Nvidia：フリーキャッシュフローの50%以上を株主に還元、エージェント型AI向けカスタムCPU「Vera」を発表
2026年6月24日 - Nvidia GTC Taipei 2026 財務アナリスト向け質疑応答
資本還元プログラムとエージェント型コンピューティングの潮流
司会：それでは、創業者兼CEOのジェンスン・フアンをステージにお迎えします。
ジェンスン・フアン：今向かっています。少し待ってください。皆さん、こんにちは。お会いできて光栄です。今週発表した製品はすべて見てくれましたか？信じられないような内容です。さて、始める前に非常にエキサイティングな発表があります。秘密ではありません。皆さんに伝えてください。友人全員に教えてあげてください。私個人のことではありません。決算発表でもお伝えする予定ですが、当社は800億ドルの自社株買いプログラムを発表しました。覚えていますか？配当も25倍に引き上げましたね。配当は定期的に見直すと約束していましたが、本日、新たな方針を発表します。今年、来年、そしてそれ以降、フリーキャッシュフローの50%以上を株主に還元する計画です。「無限の彼方へ」というわけです。
ジェンスン・フアン：単純計算でもかなりの金額になります。今後、自社株買いと配当を継続的に拡大していく方針です。これが発表内容です。質問があればお受けします。さて、昨日発表した非常に重要なニュースについて触れましょう。私が2年前から提唱してきた「ビッグアイデア」は、AIのコンピューティングパターンが「エージェント型（Agentic）」であるということです。エージェントこそが現代のアプリケーションです。エージェントは推論し、ツールを使い、長期記憶にアクセスできます。長期記憶は構造化データでも非構造化データでも構いません。PC上のツール、クラウド上のツール、設計ツール、プログラミングツール、データベース処理、あるいはチップ設計ツールなど、あらゆるツールを駆使します。このエージェントというコンピューティングパターンは、かつてのアプリケーションがそうであったように、あらゆる場所で実行されることになります。クラウド、PC、ワークステーション、自動車、そして人型ロボットに至るまで、至る所で動作します。
ジェンスン・フアン：私はこの構想を長い時間をかけて少しずつ説明してきました。GTCの基調講演をご覧いただければ、私が2年以上前からこの瞬間に向けてピースを埋めてきたことがお分かりいただけるでしょう。このコンピューティングのアプローチは、分散化され、分離（ディスアグリゲート）されています。つまり、エージェント型コンピューティングのワークロードの各要素が、データセンター内の異なる場所で実行されるということです。
エージェント型ワークロード向けに設計された「Vera Rubin」と「Grace Blackwell」
ジェンスン・フアン：私たちが「Vera Rubin」を構築した理由はそこにあります。「Hopper」は事前学習向けに、「Grace Blackwell」はそれに推論能力を加えて設計されました。Grace Blackwellは事前学習、事後学習、そして推論のすべてに対応しています。NVLink 72により、世界で最も低コストでトークンを生成することが可能になりました。単なる20%の削減ではなく、20倍の効率化です。今や、当社はトークン生成において最も低コストな手段を提供しています。目標は低コストなデータセンターを作ることではなく、低コストで製品を生産することです。NvidiaのGrace Blackwellは、世界で最も低いコストでトークンを生成します。その結果として、私たちはNVLinkスケールアップスイッチを発明しました。NVLink、InfiniBand、AI向けEthernetを組み合わせ、私たちは今や世界最大のネットワーキング企業でもあります。Vera Rubinは、事前学習、事後学習、推論に加え、昨日お見せしたようなエージェント型コンピューティングパターンを実行するために設計されました。Vera Rubinは、そのパターン全体を処理できるように設計されており、先ほど述べた通り、そのパターンは分離され分散されています。つまり、ワークロードの異なる部分がVera Rubinの異なる場所で実行されるということです。
ジェンスン・フアン：Veraの重い処理部分、つまりAIで収益を生む部分はトークン生成です。これが最も負荷のかかる部分であり、GPUの数を最大化したい理由です。なぜなら、販売するのはトークンだからです。ご理解いただけるでしょうか。それ以外の要素を売るわけではありません。顧客は当社から多くのネットワーク機器を購入することになりますが、それが目的ではありません。ストレージも大量に購入するでしょうが、それも目的ではない。目標は、可能な限り多くのトークンを生成することです。だからこそ、GPUの需要は続きます。「1ギガワットのデータセンターに、何基のGPUを搭載できるか？」という問いからすべてが始まります。それが収益を最大化するからです。
