CES 2026でNVIDIAが大型発表：Rubinプラットフォームが正式量産開始、AI自動運転が全面加速

TradingKey - 米国東部時間2026年1月5日、ラスベガスで開催中のCESにおいて、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏が再び世界のテクノロジー業界の注目を集めた。象徴的な黒い革ジャンパーを着用した彼は、90分間にわたる講演を通じ、AIがもはや「見る」だけではなく、「理解・推論・行動する」真の能力を獲得する未来を描き出した。

この注目を集めた講演で、フアン氏は「All in AI」と「All in Physical AI」という揺るぎない姿勢を示し、トランジスタレベルのアーキテクチャ設計から組み込み制御システム、自動運転プラットフォーム、ヒューマノイドロボットのソフト・ハード統合デプロイに至る壮大な青写真を提示した。これはNVIDIAのAIフルスタック能力を全面的に展示する機会であるだけでなく、ムーアの法則の減速やAI産業バブルへの市場の懸念への力強い回答ともなった。

Vera Rubinが正式量産へ

「Vera Rubinが全面的に量産段階に入っていることをお伝えできる」とフアン氏が語った瞬間は、講演のハイライトとなった。

彼はさらに、これは画期的なアーキテクチャ革新であり、中央演算装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、ネットワーク相互接続から機器システム全体に至る6つのコアモジュールを完全に再設計したと説明した。これは従来の枠組みを覆すだけでなく、NVIDIAが次世代AIインフラストラクチャに向けて新たな方向性を確立したことを意味する。

Rubinプラットフォームは、著名な天文学者Vera Rubinにちなんで命名され、その最大の特徴は「エクストリーム・コ・デザイン（極限的共同設計）」という理念に基づいている。これは、チップからシステムに至るあらゆるレイヤーでハードウェアとソフトウェアが深く融合し、真に統合されたフルスタックAIコンピューティングシステムを構築するものだ。

フアン氏は次のように指摘した。「人工知能は前例のない速度であらゆる産業を再構築しているが、根本的な課題は、ますます膨大化するトレーニングおよび推論需要を支える十分な計算能力をどう確保するかだ。競争は激化しており、同じタスクを短時間で完了できる企業が一歩リードする。」

さらに彼は、「Rubinの登場はまさに時宜を得ている。AIコンピューティングのトレーニングおよび推論需要が爆発的に増加しているからだ」と補足した。

過去の製品世代交代では数種類のチップのみを更新していたのに対し、今回は6つの主要ハードウェアを一挙に刷新。これはNVIDIAの製品戦略において近年で最も画期的な一歩と評価されている。

コアプロセッサ「Vera CPU」は、単位消費電力あたり2倍の性能向上を達成した。グラフィックスプロセッサ「Rubin GPU」はトランジスタ数を60％増やしたのみで、計算能力を5倍に向上させた。

データ転送面では、新たな「NVLink 6」インターコネクトアーキテクチャを搭載し、単一ラック内のデータ帯域幅を最大260テラバイト/秒にまで引き上げた。同時に、次世代「ConnectX-9 SuperNIC」ネットワークインターフェースカード、「BlueField-4」インテリジェントデータプロセッサ（DPU）、および「Spectrum-6」イーサネットスイッチを組み合わせ、高度に統合され、高スループットで先進技術特性を備えたAIコンピューティングインフラストラクチャを構築している。

Rubinに採用された共同設計戦略は、ムーアの法則の減速やトランジスタ密度の増加制限といった現実的な製造プロセスの課題への回答だ。言い換えれば、トランジスタ数の増加だけでは効率を継続的に向上させられず、システムアーキテクチャ層、ネットワーク通信経路、エネルギー管理など全体を再構築する必要があることを示している。

放熱管理に関しては、45°Cの温水冷却条件下で動作可能で、従来型冷却機構なしに安定した温度制御を維持できる。全体の消費電力が倍増しても、プラットフォーム全体のエネルギー効率は100％向上しており、世界のデータセンターの電力コストを約6％削減できると推定されている。

実際の応用例として、10兆パラメータ（10T）レベルの言語モデルのトレーニングにおいて、Rubinシステムを使用すればBlackwellプラットフォームに比べて約75％のリソースコストを削減できる見込みだ。

テスラ（TSLA）のCEOであるイーロン・マスク氏は、Rubinプラットフォームについて「AIのロケットエンジンとなる」、また「大規模モデル展開のためのインフラストラクチャだ」と評価した。

アントロピック（Anthropic）のCEOであるダリオ・アモデイ氏は次のように補足した。「NVIDIAのRubinプラットフォームによる効率向上はインフラの進歩を示しており、より長大なメモリ、強力な推論能力、信頼性の高い出力を実現する。」

「推論能力」を持つ自動運転モデル

従来の自動運転システムとは異なり、「Alpamayo（アルパマヨ）」モデルは、視覚・言語・動作（VLA）アーキテクチャに基づくAIシステムで、自動車に人間のような「因果推論」能力を初めて付与した。これにより、トレーニングデータに存在しない極端なシナリオにも対応できるようになった。

