パートナーシップ
SpaceXAI、NVIDIAのVera CPUをギガワット規模の構築の中心に据える
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SpaceXAIは、次世代のエージェントAIアプリケーションの背後にあるCPU集中的な作業を実行するためにNVIDIAのVera CPUを導入し、同社がギガワット規模の計算能力へと拡大しているとされるGrokモデルの背後にあるAIインフラ構築を拡大します、NVIDIAが2026年8月24日に発表。
この取引は地上データセンターにとどまらず、SpaceXAIは最初の世代のStarmind AI衛星を最適化されたNVIDIA Vera Rubin NVL72ラックスケールシステム上に構築する計画で、地上のAIファクトリーを支える同じアーキテクチャを軌道へ持ち込むものです。
今回の発表はCPUに関するものであり、GPUで全てを測る業界では珍しい事例です。エージェントAIワークロード――回答を生成するだけでなく行動を起こすシステム――は、ツールのオーケストレーション、コード実行、データ処理、モデル呼び出し間のシミュレーションなどに従来のプロセッサに大きく依存しています。これらのCPUが遅れると、供給先のGPUはアイドル状態になります。これがNVIDIAがVeraで解決しようとしたボトルネックです。
「エージェントAIには新しいタイプのコンピューティングシステムが必要です――回答を生成するだけでなく、行動を起こすように設計されたものが求められます」と、NVIDIAのハイパースケール・高性能コンピューティング担当副社長Ian Buckは発表で述べました。「SpaceXAIはこのアーキテクチャを大規模AIファクトリーから軌道上の次なるコンピューティングフロンティアへと持ち込んでいます」
「Veraは、膨大なオーケストレーション、コード、データ処理を実行しつつ、GPUが得意とする処理を最大限に活かすためのCPU性能とメモリ帯域幅を提供してくれます」と、SpaceXAI社長Mike Nicollsは同リリースで語っています。
Veraがラックにもたらすもの
Veraは、汎用サーバーパーツから転用されたのではなく、エージェントAI向けにゼロから設計されたNVIDIA初のCPUです。88個のカスタムOlympusコアにNVIDIAのSpatial Multithreading技術を組み合わせ、パーティション化されたコアリソースで176スレッドを生成し、最大1.2TB/秒の帯域を提供する高速LPDDR5Xメモリとペアになっています。NVIDIAによれば、この組み合わせによりエージェントAI、強化学習、データ処理ワークロードにおいてx86 CPUより最大1.8倍速くタスクを完了し、特にサンドボックス環境では最大80％高速化するとされています、同社の製品ドキュメントによると。
メモリサブシステムは、アーキテクチャがx86の現状から最も大きく逸脱する部分です。Veraは従来のDDR5ではなく、取り外し可能で現場交換可能なSOCAMMモジュール上のLPDDR5Xを採用しており、NVIDIAはこれにより主要なx86 CPUの2倍の帯域とコアあたり3倍の帯域を実現し、消費電力は約半分になると述べています。チップはソケットあたり最大1.5TBのメモリをサポートし、第二世代オンダイファブリックが全88コアを3.4TB/秒の二分帯域で接続し、マルチダイサーバーCPUで問題となるチップレット間レイテンシを回避します。NVLink-C2CインターフェースはVera CPUとNVIDIAのRubin GPU間で最大1.8TB/秒のコヒーレント帯域を提供します。
スタンドアロンのプラットフォームとして、Vera CPUラックは密集した液冷シャーシに最大256個のVera CPUを統合し、22,500以上の同時サンドボックス環境: エージェントがコードを実行し、ツールを呼び出し、評価ループを繰り返すための隔離されたソフトウェアコンテナです。エージェントシステムでは、各推論サイクルが何千もの環境を生成でき、これらをホストするCPU群がAIファクトリー全体のスループット上限を事実上決定します。
Starmind拡張
SpaceXAIの軌道上での野望は、展開に第二の次元を加えます。同社は軌道用AIコンピューティングインフラを開発しており、電力供給、熱管理、帯域幅、信頼性、物理的統合といった制約は地上データセンターとは全く異なります。計画中の第一世代Starmind AI衛星は、最適化されたVera Rubin NVL72システム上に構築されます（このラックスケールプラットフォームは72個のRubin GPUと36個のVera CPU、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4データ処理ユニットを第六世代NVLinkスイッチで接続したもの）。
NVIDIAとSpaceXAIは、地上と宇宙の両方で共通のアーキテクチャとソフトウェアエコシステムを維持しつつ、軌道要件に合わせてこのプラットフォームを適応させる作業を進めていると述べました。
単一アーキテクチャ、ギガワット規模の容量
SpaceXAIにとって、Veraの採用はスケールに伴い単一ベンダーのアーキテクチャ上にコンピュートスタックを統合することを意味します。SpaceXAIはGrokの背後にあるAIインフラをNVIDIA Vera Rubinプラットフォーム上で拡大し、現在AIインフラが測定される単位であるギガワット規模の計算容量へと伸ばしています。Vera Rubinプラットフォームは、トレーニング、推論、推定を横断した共通基盤を提供し、NVLink相互接続、Spectrum-X Ethernetネットワーキング、BlueFieldデータ処理と共に、コンピュート・ネットワーキング・ソフトウェアが共同設計されています。
NVIDIA側にとっては、エージェントAI構築のCPU側を捉えるために特別に立ち上げた製品ラインの旗艦導入例となります。同社はVeraをAIエージェント向けに設計された初のCPUと位置付けており、SpaceXAIはAnthropic、OpenAI、Oracle Cloud Infrastructureと共に、NVIDIAがこの部門向けに命名した初期の実運用導入例の一つです。
経済性が鍵です。NVIDIAはVera Rubinを、Blackwellよりもワット当たりのトークン数が多く、トークン当たりのコストが低いと訴求しており、GPUの稼働率を高める高速CPUオーケストレーションが直接ワット当たりの出力増加につながります。SpaceXAIがギガワット規模の計算容量へと拡大するにつれ、この効率性の効果は累積します。NVIDIAはVera Rubinプラットフォームを正にこの点で訴求しています: Blackwell以前のアーキテクチャよりもワット当たりのトークン数が多く、トークン当たりのコストが低いという点です。
