NVIDIAとCoreWeave、Vera Rubin NVL72とVera CPUを導入し、エージェントAIの本番環境を加速

1. 発表と主要プレイヤー

2026年9月30日、NVIDIAとクラウドコンピュート専門のCoreWeaveは、次世代AIインフラが本番稼働したことを発表した。サンフランシスコで開催されたCoreWeave Fully Connectedイベントにおいて、同社はNVIDIA Vera Rubin NVL72システム（Spectrum‑X 102.4 Tbps Ethernet搭載）と、エージェントAI向けに特化した初代NVIDIA Vera CPUを公開した。Devin AIソフトウェアエンジニアを支えるApplied‑AIラボCognitionは、Vera Rubinプラットフォーム上で本番ワークロードを走らせた最初の顧客となった。

2. 技術的詳細と初期結果

• ハードウェア展開: CoreWeaveは最初のVera Rubin NVL72本番ラックを受領し、CoreWeave Cloud経由で顧客に提供した。これにより、同社はプラットフォームを顧客に公開した数少ないクラウドプロバイダーの一つとなった。展開には128基のVera CPUが含まれ、単一ラックで11,264コアを提供し、11,000以上の同時分離環境を支えることができる。

• 性能向上: Cognitionは実世界のソフトウェアエンジニアリングワークロード（FrontierCodeからサンプリング）を用いて、Vera Rubin NVL72をGB200 NVL72ベースラインと比較した。その結果、SWE‑2推論においてトークンスループットが最大4.8倍向上し、リアルタイムコード生成が高速化し、マルチステップ推論の応答性が向上したことが示された。

• サンドボックス加速: CoreWeave Sandboxesを使用したところ、Vera CPUはエージェントサンドボックスの起動時間が3倍以上高速し、Terminal‑Benchスイート全体で1.7倍の性能向上を達成した。各サンドボックスはハードウェア分離環境で動作し、Spectrum‑XスイッチとBlueField‑4 DPUが低遅延かつ安全な通信を保証する。

• ソフトウェアスタック: AIファクトリーはNVIDIA Dynamo上で稼働しており、これはオープンソースの推論フレームワークであり、RL Rollouts（プライベートプレビュー機能）を通じて新しいチェックポイントを再デプロイなしでライブデプロイにロードできる。

• CoreWeave Forge: 本番とトレーニングの連携を強化するため、CoreWeaveはForgeという統合環境を導入した。ForgeはWeights & Biases、OpenPipeのポストトレーニングツール、marimoノートブックプロジェクトを束ねる。新サービスは以下の通りである。

• CoreWeave ARIA – 実行結果を分析し、実験を提案し、GitHubに変更を記録するAI支援型リサーチ・コーディングアシスタント。

• CoreWeave Agent Lens – 本番エージェントの可観測性を提供し、障害検知率を20 %向上、修正コストを半減させる。

• CoreWeave Sandboxes – GA化した本格版で、CPUまたはGPUでのエージェント、ツール呼び出し、RL、評価をサーバーレスまたは既存トレーニング基盤上で分離実行できる。サーバーレスの監視付きファインチューニングとRLは、自己管理環境と比較して1.4倍高速かつコストが40 %低減する。

• 早期採用者: Cognitionに続き、Canva、Capital One、MasterClass、医療プロバイダーのEnnoble CareがForge上で開発を開始した。Ennoble CareはCoreWeave Kubernetes Service上で予約済みNVIDIA RTX PRO 6000 GPUを利用し、臨床文書作成と意思決定支援エージェントを運用する。

Quotes:

“NVIDIA accelerated computing delivers value across generations,” said Ian Buck, VP of hyperscale and HPC at NVIDIA. “CoreWeave’s V100 GPUs are still running customer workloads nearly a decade after Volta launched, even as CoreWeave brings Vera Rubin NVL72 into production.”

“Agentic coding is a complex workload: long contexts, high concurrency and token volumes where cost per token decides what we can ship,” noted Silas Alberti, founding team member at Cognition. “Having all of it on one platform, with NVIDIA and CoreWeave engineers who work the hard problems alongside ours, matters more to us than any single spec.”

3. 業界への影響

本リリースはエージェントAIへの大きなシフトを示すものである。大規模言語モデルが自律的なソフトウェアエンジニアや臨床医、カスタマーサービスボットとして機能する時代において、トレーニングからリアルタイム推論までを網羅したフルスタック・マルチジェネレーションプラットフォームを提供することで、NVIDIAとCoreWeaveはプロトタイプから本番への移行を阻む断片化を解消しようとしている。V100 GPUに対する10年にわたるROIの主張は、NVIDIAのハードウェアロードマップの長寿命を示す競争優位であり、AWS、Azure、Google Cloudといった競合が独自のAI最適化CPUやネットワークを提供しようと急速に追い込む中で重要な差別化要素となる。

高スループットのSpectrum‑X Ethernet、BlueField‑4 DPU、そしてエージェント向けに設計されたCPUの統合は、低遅延サービスと大規模並列トレーニングという二重の要求を同時に満たす構成となっている。特に医療、金融、クリエイティブ産業といった分野で自律AIエージェントの導入が進むにつれ、数千もの分離サンドボックス環境を迅速に立ち上げられる能力は、クラウド選定の決定的要因になる可能性が高い。

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All figures and quotes are taken from the NVIDIA blog post “From Training to Production, NVIDIA and CoreWeave Close the Loop on Agentic AI” dated September 30, 2026.