例えば、交差点に接近した際、システムは信号機の異常を認識するだけでなく、「この状況では警察官のジェスチャーに従うか、譲るべきルールを適用する」という複雑な論理を理解し、安全な意思決定を行うことが可能だ。

Alpamayoシリーズが採用するVLAモデルは、突発的で長尾分布（低頻度だがリスクの高い事象）のシナリオへの対応能力を向上させるだけでなく、意思決定ロジックの説明可能性を大幅に強化している。

このシステムを搭載した車両は、人間のように「段階的に問題を考慮」し、未知の状況に直面しても明瞭な判断を維持できるため、実行する行動の信頼性が高まる。さらに、NVIDIA独自の「Halos AI」セキュリティシステムが統合され、推論経路全体の安定性検証と動的リスク管理監視を提供している。

フアン氏は次のように語った。「物理的AIのChatGPT級の瞬間が到来した。機械が理解し、推論し、現実世界で行動し始めるのだ。完全自動運転タクシーが最初の受益者の一つとなる。Alpamayoは自動運転車に推論能力をもたらし、まれなシナリオを思考し、複雑な環境で安全に運転し、その運転判断を説明できるようにする。これは安全で拡張可能な自動運転の基盤だ。」

注目すべきは、NVIDIAがAlpamayoのコアモデルを無償で開発者コミュニティに公開することを決定したことだ。

このシリーズは教育機能を備えた大規模ベンチマークモデルとして位置付けられ、開発者はその汎用能力を基に微調整・トレーニングを行い、自社の製品アーキテクチャに適した自動運転ソリューションの骨格モジュールを独自に構築できる。「公共基盤＋個別進化」というこのモデルは、各企業がL4実用化のペースを大幅に加速させると同時に、アルゴリズムの蓄積やソフト・ハードウェアの適合コストを削減するだろう。

ジャガー・ランドローバーの製品エンジニアリング・エグゼクティブ・ディレクター、トーマス・ミュラー氏は次のように述べた。「責任ある自動運転の進展には、オープンで透明なAI開発が不可欠だ。Alpamayoのようなモデルをオープンソース化することで、NVIDIAは自動運転エコシステム全体の革新を加速させ、開発者や研究者に複雑な現実世界のシナリオに安全に対応するための新しいツールを提供している。」

自動運転の商用化が目前に

Alpamayoモデルは業界で高い評価を得ており、NVIDIAのAI自動運転技術は全面的な商用化に向けて進んでいる。フアン氏は、NVIDIAのフルスタック「DRIVE」プラットフォームを完全搭載した量産車——メルセデス・ベンツCLAが、2026年第1四半期に米国市場で正式に走行を開始すると発表した。これはNVIDIAの自動運転ソフト・ハードウェアソリューションが初めて主流自動車製品に全面的に応用されるもので、画期的意義を持つ。

さらに、同社は2027年までにL4レベルの「Robotaxi（自動運転タクシー）」プラットフォームの展開を開始し、パートナー企業とともに実証運行を実施する計画だ。このサービスは都市の特定ルートを起点とし、「人間の介入なし」の高度な自律運転体験の実現を目指し、最終的には世界をカバーする次世代モビリティインフラを構築する。

L4レベルは、高度自動化システムにおける重要な節目を示す。限定区域内では、車両が感知から意思決定・実行に至る全プロセスを完全に自律的に完了でき、人間の操作がなくても安全に通行可能となる。

この知能レベルは、マルチモーダル基盤AIモデル、エンドツーエンド計算アーキテクチャ、多様なシナリオ推論エンジンなどの先導技術に支えられ、さまざまな複雑な道路状況や突発事象に柔軟に対応できる。

NVIDIAの自動車事業部門副社長であるウー・シンジョウ（Xinzhou Wu）氏は、このRobotaxiプロジェクトがL4レベルのコア指標を性能目標として採用し、初期段階では「限定範囲での検証」方式で開始され、まだ公表されていない大手パートナー企業が共同運営に参加すると説明した。

彼は強調した。「核心は技術的ブレークスルーだけではなく、管理可能な範囲内で製品が長期的に信頼性を持ち、商業的に実現可能な基準に到達させることだ。」

この動きは、これまでチップ製造と計算能力提供に専念していたNVIDIAが、WaymoやCruiseといった既存の業界大手に挑戦し、自らモビリティエコシステム構築に積極的に参画する新役割へと着実に移行していることを意味する。

現時点ではNVIDIAの自動車分野全体に占める売上高比率は小さい——前四半期の自動車・ロボティクス関連事業売上高は5億9,200万ドルで、総売上高の約1％にとどまっている——が、AIがデータセンターからエンドデバイスへとさらに浸透するにつれ、同社はスマート交通をAIに次ぐ最も成長潜力のある新規成長ドライバーと明確に位置付けている。

フアン氏は以前から、将来的に世界で10億台以上の車両が高度または完全自動運転を実現すると予想している。それには個人所有のものだけでなく、オンデマンドレンタルなどシェアードモビリティ形態も含まれる。

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