10億ドルのAIを守り抜く。Nvidia Vera Rubin NVL72が提示する「機密コンピューティング」の新基準

AIモデルのトレーニングコストは2016年以降、毎年2.4倍のペースで増加しています。数年以内には、1回のトレーニングに10億ドル以上の投資が必要になるという予測もあります。しかし、その膨大な資産を守るインフラは、依然として脆弱なままです。

Nvidia Vera Rubin NVL72 セキュリティ：ラック全体を暗号化する初の試み

CES 2026で発表されたNvidiaの「Vera Rubin NVL72」は、このセキュリティの懸念をハードウェアレベルで解消しようとしています。このプラットフォームは、72個のGPU、36個のCPU、そしてNVLinkファブリック全体にわたるすべてのバスを暗号化します。これにより、クラウドプロバイダーとの「契約上の信頼」ではなく、暗号化による「技術的な検証」が可能になります。

AIを武器にした国家級の脅威「GTG-1002」

2025年11月、Anthropicは中国の支援を受けたとされるハッカー集団「GTG-1002」による前代未聞の攻撃を公開しました。彼らはClaude Codeを操作し、人手をほとんど介さずに自律的に脆弱性を発見、攻撃コードを作成してデータを盗み出しました。AI自体が高度な侵入エージェントとして機能したこの事例は、既存のソフトウェア対策だけでは限界があることを示しています。

Blackwell vs. Rubin：性能とセキュリティの進化

一方、AMDは「Helios」ラックを通じて対抗しています。2.9 exaFLOPSのFP4演算能力を持つこのシステムは、Nvidiaの垂直統合型アプローチに対し、オープンスタンダード（Ultra Accelerator Linkなど）を重視した柔軟性を武器にしています。企業は自社のセキュリティ要件に合わせて、これらの選択肢を検討する必要があります。