2026年5月24日、NVIDIAのCEOジェンスン・ファンがComputex開催直前にTSMCへ訪問したことが明らかになった。その訪問の背景には、Vera Rubin世代のAIチップの量産体制が、TSMCの生産能力をギリギリまで追い込んでいるという現実がある。

Blackwellとの並行生産という「前代未聞の課題」

現在NVIDIAは、前世代の「GB300（Grace Blackwell）」の量産を維持しながら、次世代「Vera Rubin NVL72」の生産ラインを同時に立ち上げるという難題を抱えている。TSMC側は2つの世代のチップを同時に大量生産する必要があり、技術者・製造設備・先進パッケージング技術のすべてに対して前例のない負荷がかかっている。（TechTimes 26/05/24）

Vera Rubin NVL72が叩き出す「桁違いの数字」

Vera Rubin NVL72はBlackwell世代比で推論性能が最大5倍、1トークンあたりのコストが10分の1という驚異的な数字を示す。全体システムはファンレス・チューブレス・ケーブルレスで100%液冷対応となり、設置時間もBlackwellの2時間から5分へと劇的に短縮された。（NVIDIA Newsroom）。だがこの性能向上が意味するのは「AI計算がもっと安くなる」ではなく「AI計算の需要がさらに増える」だ。より性能が上がれば、企業はより大規模なモデルを訓練しようとする。DeepSeekが示した「効率化で計算コストは下がる」という見方は正しいが、それは同時により多くの実験と訓練が走ることも意味する。NVIDIAへの需要が減らない構造的な理由がここにある。

CUDAというエコシステムの「見えない壁」

AMDやIntelがNVIDIAを追い続けながら市場シェアを奪えない根本的な理由は、CUDAエコシステムにある。世界中のAI研究者・エンジニアが10年以上にわたってCUDAを前提にコードを書き、ライブラリを構築し、手法を蓄積してきた。たとえ競合GPUが価格対性能で優れていても、「CUDAで書かれた資産が動かない」という現実が乗り換えを阻む。これはソフトウェアが作り出した最強のハードウェア独占だ。

6月1日、Jensen HuangはComputexで何を語るか

Computex 2026のNVIDIA基調講演は6月1日にタイペイで開催される。Jensen HuangがTSMCへの訪問という「前夜の布石」を打った今、講演では生産体制の確約とともに次の製品ロードマップが語られるはずだ。AIチップは「安くならない」のではなく、「安くなるより先に需要が膨らむ」構造にある。その循環を体現するNVIDIAの独走は、Computex 2026の舞台でも続く。

参照ソース（噂の出どころ）

Nvidia at Computex 2026: Jensen Huang Flies to TSMC – TechTimes（26/05/24）
NVIDIA Kicks Off the Next Generation of AI With Rubin – NVIDIA Newsroom
NVIDIA GTC Taipei at COMPUTEX: Live Updates – NVIDIA Blog