NVIDIA GTC 2026 基調講演 - Jensen Huang氏によるAIファクトリー時代のビジョン
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NVIDIA GTC 2026 基調講演 - Jensen Huang氏によるAIファクトリー時代のビジョン
レイアウト、主要コンテンツ、視覚要素を含む各スライドページの詳細ビュー。
NVIDIA GTCのロゴと業界バーティカルのアイコン（自動車、金融サービス、ヘルスケア、産業、メディア、量子、小売、ロボティクス、通信）を表示するオープニングスライド
中央に配置されたGTCロゴと、その下に9つのアイコンカードがある暗い背景
NVIDIA、Palantir、Dell Technologiesがエンタープライズ顧客（Accenture、CenterPoint Energy、Hertz、Lowe's、Teton Ridge）およびPalantirプラットフォームツールと連携していることを示す戦略的パートナーシップスライド
上部に3つのロゴ（ハート付き）、中央部にパートナーロゴ、Palantirツールグリッド、下部にNVIDIA AI Platformスタック
8つのカテゴリ（AI for Auto、カスタマーサポート、エンジニアリング、ヘルスケア、ロボティクス、検索、ソフトウェア開発、およびDL/Inference Frameworks、Agent Frameworks、Frontier Model Builders、Model to Production）にわたるAIネイティブ企業の包括的なエコシステムマップ
カテゴリ別に整理された企業ロゴのグリッドレイアウト、下部にNVIDIA AI Platformスタック
NVIDIA Omniverseのシミュレーション機能を示す、山岳地帯を飛行する飛行機の映画のような航空レンダリング
丸みを帯びたフレームのフルブリードの映画のような画像
推論コンピュートの成長を示すタイムライン：2023年（ChatGPT）、2024年（o1 - 10倍のモデル/コンテキスト、10倍のトークン）、2025年（Claude Code - 100倍のモデル/コンテキスト、100倍のトークン）
各時代を表す3つの円形アイコンを持つ水平タイムライン
NVIDIAフルスタックはすべての地域/業界に拡大しています。Blackwell+Rubinのパイプラインは$0.5Tから$1T以上に成長しています。GTC DC 2025以降の新規顧客：Anthropic、MetaSL、Multiple OSS、xAI、Gemini、OpenAI。CUDAの分布：60% Cloud/AI Natives、40% Hyperscalers + NCP/SCC/Sovereign AI/Industrial/Enterprise
2つのチャートレイアウト：パイプラインの成長を示す棒グラフ、CUDAの分布を示す円グラフ
GB NVL72「Inference King」：50倍高いperf/watt、競合他社と比較して35倍低いトークンコスト。SemiAnalysisによるInferenceXベンチマーク（DeepSeek R1 0528 FP4 1K/1Kを使用）
2つの並んだチャート：ワットあたりのトークン数 vs インタラクティビティ、パフォーマンス vs トークンコスト
出力速度ベンチマーク（2026年3月3日）：Baseten 185、Fireworks 170、Lightning AI 99トークン/秒。すべての主要な推論エンドポイントはNVIDIAで実行されます。Kimi K2.5 Reasoningモデル
出力速度で推論プロバイダーをランク付けする水平棒グラフ
コアテーゼ：推論はワークロードであり、トークンは新しいコモディティであり、コンピュートは収益です。視覚的な流れ：電気 → AI Factory → トークン → AI Agents
手描きのイラスト付きの左から右へのフロー図
Vera Rubin PODのスペック：AI FLOPS 60,000 PF、メモリ帯域幅 92 TB/s、All-to-All帯域幅 260 TB/s、スケールアウトRadix 131,072。チップからラックへの進展を示しています
上部にチップ、中央にサーバートレイ、下部にフルラックがあるハードウェアショーケース
満員の聴衆に向けて推論経済のチャートをプレゼンテーションする Jensen Huang のライブ基調講演ステージ写真
広角ステージ写真
