NVIDIA、推論専用GPU「Rubin CPX」を発表: NVIDIAが、超長文コンテキスト推論に特化したRubin CPX GPUを発表。単一チップ（Monolithic）設計を採用し、128GBのGDDR7メモリを搭載、NVFP4精度で30 PetaFLOPSの演算能力を提供。コードベース分析や長尺動画生成など、数百万トークンの処理を必要とするタスクに焦点を当てています。その注意力メカニズムの性能は、現行フラグシップのGB300 NVL72システムの3倍に達すると宣称されています。
Rubin CPXは分離型推論アーキテクチャを採用: このチップは、AI推論のコンテキスト処理（計算集約型） とコンテンツ生成（メモリ帯域幅集約型） の段階を分離することを目的としており、針對的な最適化により、推論効率全体を**6.5倍向上させることが期待されています。
「Vera Rubin」プラットフォームの構築: Rubin CPXは、Vera CPU、Rubin GPUとともに、NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPXプラットフォームを構成します。単一ラックで8 ExaflopsのAI演算能力（NVFP4）、100TBの高速メモリ、1.7 PB/sのメモリ帯域幅を提供すると予想され、AI性能はGB200 NVL72の7.5倍に達すると宣称されています。
Rubin CPX発売予定時期: Rubin CPXは2026年末の発売を予定。
国内初のAI計算オープンアーキテクチャが発表: 中科曙光（Sugon） は20社以上の産業チェーン企業と連携し、2025世界知能産業博覧会で国内初のAI計算オープンアーキテクチャ及び曙光AIスーパークラスタシステムを発表。オープンな協業を通じて計算能力のボトルネック問題の解決を図り、「計算、保存、ネットワーク、電力、冷却、管理、ソフトウェア」をカバーする協創システムの構築を目指します。
曙光AIスーパークラスタシステムの性能向上: このシステムは1キャビネットあたり96枚のアクセラレーターカードを支持し、数百ペタフロップスの演算能力を提供、百万枚規模まで拡張可能。公式発表では、千枚クラスタの学習推論性能は業界主流レベルの2.3倍、モデル開発効率は4倍向上、GPU演算効率は55% 向上、障害修復時間は47% 短縮されるとされています。
開放性と互換性を強調: このアーキテクチャは、複数ブランドのGPUアクセラレーターカードとの互換性、CUDAなどの主流ソフトウェアエコシステムのサポートに努め、ユーザーのソフトウェア開発・適応コストを削減し、単一技術路線への依存を回避することを目指します。
重要技術能力の開放: 中科曙光は、AIストレージ最適化技術、液冷インフラ設計規範（浸漬液冷の市場占有率は50％超）、DeepAI基本ソフトウェアスタックの3つの中核技術能力を開放し、エコシステム共構築を促進すると発表しました。
共同研究所の設立: 国家先端計算産業創新センターを拠点に、チップ、完成品メーカーなどと連携し、「AI計算オープンアーキテクチャ共同实验室」 を設立。部品レベル、システム層などの5種類の技術開放に焦点を当て、重複研發を削減します。
砺算科技のTrueGPUグラフィックスカード量産開始: 砺算科技（Lisuan Technology） は、自社初の完全自社開発高性能グラフィックスGPU 「7G100」シリーズ及びLisuan eXtremeシリーズグラフィックスカードの量産を9月に開始すると発表。公式デモでは『Black Myth: Wukong』において1080P高画質設定で平均70フレーム/秒以上を達成し、個人向けAIPCの特定AIモデルニーズを満たせると宣称しています。