだろう。
AI推論への注力
今回のGTC大会で、英偉達はAIエージェントの新段階に向けて、推論がAIインフラ競争の核心となると強調し、次世代計算プラットフォームのVera RubinとGroq3LPU（言語処理ユニット）を正式に発表した。
「以前はHopperといえばチップを掲げていたが、Vera Rubinといえばシステム全体を思い浮かべる」と、英偉達の創業者兼CEOの黄仁勋は予測している。過去数年で計算需要は100万倍に増加し、2025年から2027年の間に、その需要増加は少なくとも1兆ドルの収益をもたらすと見込んでいる。
今回披露された英偉達のVera Rubinプラットフォームには、7種類のチップ、5つのラック規模のシステム、そしてエージェント型AI向けのスーパーコンピュータが含まれ、全く新しいVera CPUとBlue Field-4S TXストレージアーキテクチャを備えている。前世代のBlackwellプラットフォームと比較して、新プラットフォームは大規模なハイブリッドエキスパートモデルの訓練に必要なGPU数を4分の1に抑え、推論のスループットとワット当たりの性能は最大10倍向上している。
会議では、黄仁勋は推論用チップのGroq3LPUに焦点を当て、2月の業績説明会で披露された「サプライズ」についても解説した。このチップは、昨年12月に英偉達が約200億ドルでGroqのコア技術資産を買収したもので、Rubin GPUの「推論コプロセッサ」として位置付けられ、英偉達の推論戦略の旗艦を担っている。
黄仁勋は、「AIエージェント時代において、推論の需要は急速に多様化している。高いインタラクション性と超短応答時間を求められるタスクにおいて、従来のGPUアーキテクチャには性能の冗長性が存在する。そこで英偉達は、『極致の低遅延トークン生成』に特化したLPUアーキテクチャを導入し、GPUと分業協力させている」と述べた。具体的には、Vera Rubinは大量計算を必要とする「プリフィル」段階を担当し、LPUは遅延に極めて敏感な「デコード」段階を担う。このハイブリッドアーキテクチャにより、システムの推論スループットと電力効率は最大35倍向上する。
「AI推論時代において競うのは、単なるパラメータのピーク値ではなく、実負荷に基づいたより細かな異種最適化を行い、算力のすべてを最大限に活用できるかどうかだ」と、クラウド企業の関係者は記者に語った。推論時代は、極致のコストパフォーマンスを追求し、異種計算の必要性が高まっている。推論計算の負荷特性に応じてハードウェアを細分化し、各ハードウェアに最適な役割を担わせることで、システム全体の効率を向上させるのが英偉達の狙いだ。今回の展示もその考え方に沿ったものであり、国内のAIチップ企業である云天励飞（YunTianLiFe）なども、GPNPU、PD分離、3D積層ストレージなどを軸に推論アーキテクチャの革新を進めており、同じ産業方向に向かっている。
AIエージェントの革新
オープンソウル（OpenClaw）は、オープンソースの自主AIエージェントプラットフォームとして、世界的に「虾養殖」（エビ養殖）の熱潮を巻き起こしている。本大会で、黄仁勋はOpenClawを高く評価し、「次のAIフロンティアを切り開き、史上最速のオープンソースプロジェクトの一つとなった」と称賛し、個人AIエージェント創造の時代を牽引している。
英偉達は、「虾養殖」に参入し、Nemo Clawソフトウェアスタックを発表した。これはOpenClawプラットフォーム向けのもので、ユーザーは一つのコマンドでインストールでき、AIエージェントの安全管理、信頼性、拡張性、使いやすさを向上させる。
また、英偉達はソフトウェア協力も強化し、Cadence、シーメンス（Siemens）、新思科技（Synopsys）などの世界的な産業ソフトウェア大手と提携を発表した。さらに、英偉達のCUDA-X、OmniverseソフトウェアプラットフォームやGPUアクセラレーションを用いた産業用ソフトウェア・ツールを、ホンダ、ジャガー・ランドローバー、サムスン、SKハイニックス、TSMCなどの企業に導入し、工業設計、エンジニアリング開発、製造工程の加速を図る。
黄仁勋は、「新たな産業革命の幕が上がった。物理AIと自律AIエージェントは、世界の設計、エンジニアリング、製造のあり方を根本から変えつつある。世界のエコシステムにおけるソフトウェア大手、クラウドサービス提供者、OEMメーカーと緊密に連携し、英偉達はフルスタックの加速計算プラットフォームを提供し、あらゆる産業においてこのビジョンを実現している」と述べた。
この発表会の初日に、英偉達の株価は1.65％上昇し、1株あたり183.22ドルで取引を終えた。一方、同日、A株の英偉達関連産業指数は調整局面となり、光モジュール関連銘柄が最も下落し、天孚通信（300394）は約10％下落、中际旭创（300308）は3.33％下落、AI PCBのトップ企業である勝宏科技（300476）も約3％下落した。
新世代計算基盤のリーディング
英偉達は、AI産業チェーンの変革を引き続きリードしている。英偉達のAIファブ（Fab）アーキテクチャはますます複雑化し、消費電力も急増しているため、従来の空冷技術は物理的な限界に達している。本大会で発表されたRubinキャビネットは、100％液冷設計を採用しており、液冷のコア部品が次世代計算基盤の重要なニーズとなることを示している。
また、英偉達の最新のRubinアーキテクチャは、パッケージング材料の革新を促す可能性もある。
「Rubinアーキテクチャは、冷却と信号伝送に対する極端な要求から、ガラス基板の商用化を大きく前倒しした」と、深盟産業のアナリスト・卢兵（ルービン）は述べる。極端な計算密度の下では、従来の有機基板（ABF）は深刻な物理的ボトルネックに直面している。
国内外の企業は、「技術検証」から「早期量産」への移行の重要な節目に差し掛かっている。Yole Groupなどの予測によると、2026年はガラス基板の少量商用化の年となり、HBM（高帯域幅メモリ）やロジックチップのパッケージング分野では、ガラス材料の年平均成長率は33％に達すると見込まれている。
卢兵は、「国内には世界最も完成度の高いパネル産業チェーンと巨大な消費市場がある。こうした規模の優位性を活かし、国内企業は一部の材料や設備（例：レーザーマイクロホール装置）で早期の突破を期待でき、AI計算能力チップの基盤供給チェーンにおいても重要な役割を果たすだろう」と述べている。