Rubin Ultraが大幅にスペックダウン、NVIDIAもメモリ価格の高騰に耐えられない？

オリジナル | Odaily 星球日报（++@OdailyChina++）

著者｜Azuma（++@azuma_eth++）

先週末、著名な投資研究機関SemiAnalysisの報告書がAI業界全体で大きな議論を巻き起こしました。

報告書の核心内容は、SemiAnalysisが6月末にNVIDIA（英伟达）の4ダイ（4-die）Rubin Ultra設計が半減されることを明らかにした後、同機関が再び、NVIDIAが主要顧客にRubin Ultraのプレビューを提供したが、その仕様が以前の予想よりもさらに低下したことを明らかにしたというものです。

SemiAnalysisの報告書から流出したRubin Ultraに関する情報のスクリーンショットは以下の通りです：

• Rubin UltraはRubinと同じ理論的ピーク性能を維持し、いずれも35 PFLOPsです；
• メモリ容量が大幅に削減され、仕様は8層スタッキング（8-Hi）の192GBにまで低下し、12層スタッキング（12-Hi）の288GBのRubinを下回っています；
• メモリ帯域幅の変化は微々たるもので、1 TB/sの増加にとどまり、実際の高スループット計算ではほとんど無視できるレベルです；
• チップレベルの消費電力はわずかに増加し、最低消費電力はRubinと同じ（1800 W）ですが、最高消費電力は逆に高く（2600 W）なっています；
• **唯一の大きな改善は「拡張相互接続スケール」（Scale-up world size）**で、72枚のGPUから576枚のGPUに増加しました。これは、NVIDIAが本当の売りをクラスターネットワークに移行したことを意味し、NVLinkネットワークを介して最大576枚のRubin Ultraを接続して巨大な「スーパー論理GPU」を形成できることを示しています（Rubinは最大72枚のカードの相互接続しかサポートしていません）。

NVIDIAが今年のGTC 2026で重厚に発表したRubinの最上級フラッグシップバージョンであるRubin Ultraは、もともとより多くのチップダイと高帯域メモリを統合して、極限のスケールのAIモデルのトレーニングと推論のニーズに対応するために設計されていましたが、SemiAnalysisが最新に開示した仕様の詳細から見ると、NVIDIAは明らかにRubin Ultraの設計思想を調整しています。

HBMの価格高騰、NVIDIAが再計算を開始

過去2年間、AI産業の拡大において最も重要なコンポーネントの一つは間違いなくHBMです。

Nvidia H100、H200、BlackwellなどのAIアクセラレーターの需要が爆発的に増加する中で、高帯域メモリは以前は比較的ニッチな高級ストレージ製品から、AIインフラ全体で最も不足している部分となりました。SKハイニックス、サムスン、マイクロンは業績を更新し続ける中でHBMへの投資を拡大していますが、市場の需給の不均衡はHBM価格の持続的な上昇を促進し続けています。

AIチップメーカーにとって、HBMの重要性は言うまでもありません ------ GPUは計算を担当し、HBMは高速データスループットを提供し、両者がAIモデルのトレーニングと推論の効率を決定します。しかし、問題は、現在のHBMはすでに高すぎてAIシステム全体の経済性に影響を与え始めているということです。HBM3の例を挙げると、HBM3の価格は2025年第2四半期の底値で180-220ドルだったのが、今年第1四半期（契約価格）には600-700ドルに上昇し、第2四半期（現物価格）には700-850ドルにまで上昇しています。

SemiAnalysisの試算によれば、HBM価格の上昇に伴い、Rubin Ultraの単一ラックの純材料（BOM）コストは一時660万ドルから800万ドルに上昇しましたが、設計仕様を調整することで約640万ドルに戻すことができます。

NVIDIAにとって、これほどのコスト差は非常に現実的な問題を意味します ------ もし元の設計通りにHBM容量を増やし続けると、コストに見合った性能向上をもたらすことができるのか？他により良い選択肢はないのか？

SemiAnalysisはこの報告書で答えを示しました。Rubin Ultraの調整は、本質的にはNVIDIAが限られたリソースの中でAIシステムのコスト構造を再最適化していることを意味し、相対的に高価なHBM構成（コスト比率が約40%から28%に低下）を減らし、より高い価値の拡張相互接続能力にリソースを投入すること（コスト比率が4%から12%に上昇）です。

前述のように、Rubin Ultraの核心的なアップグレード方向はすでに「システムレベルの拡張相互接続能力」にシフトしています。Rubin UltraがサポートするNVL576アーキテクチャは、NVLinkを介して最大576個のGPUを接続して統一計算ドメインを形成し、より大規模なシステム拡張を目指し、単一チップの仕様調整を補完します。

ストレージ株が大幅に下落、市場は需要のピークを懸念

このニュースの影響を受けて、今朝の韓国株式市場が開くと、ストレージ関連株が一斉に下落し、北京時間11:45時点で、SKハイニックスとサムスンの2大HBMリーダーが約8%下落し、KOSPI指数も約5%下落しました。

市場はすでに懸念を抱き始めています。もしSemiAnalysisが明らかにしたRubin Ultraの仕様調整が事実であれば（NVIDIAは関連情報を公表していません）、それはつまり------ NVIDIAがAIインフラの中で最も重要な買い手として、HBMの需要を減少させていることを意味するのか？

過去2年間、AIの拡張需要の急速な成長に伴い、HBMはAIインフラの中で最も不足している部分となりました。NVIDIAやAMDなどのチップメーカーは、AIアクセラレーターにおけるHBM構成を継続的に強化し、SKハイニックス、サムスン、マイクロンなどのストレージメーカーの業績を急上昇させ、後者の産業チェーン全体での価格決定権を強化してきました。

NVIDIAの選択は、AIチップメーカーがハードウェア設計を最適化し、単一チップの高容量HBMへの依存を減らすことを検討している可能性を示唆しています。この道が実行可能であると証明されれば、HBMメーカーの価格上昇の余地は大幅に制限される可能性があります。

AIのインフラ構築は、いずれ「無駄に材料を積み上げ、無思考で価格を上げる」時代を終えることになるでしょう。そして今、計算能力の鉄の王座に立つNVIDIAでさえ、すでにコストを厳密に計算し始めています。

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