スループット (TPS/MW) vs インタラクティビティ (TPS/User) を示すフレームワークと価格帯：Free (Qwen 3, $0)、Medium (Kimi K2.5, $3)、High (GPT MoE 2T, $6)、Premium (GPT MoE 2T 400K, $45)、Ultra ($150)
下部に階層ラベルが付いた散布図
FreeおよびMedium階層全体のベースラインスループットを示すHopperパフォーマンス曲線
単一のHopper曲線を持つ折れ線グラフ
Blackwell NVL72曲線が追加され、Hopperと比較して35倍の改善を示し、High階層（$6）まで拡張
2つの曲線を持つ折れ線グラフ、Blackwellは緑色
Blackwell曲線がPremium階層（$45）まで拡張され、400 TPS/Userで持続的なパフォーマンスを示す
拡張されたBlackwell曲線を持つ同じチャート
Rubin NVL72カーブを追加：50 TPSでBlackwellの2倍、100 TPSで2倍、200 TPSで3倍、400 TPSで10倍
3つのカーブの比較チャート
ギガワットあたりの収益比較：階層別のBlackwell対Rubin。年間総収益はRubinにより300億ドルから1500億ドル（5倍）に増加
積み上げBlackwell（ティール）とRubin（緑）のバーを持つ棒グラフ
Hopper → Blackwell → Rubinのパフォーマンスの進歩を示す同じ3つのカーブのチャート
3つのカーブを持つパフォーマンスチャート
Rubin + LPXカーブは、Ultraティア（150ドル、1000+ TPS/ユーザー）まで拡張され、すべてのティアでHopperより35倍を維持
黄緑色のLPX拡張機能を持つ4つのカーブチャート
エージェントアーキテクチャ図：中央にNemoClawがあり、Multi-Modal Prompt、Files、Computer Use、Tools (CLI/MCP)、OpenShell、Sub-Agents、Skills、LLM、Memoryに接続。Nemotron/NeMo/Dynamo/NIMおよびcuDF/cuVS/vGPU/cuOPT/AI-Qによって駆動
サイドパネルに光る緑色の境界線を持つ円形アーキテクチャ図
NVIDIAは、オープンソースAIへの世界最大の貢献企業です（400以上のリポジトリ、Alibaba Cloudを上回る）。BioNeMo、Earth-2、Nemotron、Cosmos、GR00T、Alpamayoモデルを紹介
中央にチャート、両側にモデルカードを配置
Earth-2の気候/天気AIモデルのショーケース、フォトリアリスティックな地球のレンダリング
左側にモデルカード、右側に大きな地球儀を表示する分割ビュー
Nemotron 3 Super、NemotronVL、Nemotron VoiceChat、Cosmos Predict/Reason、GR00T N、Alpamayoにわたる12のベンチマーク結果。すべてがトップティアまたはSOTAのパフォーマンスを示す
ベンチマーク結果テーブルの4x3グリッド
リーダーボード：claude-sonnet-4.6 (86.9%)、claude-opus-4.6 (86.3%)、gpt-5.4 (86.0%)、nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b (85.6%) - 最高のオープンモデル
水平棒グラフのリーダーボード
GB200 NVL72で5倍の効率と最高の推論精度。Peak Throughput、MMLU Pro、HumanEval/MBPP、GSM8K、Global MMLUにわたるGLMおよびKimi K2との比較
2つのチャート比較：スループット棒グラフと精度棒グラフ
Nemotronの導入状況を示すグローバルマップ：米国、EuroLLM、Linagora（フランス）、Bielik.ai（ポーランド）、SOOFI、Dicta（イスラエル）、TII（UAE）、HUMAIN、BharatGen/Gnani.ai/Sarvam AI（インド）、Viettel、NAVER/Trillion Labs、東京科学大学、AI Singapore、Indosat、WideLabs（ブラジル）
ラベル付きピン付きの夜間照明付き世界地図
NVIDIA Nemotron Coalitionに参加するグローバルAIリーダー：Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity、Reflection、Sarvam、Thinking Machines
