エヌビディアは新ラックが 1 メガワットあたり 30 倍のエージェント作業をこなすという——測定は自社で行い、ベンチマークの作者はまだ承認していない
8 月 24 日、エヌビディアは Vera Rubin NVL72 の実機測定値を公表し、置き換え対象である GB300 NVL72 に対して 1 メガワットあたりのスループットが最大 30 倍、トークンあたりのコストが最大 35 分の 1 になると主張した。負荷は SemiAnalysis の AgentX、つまり実際のエージェント型コーディング作業の記録で、Kimi K3、MiniMax M3、GLM 5.3、Qwen 3.5、DeepSeek V4 Pro を 14 万トークン超の文脈長で走らせている。エヌビディアは同プラットフォームが本格量産に入っているとしつつ、同じ記事で結果は SemiAnalysis のレビュー待ちであり、ツール呼び出しにおける Vera CPU の性能はまだ反映されていないと注記した。同じ週の Hot Chips ではラック自体も明かした——100 メガワットの建屋で NVFP4 推論 2 ゼタフロップスと 11 ペタバイトの HBM4、摂氏 45 度の液冷、ファンもケーブルもない計算トレイ。
なぜ重要かAI の生産能力を配給しているのはいまやチップではなく電力だ。ハードウェアは数か月で届くが、送電網への接続にはデータセンターが何年も待たされる。1 メガワットあたりの仕事量が 30 倍という数字が外部の検証で裏づけられれば、固定の電力契約で買える AI の量が変わる。それは次の建屋をどこに建てるかを決める数字でもある。留意すべき点は二つ。測定はエヌビディア自身が自社ハードで行い、ベンチマークの作者のレビュー前に出されたこと。そして試験に使われたモデルがすべて中国製のオープンウェイトであること——業界がいま何を本格的な推論負荷とみなしているかの、静かな表明である。
アプリで読む——無料・9言語
関連ニュース
先月出たモデルが作り手に8.7億ドルを運んだ。2026-10-09一つの指示でAmazonアカウント内の全エージェントを奪えた。
2026-10-09韓国の銀行を破ったエージェント、作者が自らコードを消した。
2026-10-09新しい採点表が、頼んでいない行動の頻度を測る。
2026-10-09メモリー高騰でアップルがiPhone 18 Proの発注を減らした。
2026-10-09