2026年6月1日、高性能AIのローカル実行を可能にするノートPC向けSoC「RTX Spark」がNVIDIAから発表されました。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOはいくつかのインタビューでこのSoCについて語り、いずれはスター・ウォーズに登場する「R2-D2」のようなシステムを作りたいと話しています。その目標に向け、既に次世代のチップ開発に取り組んでいるとのことです。
Nvidia CEO Jensen Huang tells us about RTX Spark — why this is more ‘R2-D2’ than a laptop CPU | Tom’s Guide
https://www.tomsguide.com/computing/i-spoke-to-nvidia-ceo-jensen-huang-about-rtx-spark-he-is-willing-to-work-on-an-rtx-gaming-handheld-n2x-and-n3x-are-already-planned-and-the-chip-is-more-like-r2d2-than-a-laptop-cpu
Nvidia is already planning N2X and N3X chips — the goal is the Star Trek computer | The Verge
https://www.theverge.com/tech/942588/nvidia-rtx-spark-n2x-n3x-r2-d2-star-trek-star-wars-plan
ChatGPTやClaudeなどの高性能AIはクラウドサービスとして展開されており、機密情報やプライベート情報を扱う分野ではローカルで実行できるAIの開発促進が求められています。しかし、ローカルで高性能なAIを実行するには高性能なGPUや大容量なメモリが必要。RTX SparkはローカルAIの実行を念頭に開発されたSoCで、最大128GBのメモリを搭載して1200億パラメーターのAIモデルを実行することができます。
ついにNVIDIAがノートPC向けSoC「NVIDIA RTX Spark」を発表、128GBメモリ＆NVIDIA製GPU＆ArmベースCPU搭載で高性能AIをローカル実行 – GIGAZINE
フアンCEOによると、RTX Sparkは1世代限りの製品ではなく、第2世代、第3世代のRTX Sparkの登場を見込んでいるとのこと。RTX Spark登場以前のリーク情報では「N1」と「N1X」という名称のデバイスが明らかになっていましたが、フアンCEOによるとRTX SparkこそがN1Xで、N1はRTX Sparkより「小型」のバージョンになるとのことです。
第2世代、第3世代のRTX Sparkは、それぞれN2X、N3Xというコードネームが付けられています。公式にはロードマップも発表されており、今回のBlackwell世代の後、2027年にはRubin世代、2029年にはFeynman世代をリリースすることが示されています。
フアンCEOは将来的にR2-D2のようなシステムを作り音声でPCを操作できるようにしたいという夢を語りました。「今、私がノートPCと話したいと思ったら、自分の部屋に戻るまで待たなければなりません。将来的にノートPCに何かしてほしいときは、WhatsAppでメッセージを送るだけです。『R2-D2、PowerPointのスライドに問題がある。17枚目のスライドだ。その画像のサイズかタイトルが間違っている。CX9ではなくCX10と書くべきだ』と言います。するとR2-D2はPowerPointを開き、修正し、PDF化して私に送ってくれます。想像できますか？簡単なことです」とフアンCEO。
フアンCEOはクラウドではなくローカル処理にこだわり、「洗濯機を借りる人はいませんよね？毎日使うコンピューターではローカル処理できるべきです」と指摘。「将来的には、コンピューターはAIになるでしょう。すべてがAIになります。掃除機にも話しかけて、『そこを拭いて』と言うようになるのです」と付け加えました。
第1世代として登場したRTX Sparkは最大128GBのメモリを搭載し、1200億パラメータ規模のAIエージェントを保持するのに十分な性能を備えています。ただし、メモリが高騰している中で128GBものメモリを搭載するSoCは必然的に高額になることが予想されます。フアンCEOも「まず第1世代を買うのはパワーユーザーですよね？」という質問に同意しています。
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フアンCEOは「物理AIの実現はあと数年で実現するでしょう。そのためのノートパソコンを用意しておくことが、コンピューティング全体の未来にとって極めて重要になると確信しています」と述べました。
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