上部にNVIDIAのロゴとハート、下部に2列でパートナーロゴ
Adobe、Atlassian、Cadence、Cisco、CrowdStrike、Dassault Systemes、Palantir、Salesforce、SAP、ServiceNow、Siemens、Synopsysからの12のエンタープライズエージェントアーキテクチャ図。さらに40以上の追加パートナーロゴ
詳細なアーキテクチャ図の4x3グリッド、下部にパートナーロゴストリップ
さらに12のエンタープライズエージェント：Abridge、CodeRabbit、Cohesity、Edison、IQVIA、Mastercard、Microsoft Security、PayPal、Perplexity、Xiaohongshu、Rockwell Automation、Schneider Electric
アーキテクチャ図の4x3グリッド
20ページと同じエージェントアーキテクチャ図
円形のアーキテクチャ図
Boston Dynamics、Figure、Foxconn、Agility、1X、LG Electronics、XPENG、Disney Researchなど、30種類以上のロボットを展示するOmniverseでレンダリングされたロボットショールーム。産業用ロボット、人型ロボット、車両を展示
床にロボットが配置された3Dレンダリングされた展示ホール
シミュレーション（左、パステルカラー）と現実世界（右、メタリック）のロボットアームが組み立て作業を行う様子を分割画面で表示
丸みを帯びたフレームで左右に比較
NVIDIA Omniverseで作成された、ディズニーの「アナと雪の女王」をテーマにした村のフォトリアリスティックなレンダリング
全面にシネマティックなレンダリング
ジェンセン・フアンの漫画が、さまざまなロボットやロブスターのマスコットと一緒にキャンプファイヤーでマシュマロを焼いている、ピクサー風の気まぐれなCGシーン
全面にシネマティックなレンダリング
暗い背景にクリーンなNVIDIAロゴ - セクション区切り
中央に配置されたロゴ
VR+LPXによるギガワットあたりの収益：年間総収益は300億ドルから3000億ドル（10倍）へ。3色積み上げ棒グラフ：Blackwell、Rubin、VR+LPXをすべての価格帯で表示
3世代のハードウェアによる積み上げ棒グラフ
チップ比較：Rubin GPU (288GB HBM4, 22 TB/s, 50 PFLOPs NVFP4, 3360億トランジスタ) vs Groq 3 LPU (500MB SRAM, 150 TB/s 帯域幅, 1.2 PFLOPs FP8, 980億トランジスタ)
スペックが下に記載されたチップの左右比較写真
スケール比較：8つのGroq 3 LPU = 4GB SRAM、1,200 TB/s (Rubinの55倍)、9.6 PFLOPs、7840億トランジスタ。「Uniting Processors of Extreme Performances（極限性能プロセッサの統合）」
Groqチップを掛け合わせた左右比較
Dynamo推論アーキテクチャ：Vera Rubin NVL72はPrefill+Decode Attentionを処理、Groq 3 LPXはDecode FFNを処理。KVキャッシュを共有、アクティベーションは双方向に交換
3つのコンポーネントを含む技術アーキテクチャ図
Groq 3 LPXラック：315 PFLOPS AI推論、128GB SRAM、40 PB/s帯域幅、256チップ、640 TB/sスケールアップ。2026年下半期に利用可能。8つのLPU、FPGA、ホストCPU、BF4を備えたラックとノードの詳細を表示
右側にスペックリスト、下に詳細なノード図が記載された製品写真
AI Labs: Anthropic, Cursor, Meta, OpenAI, Perplexity, Black Forest Labs, Cohere, Harvey, Mistral AI, OpenEvidence, Runway, Thinking Machines。Cloud: AWS, Google Cloud, Azure, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale。OEMs: Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, etc.
