AMD、ラスベガスのCES 2026で次世代AI PCチップを発表

米国の多国籍テクノロジー企業AMDは、ラスベガスで開催されるCES 2026において、次世代AIラック「Helios」を発表する計画を発表しました。同社CEOのリサ・スー氏は基調講演でHeliosシステムを初公開し、その設計と構造に関する詳細を説明しました。.

蘇CEOはステージ上で大型のH​​eliosラックユニットを披露し、CES 2026で同じく発表されたNvidiaのVera Rubin NVL72に真っ向勝負を挑むかのように、その優れた性能をアピールした。Nvidiaはラックスケールシステムの標準を確立しており、この製品を最新製品として発表した。.

Su氏によると、HeliosはNvidiaのNVLシステムと直接競合することになるという。AMD は 、最新のNVL72に搭載されている72個のRubin GPUと、自社のMI455Xチップ72個を同等の性能にすることを目指している。 

AMDのMI500シリーズGPUは1,000倍のAIコンピューティングを提供

AMDはさらに、 を発表しました 。同社は、このGPUがMi300X GPUの最大1,000倍のAI性能を実現すると主張しています。スー氏は、この性能向上は今後数年間で必要になると強調し、今後5年間で約50億人がAIを日常的に積極的に利用するようになると付け加えました。 

AMDはまた、Ryzen AI 400シリーズのPCチップの新製品ラインを発表し、スー氏はMI-455プロセッサを展示しました。スー氏は、MI455プロセッサがAIプログラムを動かすデータセンターに不可欠な要素であると述べました。.

AMDはまた、Intelの新型Core Ultra 3プロセッサに対抗するRyzen AI Pro 400シリーズチップも展示しました。Core Ultra 3プロセッサは、Intelの新型18Aプロセス技術を採用しています。.

スー氏はさらに、ジェネレーティブ・バイオニクスのCEOであるダニエレ・プッチ氏をステージに招き、同社の ヒューマノイドロボット「GENE.01」を初公開した。このロボットはAMDのGPUとCPUを搭載しており、産業環境での動作を想定して設計されている。 

スー氏は、テクノロジー企業は今後数年間で世界のコンピューティング能力を少なくとも100倍に増強する必要があると指摘した。この成長は、これまでにそれぞれ時価総額4.5兆ドルと3,590億ドルにまで増加しているNVIDIAとAMDの両社に利益をもたらすと予想されている。.

AMDがRyzen AI Max+チップを発表

AMDは、軽量ワークステーション、ミニPC、ラップトップ向けの最新Ryzen AI Max+チップも発表しました。また、Ryzen Halo開発者プラットフォームも披露しました。このミニPCにより、開発者はクラウドベースのソリューションに頼ることなく、ローカルでAIモデルを構築できるようになります。. 

Halo開発プラットフォームは、NVIDIAのライバル製品であるDGX SparkミニPC（約4,000ドル相当）と競合します。しかし、AMDはHaloの価格詳細をまだ明らかにしていません。.

一方、NVIDIAはRubin GPUとVera CPUを統合し、単一のVera Rubinプロセッサを実現するRubinプラットフォームも 発表しました 。NVIDIAはRubinプラットフォームを、高度な推論モデルを備えた理想的なエージェント型AIと表現しています。 

「トレーニングと推論の両方における AI コンピューティングの需要が急増している中で、Rubin はまさに最適なタイミングで登場しました。」

–ジェンセン・フアン、Nvidia CEO

Rubin プラットフォームには、Rubin GPU と Vera CPU に加えて、Nvidia BlueField-4 DPU、Nvidia NVLink 6 スイッチ、Nvidia Spectrum-6 イーサネット スイッチ、Nvidia ConnectX-9 SuperNIC が含まれています。.

複数のNVL72を組み合わせることで、NvidiaのDGXX SuperPOD AIスーパーコンピュータが実現します。Microsoft、Amazon、Meta、Googleなどのハイパースケーラーは、これらの大規模システムの取得に数十億ドルを費やしています。. 

NVIDIAはまた、Rubinプラットフォームが従来のものよりも効率性が高く、同じMoEシステムの学習に必要なGPUの数が4分の1に削減される可能性があると指摘しました。GPUの数を減らすことで、余剰のGPUを別のタスクに割り当てることができます。Rubinは推論トークンのコストも最大10分の1に削減します。.

一方、NVIDIAはAIストレージ「NVIDIA Inference Context Memory Storage」の宣伝を続けています。同社によると、このAI駆動型ストレージは、1兆個のパラメータを持つ多段階AI推論モデルによって生成されたデータを保存・共有するために設計されています。.