NVIDIAは2026年10月1日(現地時間)付けのブログで、AIファクトリーの投資対効果を最大化するための設計思想について発表した。同社は、1メガワットあたり約6000万ドルの費用がかかるAIファクトリーにおいて、投資収益率を確保するためには「生産性」「耐久性」「代替性」の3要素が重要であると指摘。NVIDIA AIファクトリーがこれら3要素を最大化するよう設計されていると説明した。
AIファクトリーの投資収益率は、ファクトリーが1年間に生成できるトークンを全て販売した場合の「収益力」、AIハードウェアが収益を上げ続ける「耐用年数」、およびそれらのトークンに対する「需要」によって決まる。
NVIDIAは、自社のAIファクトリーが生産性 (Productive)「耐久性 (Durable)」「代替性 (Fungible)」の3点を最大化するように設計されていると述べている。生産性は、メガワットあたりの最大スループットとトークンあたりの最低コストを提供し、収益力を最大化する。耐久性は、NVIDIA GPUとシステムが出荷後も長期間収益を上げ続けることで、耐用年数を延長する。代替性は、あらゆる種類のAIワークロードに対応することで、需要を深掘りし拡大する。
同社のSemiAnalysis AgentXデータによると、NVIDIA Vera Rubin NVL72システムはNVIDIA GB300 NVL72と比較して、メガワットあたりのスループットで30倍以上、DeepSeek V4 Proモデルにおける100万トークンあたりのコストで最大45倍の低減を実現した。また、NVIDIA A100 GPUは2020年の出荷から6年後も商用サービスで利用されており、CoreWeaveは2020年に導入されたユニットの予約を2029年まで延長した。さらに、NVIDIA CUDAソフトウェアプラットフォームは世代を超えて動作し、機械学習、深層学習、生成AI、推論、エージェントAI、物理AIなど、多様なAIワークロードだけでなく、データ処理や科学技術計算といった非AIワークロードにも対応するとされる。
参考: NVIDIA Blog (AI) — 2026年10月1日 22:00 (JST)
原文ハイライト"NVIDIA AI factories are engineered to maximize all three. They’re: Productive"