プロダクト写真（左）、3段階のパートナーグリッド（右）
Cloud partners: Meta, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale, together.ai。OEMs: Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASRock, ASUS, COMPAL, Foxconn, etc. 256 Vera CPUs, 300 TB/s LPDDR5X
プロダクト写真（左）、2段階のパートナーグリッド（右）
Cloud: CoreWeave, Crusoe, CREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle, Vultr。OEMs: AIC, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, etc. 5x Tokens/sec, 50 Tb/s, 16TB Shared Context/GPU
プロダクト写真（左）、2段階のパートナーグリッド（右）
Complete system: 1GW AI Factory comparison X86+Hopper (600K GPUs, 1.2 ZFLOPS, 2M TPS) vs Vera Rubin (300K GPUs, 16 ZFLOPS, 700M TPS)。7つのチップと6つのシステムフォームファクタをすべて表示
上部に比較表、2列にチップ/トレイの画像、下部にラック
Three-generation roadmap: Blackwell (2024), Rubin (2026), Feynman (2028)。それぞれにチップラインナップ、ラックシステム。FeynmanはDie Stacking Custom HBM, LP40 NVLink, Rosa CPU, BlueField-5, NVLink 8 CPOを導入
積み重ねられたハードウェアレンダリングによる左から右への進行
Extreme Co-Design at Infrastructure Scale。3つのレイヤー: Reference Designs (Rubin DSX, DSX Ecosystem, Omniverse DSX Blueprint), Libraries/APIs/Software (DSX Max-Q, DSX Flex, DSX Exchange, DSX Sim), Chips/Systems/Facilities (Power → Liquid Cooling)
下部にAIファクトリーレンダリングを備えた3段階の水平アーキテクチャ
液冷サーバーラックが並ぶ大規模AIファクトリーデータセンターのフォトリアリスティックな航空写真
全面シネマティックレンダリング
DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Sim, DSX Exchange パートナーリスト。CoreWeave, Crusoe, Digital Realty, NSCALE, Red Hat, Dell, Cadence, Siemens, VAST, WEKAなど、カテゴリーごとに40以上のパートナー
下部にファクトリーレンダリングを備えた4象限パートナーグリッド
NVIDIA Space-1の発表: 衛星展開用に設計されたVera Rubin コンピュートモジュール
左側にチップレンダリング、右側にソーラーパネル衛星アレイ、背景に地球
GitHubのスター履歴チャート。openclaw/openclawが2026年にfacebook/reactとtorvalds/linuxを上回る。ロブスターのマスコットをフィーチャー
マスコットイラスト付きのスター履歴チャート
nemoclawのインストール（curl -fsSL nvidia.com/nemoclaw.sh | bash）とオンボーディング（nemoclaw onboard）を示すターミナルのスクリーンショット
積み重ねられたターミナルウィンドウのスクリーンショット
一般的なエージェントアーキテクチャ：中央にエージェントがあり、マルチモーダルプロンプト、ファイル、コンピューターの使用、ツール（CLI/MCP）、サブエージェント、スキル、LLM（複数のプロバイダー）、メモリに接続
手描きのスタイルの円形アーキテクチャ図
従来のITモデル：エンタープライズIT費用 → ソフトウェア/SaaS + GSI → ファイル → データセンター
垂直フロー図、左側のみ