ジェンスン・フアン：さて、その中心にあるのは「思考」であり、思考には膨大な計算能力が必要です。思考とは、コンテキストを読み込み（すべての文書を読み込む）、推論し、計画を立て、行動し（ツールを実行するコマンドを生成する）ことです。これが思考です。ツールからのフィードバックが戻ってきたら、それを見て「これで最善の結果か？答えは正しいか？」と判断します。再び思考し、不十分であれば計画を修正し、ツールを再度使う。この繰り返しです。だからこそ、AIが待機しないよう、ツール利用のレスポンスを非常に高速にする必要があります。Adobeが昨日発表したように、数十年来のPhotoshopやPremiereの再設計を含め、ソフトウェア業界全体と協力してアプリケーションを加速させているのはそのためです。Cadence、Synopsys、Ansys、Siemensなど、あらゆるものを加速させています。なぜなら、エージェントはせっかちだからです。1ギガワットのGPUデータセンターが待機している状況では、一瞬の遅延も許されません。CPUは単にレンタルが容易で安価なだけでは不十分で、応答速度が極めて速くなければなりません。そのため、シングルスレッド性能が極めて重要になります。マルチスレッドやマルチコアではなく、1つのCPUが1つのAIのために1つのジョブをこなす性能です。非常に高速でなければなりません。また、分離されたアーキテクチャであるため、どのようなCPUを設計し、どこに配置すべきか、そしてそれをVera Rubinアーキテクチャにどう統合すべきかを考え抜きました。
ジェンスン・フアン：Vera Rubinは、メモリシステムのための世界最高のデータプロセッサとしても設計しました。AIには長期記憶と短期記憶が必要です。メモリはデータそのものであり、データセンター全体でデータを移動させるには膨大な帯域幅が必要です。そのため、VeraはConnectX-8を初めて搭載しました。Veraは最大のIO帯域幅を持ち、CPU間の帯域幅も最大です。データ処理を行う際、CPU同士が通信する必要があるからです。チップレットのオーバーヘッド（税）を排除し、巨大なダイに統合しました。4つや6つの小さなダイに分けることもできましたが、ダイをまたぐたびにチップレットのオーバーヘッドが発生します。私たちはそれを望みませんでした。その結果、CPU間帯域幅は3.5倍に向上しました。チップ内部のクロスセクション帯域幅とIO帯域幅は、世界最高水準です。15%程度の改善ではなく、桁違いの性能です。
ジェンスン・フアン：Graceは私たちがこのアプローチを試みた最初のCPUであり、Veraはその第2世代です。VeraのCPUコアは、世界最高のクロックあたりの命令実行数（IPC）を実現するために完全にカスタム設計されています。クロックごとに10命令をフェッチし、デコードし、実行します。これを実現できるCPUは他にありません。その結果、性能は突出しています。Veraは人間用ではなく、せっかちなエージェントのために設計されました。エージェントのためのアクセラレーテッド・コンピューティングです。このシステム全体は、事前学習や推論だけでなく、先ほど示したエージェント型パターンを実行するために設計されました。あれが未来です。複雑なシステムを簡略化した図ですが、このコンピューティングパターンは至る所で再現されます。クラウドで実行され、それがVera Rubinの役割です。
Windowsとサンドボックス化されたエージェントによるPCエコシステムの再発明
ジェンスン・フアン：このパターンは、小さなデスクトップコンピュータでも実行されます。3年ほど前、サティア・ナデラと話した際、「将来、AIはデバイス上でも動作するようになる。なぜなら、私たちは常にアシスタントをそばに置いておきたいからだ」と伝えました。現在、私のノートPCは部屋にあります。今、PCに何か頼もうと思えば、部屋に戻るまで待たなければなりません。しかし将来は、WhatsAppでメッセージを送るだけでいい。「R2-D2、パワーポイントのスライド17枚目、画像がずれている。CX9ではなくCX10に修正して」と送れば、R2-D2がパワーポイントを開き、修正し、PDFにして送り返してくれる。想像できますか？簡単です。
ジェンスン・フアン：AIが単なるツールではなく、一日中寄り添うアシスタントになる未来です。ローカルで実行できるのであれば、クラウドにすべてを依存させる必要はありません。テレビや洗濯機、冷蔵庫をレンタルしないのと同様に、毎日使うアシスタントコンピュータもローカルで動かすべきです。もちろん、クラウド上のVera Rubinのような強力なリソースに接続することも可能です。複数のアシスタントを使い分け、その中核となるアシスタントが他を統括するような形です。もちろん、これはデスクトップやノートPCで動作します。MicrosoftとNvidiaは、全く新しいラインのコンピュータを構築することに合意しました。世界初となるテンソル処理機能を備え、パラメータ圧縮に対応し、エージェントを安全にサンドボックス化できるOSを搭載したコンピュータです。エージェントには権限を与え、アクセス範囲を制限します。「このファイルとこのツールにはアクセスしていいが、それ以外はダメだ」と制御するOSが必要です。ワークステーション、デスクトップ、ノートPCの全ラインナップでこれを実現します。
ジェンスン・フアン：過去3年間、私たちは休む間もなく取り組んできました。すべては互換性を備えています。重要なアプリケーションはすべてテストし、性能をベンチマークしました。素晴らしい体験になるはずです。PC業界全体を招待しました。一人も取り残さず、全員でコンピュータを再発明するのです。これは文字通り40年ぶりのPCの再発明です。PCの振る舞いは変わります。従来の作業をより良くこなすだけでなく、あなたのパーソナルアシスタントとして機能するようになります。クラウドからデータセンター、そしてPCまで、エージェント型コンピューティングの潮流は広がっていくのです。