NVIDIA、独自CPU「Vera」の狙いを説明　AI競争はGPUから「トークン生成能力」へ

外界が依然としてGPU開発競争に注目する中、米エヌビディア（NVIDIA）の創業者兼最高経営責任者（CEO）、ジェンスン・フアン氏は、すでに次なる覇権争いへと目を向けている。2日に開催されたグローバル記者会見において、フアン氏は初めて「Vera（ヴェラ）」CPUの戦略的位置付けについて詳細に説明した。

同氏は、NVIDIAがVeraを投入する目的は従来のCPU市場におけるシェア獲得ではなく、AI産業のビジネスモデルが根本的な変革期を迎えているからだと強調した。今後のデータセンターに求められるのは、CPUのコア数の増加ではなく、より高速なトークン生成と、AIエージェントへの効率的なサービス提供だ。エージェンティックAI時代において、データセンター間の競争の焦点は「コア数」から「トークン生産能力」へと移行しつつある。

​海外メディアから、Vera CPUが米アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）や米インテル（Intel）と直接競合するのかと問われた際、フアン氏は従来のCPU市場シェアを巡る議論には踏み込まなかった。その代わり、全く新しい視点を提示した。

フアン氏によれば、過去20年以上にわたり、クラウド産業のビジネスモデルは人間のユーザーを前提として構築されてきた。そのため企業はデータセンターからCPUのコアを借り受け、市場は必然的により多くのコア数を追求し続けた。しかしエージェント時代は全く異なるという。「人間が借りるのはコアだが、エージェントが販売するのはトークンだ」と同氏は語った。

フアン氏は、AIエージェントの存在目的が演算リソースの借用ではなく、タスクの遂行と推論結果の生成、そしてそれらをサービスとして顧客に提供することにあると指摘する。したがって、今後のデータセンターに真に必要なのは、最大のコア数ではなく、タスクを最速で完了させる能力だ。これこそが、NVIDIAがVera CPUの自社開発に踏み切った重要な理由である。

​フアン氏は、Veraが当初から従来のCPUの概念に基づいて開発されたものではないと率直に認めた。「我々がVeraを開発したのは、エージェントに使用させるためだ」と明言している。

人間は数秒の待機時間を許容できるが、AIエージェントはそうではない。エージェントの処理速度はナノ秒レベルであり、システムにわずかな遅延が生じるだけで、AIデータセンター全体の効率に深刻な影響を及ぼす可能性があるからだ。
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フアン氏は、現在数百億ドル規模の投資が行われているAIデータセンターを例に挙げ、大量のGPUがCPUの応答待ちで遊休状態になれば、たとえわずか数秒であっても莫大なリソースの浪費につながると説明した。Veraが追求するのはコア数ではなく、極限の応答速度だ。「これは過去25年間におけるシングルスレッド性能の進化の中で、最も劇的な飛躍かもしれない」とフアン氏は述べた。

​過去数年間、AI産業の関心はほぼすべてGPUに集中していた。しかしフアン氏は、モデルの規模が継続的に拡大する中、データセンターのボトルネックはもはやGPUだけではないと指摘する。現在では、CPU、メモリ、ストレージ、そしてネットワークシステムが、AIの演算効率に直接的な影響を与え始めている。

特にエージェンティックAIの台頭以降、単一のタスクを完了させるために異なるモデル、複数のGPU、膨大なデータが連携することが一般的となった。このような環境下では、データのフロー、交換、アクセス手法がGPUの性能と同等の重要性を帯びる。Veraはシングルスレッド性能の向上にとどまらず、メモリ帯域幅とI/O（入出力）性能を大幅に引き上げることで、システム全体におけるデータ移動時間の短縮を図っている。

​フアン氏はこの機会に、NVIDIAが数年前にイスラエルのメラノックス（Mellanox）を買収した決断についても改めて言及した。当時、市場はメラノックスを単なるネットワーク機器メーカーと見なしていたが、フアン氏はAI時代の到来に伴いネットワークの重要性が従来の認識をはるかに超えると確信していた。現在、この判断が徐々に実証されつつある。

将来のエージェント演算は本質的に分散コンピューティングとなり、タスクが複数のGPU、複数のラック、さらには複数のデータセンター間に分散して並行処理されるようになる。このためネットワークは単なるデータ伝送路ではなく、AIシステム自体の一部となりつつある。NVIDIAが今回イーサネット製品を発表したのも、従来のネットワーク機器市場での競争を意図したものではなく、将来のAIインフラにおける需要に応えるためだとフアン氏は語った。

​今回のフアン氏の発言から、NVIDIAの自社ポジショニングが大きく転換していることが読み取れる。かつてNVIDIAといえば真っ先にGPUが連想されたが、現在の製品ポートフォリオはCPU、GPU、ネットワーク、スイッチ、DPU（データ処理ユニット）、ラックシステム、ソフトウェアプラットフォームにまで拡大している。フアン氏は、将来のAI競争が単一チップの性能競争に留まることはないと断言する。

企業が真に求めているのは、AIサービスを継続的に生産できる「工場」だ。その工場を稼働させるには、CPU、GPU、メモリ、ネットワーク、ソフトウェアが緊密に連携しなければならない。Vera CPUの重要性は、CPU市場でどれだけのシェアを獲得できるかではなく、NVIDIAが構築する「AI工場」の最後のピースを埋める点にある。

​GPU、NVLink、イーサネットから、Vera CPUおよびRubin（ルービン）プラットフォームに至るまで、フアン氏が今回提示したのはより壮大な戦略的青写真だ。AIデータセンターにおける次の競争は、単なるGPUの速度比較ではなく、いかに低コストかつ高速に大量のトークンを生成できるかの争いとなる。

将来最も価値を持つ企業は、必ずしも最多のチップを保有する企業ではなく、最高効率のAI工場を構築できる企業だ。フアン氏の描く未来において、Vera CPUはその実現に向けた重要な一手となる。

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編集：柄澤南 （関連記事： インテル、AI PC時代の巻き返しへ　18A・GPU・ハンドヘルド向けプロセッサに注力 ｜ 関連記事をもっと読む ）