新しいモデル：エンタープライズ情報ワーカー → ソフトウェア/SaaS + GSI + AIプロバイダー + AIネイティブ → トークン → AIファクトリー。左右のビフォー/アフター比較
2列のビフォー/アフター比較
暗い背景にNVIDIAのロゴ
中央に配置されたロゴ
産業用水門機構とダイナミックな水のレンダリングを示す、フォトリアリスティックな水/波のシミュレーションシーン
フルブリードの映画のようなレンダリング
サンノゼで開催されるGTC 2026カンファレンス会場の3Dレンダリングされた航空写真。NVIDIAブランドの建物とイベントスペースがある
GTCロゴのオーバーレイ付きの映画のような都市レンダリング
講演者ラインナップ：Sarah Guo（3回目の登場）、Alfred Lin（2回目、2026年ホストデビュー）、Gavin Baker（2回目、2026年ホストデビュー）。さらに、Harrison Chase、Michael Dell、Anirudh Devganなど、20人以上の追加講演者。
上部に大きなカードで紹介された3人の講演者、下部に小さな講演者カードのグリッド
ABB、Apple、Adobe、Anthropic、AWS、BYD、Cisco、CoreWeave、Disney Research、Meta、Microsoft、OpenAI、Samsung、Tesla、Uber、Walmart、Xiaomiなど、250社以上の企業ロゴ
下部に3D会場レンダリングを配置した高密度なロゴグリッド
円形のフライホイール図：ブレークスルー → 開発者 → インストールベース → エコシステム → ブレークスルーに戻る
黒い背景の中央に配置された円形の図
GeForce GTX 1080グラフィックスカードの製品イメージ - CUDAのゲームにおけるルーツへの歴史的参照
黒背景に製品写真を中央配置
DLSS 5 OnのHogwarts Legacyのゲームスクリーンショット。3D-Guided Neural Renderingの品質を紹介
全面ゲームスクリーンショット
DLSS 5 3D-Guided Neural Rendering発表付きのEA Sports FCのスクリーンショット
全面ゲームスクリーンショット
$120Bの構造化データエコシステムマップ。cuDFがCSPエンジン（AWS、GCP、Azure）、商用OSSプラットフォーム（Clickhouse、Cloudera、Databricks）、プロプライエタリエンジン、およびOSSエンジン（DuckDB、Pandas、Polars、Spark）を加速することを示す
cuDFがすべてのレイヤーに接続する下部にあるネットワーク図
非構造化データエコシステム：指数関数的に成長する数百ゼタバイト。cuVSは、エンタープライズデータベース、CSPエンジン、OSSエンジン（Elasticsearch、FAISS、Milvusなど）全体でベクトル検索を加速します。
下部にcuVSがあるネットワーク図
NVIDIA cuDFを使用したIBM watsonx.data：Order-to-Cash Data Martの更新は3分（CPU vs GPUの場合は15分）。83％のコスト削減。ネスレのCIO、Chris Wright氏の引用
上部に引用、左側にアーキテクチャ図、右側に棒グラフ
ネスレ製造施設の航空写真
全面写真
NVIDIA cuVS/cuDFを使用したDell AI Data Platform：エンタープライズデータ処理が数時間から数分に短縮（10TB、3倍高速）。NTT DATAのCEO、Abhijit Dubey氏の引用
上部に引用、左側にDellアーキテクチャ図、右側にベンチマークチャート
cuDFを使用したGoogle Cloud AI Hypercomputer：A/B実験プラットフォームは45k CPUから1k GPUに、76％のコスト削減。SnapのCIO、Saral Jain氏の引用
上部に引用、左側にGoogle Cloudアーキテクチャ、右側に削減チャート
完全なパートナーシップの概要：顧客（baseten、CrowdStrike、GM、Puma、Salesforce、Snapchatなど）、Googleサービス（Vertex AI、GKE、BigQueryなど）、NVIDIA AI Platformスタック
3層のパートナーシップレイアウト
AWSとの全面的なパートナーシップ：顧客 (CrowdStrike, databricks, OpenAI, Perplexity, Palantir, etc.)、AWSサービス (Braket, EKS, Nitro Enclaves, SageMaker AI, EC2, etc.)
