Rubin Ultra大幅減スペック、NVIDIAもメモリ価格高騰に耐えられず？

Original: Odaily Planet Daily（@OdailyChina）

Author: Azuma（@azuma_eth）

この週末、著名な調査機関SemiAnalysisによる機関レポートがAI業界全体に大きな議論を巻き起こした。

レポートの核心的な内容は、SemiAnalysisが6月末にNVIDIAのオリジナル4ダイ設計のRubin Ultraが半分に削減されることを明らかにした後、同調査機関が再び、NVIDIAが主要顧客にRubin Ultraのプレビューを提供したが、そのスペックは従来の予想よりもさらに低下していることを明らかにした。

SemiAnalysisのレポートから流出したRubin Ultra関連情報のスクリーンショットは以下の通り：

• Rubin UltraはRubinと同じ理論上のピーク演算性能を維持し、いずれも35 PFLOPs；
• メモリ容量が大幅に削減され、スペックは8-Hiスタックの192GBに低下。これは12-Hiスタックの288GBを搭載するRubinよりもさらに低い；
• メモリ帯域幅の変化はごくわずかで、わずか1 TB/sの向上に留まり、実際の高スループット計算ではほぼ無視できるレベル；
• チップレベルの消費電力はむしろわずかに増加し、最小消費電力はRubinと同じ（1800 W）だが、最大消費電力はむしろ高くなっている（2600 W）；
• 唯一の大幅な向上は「スケールアップワールドサイズ」（Scale-up world size）であり、72 GPUから576 GPUに増加した。これはNVIDIAが真のセールスポイントをクラスターネットワークに移したことを意味する。NVLinkネットワークを介して、最大576枚のRubin Ultraを1つの巨大な「スーパーロジックGPU」（通常版は最大72枚のカード接続のみサポート）に接続できる。

NVIDIAが今年のGTC 2026で正式発表したRubinの最上位フラッグシップバージョンとして、Rubin Ultraは元々、より多くのチップダイと高帯域幅メモリを統合することで、極めて大規模なAIモデルのトレーニングと推論ニーズに対応するために設計されていた。しかし、SemiAnalysisが最新に開示したスペック詳細を見ると、NVIDIAは明らかにRubin Ultraの設計方針を調整したようだ。

HBM価格の高騰が速すぎる、NVIDIAは再計算を開始

過去2年間、AI産業拡大における最も重要なコンポーネントの1つは間違いなくHBMだ。

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、高帯域幅メモリは以前の比較的ニッチなハイエンドストレージ製品から、AIインフラ全体の中で最も逼迫した部分へと変わった。SKハイニックス、サムスン、マイクロンは記録的な業績を更新すると同時にHBMへの投資を拡大しており、市場の需給不均衡がHBM価格の上昇を押し続けている。

AIチップメーカーにとって、HBMの重要性は言うまでもない——GPUは計算を担当し、HBMは高速データスループットを提供する。両者が共同でAIモデルのトレーニングと推論効率を決定するが、問題は、現在のHBMはAIシステム全体の経済性に影響を与え始めるほど高価になっていることだ。HBM3を例にとると、1個のHBM3の価格は2025年第2四半期のボトム時にはわずか180〜220ドルだったが、今年の第1四半期（契約価格）には600〜700ドルに上昇し、第2四半期（スポット価格）にはさらに700〜850ドルにまで高騰した。

SemiAnalysisの試算によると、HBM価格の上昇に伴い、Rubin Ultraの単一ラック純粋部材費（BOM）はかつて約660万ドルから800万ドルに上昇したが、設計スペックを調整した後、コストは約640万ドルまで回帰できる。

NVIDIAにとって、これほど大きなコスト差は非常に現実的な問題を意味する——もし元の設計通りにHBM容量を増やし続けた場合、コストに見合う性能向上を本当にもたらすことができるのか？他により良い解決策はないのか？

SemiAnalysisはレポートでこれに対する回答を示している。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するものだ。つまり、比較的高価なHBM構成を削減し（コスト比率は約40%から28%に低下）、そのリソースをより高価値な拡張相互接続能力（コスト比率は4%から12%に上昇）に投入する。

前述の通り、Rubin Ultraの核心的なアップグレード方向は現在「システムレベルの拡張相互接続能力」にシフトしている。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1つの統一されたコンピューティングドメインに接続でき、より大規模なシステム拡張によって単一チップのスペック調整を補うことを目的としている。

メモリ株が大幅下落、市場は需要ピークアウトを懸念

このニュースの影響を受けたか、今朝の韓国株式市場ではメモリー関連銘柄が総じて下落した。北京時間11:45時点で、SKハイニックス、サムスンの両HBM大手はともに約8%の大幅下落となり、KOSPI指数も約5%下落した。

市場は懸念を強め始めている。SemiAnalysisが明らかにしたRubin Ultraのスペック調整が事実であれば（NVIDIAはまだ公式にこの情報を確認していない）、それは——AIインフラの中核的なバイヤーであるNVIDIAが、HBMへの需要を減らしていることを意味するのだろうか？

過去2年間、AI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逼迫した部分となった。NVIDIA、AMDなどのチップメーカーはAIアクセラレーターのHBM構成を継続的に引き上げ、SKハイニックス、サムスン、マイクロンなどのメモリメーカーの業績急増を促し、後者（メモリメーカー）のサプライチェーン全体における価格決定権を継続的に強化してきた。

そして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することで、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意味する。この道が実現可能であることが証明されれば、HBMメーカーの継続的な値上げ余地は制限される可能性が高い。

AIのインフラ建設は遅かれ早かれ「狂ったような素材の積み上げと無分別な値上げ」の時代に別れを告げることになるだろう。そして今、計算能力の鉄の玉座に座るNVIDIAでさえ、すでに細かい計算を始めているのだ。