　NVIDIAは2026年3月16日（現地時間）、米国カリフォルニア州サンノゼで開催中のユーザーイベント「GTC（GPU Technology Conference） 2026」（開催期間：同年3月16～19日）の基調講演において、CPU「Vera」やGPU「Rubin」など新たなアーキテクチャを基にしたをAI（人工知能）インフラの基盤「Vera Rubinプラットフォーム」を発表した。

　NVIDIA 創業者兼CEOのジェンスン・フアン（Jensen Huang）氏は「ブレークスルーを実現した7つのチップと、それらを基に構築した5つのラックシステムにより、全てのAI処理性能を向上する。特にAIエージェントについては、Vera Rubinプラットフォームの投入が大きな転換点になるだろう」と語る。

「Vera Rubinプラットフォーム」は7つのチップと5つのラックシステムによりAI処理性能を向上する。［クリックで拡大］出所：NVIDIA

　Vera Rubinプラットフォームは、AIインフラを構成する主要な7つのICを刷新することで大幅なAI処理性能向上を実現している。7つのうち、GPUはRubin、CPUはVera、サーバラック内の接続を担うスイッチICは「NVLink 6」、サーバラック間を接続するネットワークインタフェースICは「ConnectX-9」、データ処理を行うDPU（Data Processing Unit）は「BlueFiled-4」、データセンター間をつなぐイーサネットスイッチICは「Spectrum-6」はこれまで発表されてきた。今回の発表では、2025年12月にライセンスを取得したばかりのグロック（Groq）の技術を用いたLPU（Language Processing Unit）「Groq 3 LPU」が新たに加わった。

　新要素となるGroq 3 LPUは、AIサーバにおけるトークン生成を低遅延で行えることを特徴としている。NVIDIAが手掛けるGPUは、1チップ当たりのTPS（1秒当たりのトークン生成数）は高いものの、1ユーザー当たりのTPSと関わる遅延時間が大きいことが課題だった。一方、LPUは、低遅延のトークン生成に特化したプロセッサであり、1ユーザー当たり数千TPSも可能だ。ただし、そのためには多くのチップを使用する必要があり、GPUとは逆に1チップ当たりのTPSが低いことが課題になっていた。

　実際に、Rubinはメモリが容量288GBのHBM4、帯域幅が22TB/s、AI処理性能が50PFLOPS（NVFP4）、トランジスタ数が3360億個（＋HBM4）。これに対し、Groq 3 LPUはメモリが容量500MBのSRAM、帯域幅が150TB/s、AI処理性能が1.2PFLOPS（FP8）、トランジスタ数が980億個となっており、Rubinと比べてメモリ容量が約500分の1ながら帯域幅は約7倍を達成している。まさにAI処理性能よりも低遅延のトークン生成を重視した設計となっているのだ。

「Rubin」と「Groq 3 LPU」の比較［クリックで拡大］出所：NVIDIA

　Vera Rubinプラットフォームは、RubinとGroq 3 LPUの組み合わせにより、高い1チップ当たりのTPSを維持しながら、低遅延のトークン生成により1ユーザー当たりのTPSも高いレベルで確保する狙いがある。1個のVeraと2個のRubinから構成される「NVIDIA Vera Rubin Superchip」を36枚搭載するラックシステム「Vera Rubin NVL72」と、Groq 3 LPUを256個組み込んだラックシステム「Groq 3 LPX」を組み合わせた場合、現行の「Blackwell GB300 NVL72」と比べると、同じ1ユーザー当たりのトークン生成数500TPSの条件で、消費電力1MW当たりのTPSは35倍になるという。また、1兆パラメーターのAIモデルを用いたサービスの収益性は、Blackwell GB300 NVL72単体で1米ドル、Vera Rubin NVL72単体で4米ドルなのに対し、Vera Rubin NVL72とGroq 3 LPXの組み合わせは10米ドルまで高められる。