3層構造のパートナーシップレイアウト
Azureとの全面的なパートナーシップ：顧客 (Anthropic, BlackRock, BMW, Krones, Rockwell, Synopsys)、Azureサービス (Foundry, Windows 365, Fabric, AKS, Copilot, Bing)
3層構造のパートナーシップレイアウト
Oracleとの全面的なパートナーシップ：顧客 (Cohere, Fireworks AI, Neospace, Siemens, Uber, Zoom)、OCIサービス (Superclusters, AI Database, Generative AI, Data Science, OKE)
3層構造のパートナーシップレイアウト
CoreWeaveとの全面的なパートナーシップ：顧客 (Canva, Cohere, Cursor, Mercado Libre, Mistral AI, Morgan Stanley, OpenAI, Runway)、サービス (W&B Models/Training/Inference/Weave, CoreWeave Inference/Slurm/K8s/Compute/Storage/Mission Control)
3層構造のパートナーシップレイアウト
このスライドと基礎となるプレゼンテーションコンテンツに関する一般的な質問。
主な発表には、Blackwellと比較して2倍のパフォーマンスを持つVera Rubin NVL72システム、NVIDIA Groq 3 LPX（315 PFLOPSおよび128GB SRAMを備えた新しいLPUベースの推論アクセラレータ）、7つのチップと5つのラックシステムを備えた完全なVera Rubinプラットフォーム、2028年のFeynmanアーキテクチャロードマップ、NVIDIA Space-1衛星コンピューティングモジュール、およびインフラストラクチャ規模の展開のためのDSX AI Factory Platformが含まれます。
Vera Rubinは、Blackwell NVL72と比較して、50および100 TPS/Userの両方で2倍のスループット向上を実現し、200 TPSで3倍、400 TPSで10倍にスケールします。 Vera Rubinを搭載した1GWのAIファクトリーは、わずか300KのGPU（X86+Hopperでは600K）を使用しながら、16 ZFLOPS（1.2と比較）および1秒あたり7億トークンを提供します。 これは、ギガワットあたり1,500億ドルの年間収益機会を開き、Blackwellから5倍の増加となります。
NVIDIAとGroqは、極端なパフォーマンスを持つ2つのプロセッサを統合しています。計算負荷の高いプリフィル操作にはRubin GPU（288GB HBM4、50 PFLOPs）、帯域幅負荷の高いデコード操作にはGroq 3 LPU（150 TB/s SRAM帯域幅）を使用します。 NVIDIA Dynamoは分割を調整し、プリフィルをVera Rubin NVL72に、デコードFFNをGroq 3 LPXに送信し、Hopper単独と比較して35倍のパフォーマンスを実現します。
NemoClawは、特殊なAIエージェントを構築するためのオープンエージェントツールキットであるOpenClawのNVIDIAのリファレンス実装です。 マルチモーダルプロンプト処理、ファイル処理、コンピューター使用、OpenShellサンドボックス経由のCLI/MCPツール、サブエージェント、スキル、LLM統合、およびメモリを提供します。 これは、Nemotron 3 Super（ベンチマークで85.6％のOpenClawに最適なオープンモデル）を搭載し、GPUアクセラレーションされたエージェント機能のためにcuDF、cuVS、vGPU、およびcuOPTを活用します。
NVIDIAは、モデルサイズとインタラクティブ性に基づいて、5つの推論階層を提示します。Free (Qwen 3, 235B, 32K context, $0)、Medium (Kimi K2.5, 1T, 128K, $3)、High (GPT MoE 2T, 128K, $6)、Premium (GPT MoE 2T, 400K, $45)、Ultra (GPT MoE 2T, 400K, $150)。 Vera Rubin + LPXは、すべての階層で収益性の高いサービスを可能にし、ギガワットあたり年間3,000億ドルの総収益を解放します。
Adobe、Atlassian、Cadence、Cisco、CrowdStrike、Dassault Systemes、Palantir、Salesforce、SAP、ServiceNow、Siemens、Synopsys、Abridge、CodeRabbit、Cohesity、Edison、IQVIA、Mastercard、Microsoft Security、PayPal、Perplexity、Xiaohongshu、Rockwell Automation、Schneider Electricの24社以上の主要企業がエージェントアーキテクチャを紹介しました。
Vera Rubin NVL72のローンチパートナーには、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud、CoreWeave、Crusoe、Lambda、Nebius、NScaleが含まれます。 この資料では、各プロバイダーの特定のサービス（Amazon SageMaker AI、Google Vertex AI、Azure Foundry、OCI Superclustersなど）との深い統合も紹介しています。 OEMパートナーには、Dell、HPE、Lenovo、Supermicro、Foxconnなどが含まれます。
NVIDIAは、「SaaSからAgent-as-a-ServiceへのエンタープライズITルネッサンス」について説明しています。 ソフトウェア/SaaSおよびGSIを通じてデータセンターに流れるエンタープライズIT費用の従来のモデルは、ソフトウェア/SaaS、GSI、AIプロバイダー、およびAIネイティブによってサポートされるエンタープライズ情報ワーカーに変わり、すべてがAIファクトリーからトークンを消費します。 これは、コンピューティングが収益になり、トークンが新しいコモディティになるという根本的な変化を表しています。
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