Hot Chips 2026でGroq 3 LPXを発表すると同時に、NVIDIAはSpaceXAIが次世代のエージェント型AIアプリケーションの開発を加速するためにNVIDIA Vera CPUを導入することも発表した。同社はまた、Grokの基盤となるインフラストラクチャをVera Rubinプラットフォーム上で拡張し、ギガワット規模の容量へとスケールアップしていく計画であり、最適化されたVera Rubin NVL72システムをベースとした第1世代Starmind AI衛星で、そのアーキテクチャを軌道上にも拡張していく予定だ。
アクセラレータが話題の中心となった週に、CPUに関する記事が掲載されたという点が注目に値する。NVIDIAは、エージェントアプリケーションは従来の推論よりもCPUへの依存度が高いと主張している。エージェントは、モデル呼び出しの合間にツールの調整、コードの実行、データの処理、シミュレーションの実行に時間を費やすためだ。これらの処理が滞るとエージェントループが遅くなり、GPUが待機状態になる。
エージェントのために設計されたCPU、Vera
NVIDIAは、VeraをAIエージェント向けに設計された初のCPUと位置付けており、モデル推論を取り巻くCPU負荷の高い作業を対象としています。同社は、NVIDIA設計のOlympusコア88個、NVIDIA Spatial Multithreading、最大1.2TB/sの帯域幅を実現する高帯域幅LPDDR5Xメモリを搭載していると説明しています。NVIDIAは、エージェント型AI、強化学習、データ処理ワークロードにおいて、x86 CPUよりも最大1.8倍高速なタスク完了を実現すると主張しており、このベンダー数値を検証するのが楽しみです。
この仕様は、NVIDIAがプラットフォームを発表した際に示したものと一致しており、Veraは176スレッド、1.8TB/sのNVLink-C2C帯域幅、1.5TBのシステムメモリ、そして227億個のトランジスタを搭載していると詳細に説明されていた。
「エージェント型AIには、単に答えを生成するだけでなく、行動を起こすための新しいタイプのコンピューティングシステムが必要です」と、NVIDIAのハイパースケールおよび高性能コンピューティング担当副社長であるイアン・バック氏は述べています。「Veraは、AIエージェントがリアルタイムでコードを実行し、データを処理し、複雑なタスクを調整するためのCPU性能を提供します。SpaceXAIは、このアーキテクチャを大規模なAIファクトリーから軌道上でのコンピューティングという新たなフロンティアへと発展させています。」
Vera RubinによるGrokのスケーリング
SpaceXAIは、Grokの基盤となるインフラストラクチャをVera Rubin上に構築する予定だ。Vera Rubinは、NVIDIAがコンピューティング、ネットワーク、ソフトウェアの各要素を個別の部品として出荷するのではなく、共同設計している。このスタックは、NVLink、Spectrum-X Ethernet、BlueFieldデータ処理を組み合わせたもので、NVIDIAはこの統合によって、トークンあたりのコストを大規模に削減できると位置付けている。
「Veraは、CPUのパフォーマンスとメモリ帯域幅を提供することで、膨大な量のオーケストレーション、コード処理、データ処理を実行できると同時に、GPUには本来の性能を発揮させる役割を担わせることができます」と、SpaceXAIの社長であるマイク・ニコルズ氏は述べています。「これは、より高性能なAIエージェントを実現し、コンピューティング能力のあらゆるワット数からより多くの有用な作業を生み出すことを意味します。」
AI工場から軌道へ
今回の発表のうち、より憶測的な部分は軌道に関するものだ。SpaceXAIは宇宙空間向けのAIコンピューティングインフラを開発しているが、そこでは電力、熱管理、帯域幅、信頼性、物理的な統合といった制約が、地上のデータセンターとはほとんど共通点がない。計画されている第1世代のStarmind衛星は、最適化されたVera Rubin NVL72ラックスケールシステムをベースとしており、NVIDIAとSpaceXAIは共通のアーキテクチャとソフトウェアエコシステムを維持しながら、これらの条件に合わせて設計を調整していく予定だ。
NVIDIAはこの目標に向けて開発を進めており、GTC 2026では、軌道投入を目的としたSpace-1 Vera Rubinモジュール（上図）を披露した。ただし、Starmind計画には具体的なスケジュール、打ち上げ日、搭載容量などは示されておらず、NVIDIAはペイロード全体を将来予測に関する記述として扱っている。
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