「NVIDIA RTX Spark」とArm版Windowsでゲーム、制作、ローカルAIが妥協なく動く新世代PCを実現――COMPUTEX外の特設会場で技術デモや展示を披露

「RTX Spark」って、スマホのチップセットみたいに、Windows向けに作られた統合型の脳みたいなやつ？

発想としては近いですが、スケール感がまったく違います。 スマホのチップセット（スナップドラゴンとか）は、限られた電力と熱の中で、カメラ、通信、AI処理をバランスよくこなす設計。一方のRTX Sparkは「デスクトップ級の性能をノートパソコンに詰める」という思想です。最大6,144個のGPUコア、20コアのCPU、128GBのメモリ。これはもう、従来のノートパソコンに搭載されていた独立したGPUをSoC化したもの。スマホで例えるなら「iPhone並みの処理能力をスマートウォッチに突っ込む」くらいの強引さに近い。 なぜそんなことをするのかというと、ローカルAIが「重い」からです。大型言語モデルや画像生成は、これまでクラウドに預けていた。でも128GBあれば、複数のAIモデルを同時に動かせる。個人情報をサーバーに送らずに済む。つまりRTX Sparkは、AIの民主化を狙った設計と言えそうです。

ローカルAIが動くってことは、自分のパソコンがインターネット接続なしに、ChatGPTみたいなことを処理できるってことなの？

ほぼそういうことです。ただ、いくつか前提が違うので押さえておくといいですよ。 記事のデモで動いてるのは、OpenAIのChatGPTみたいな「汎用的に何でも答える大規模モデル」ではなく、特定の用途に最適化された「小さめのモデル」です。35Bクラスのモデルというのは、ChatGPTより圧倒的に小さい。だから「何を注文すべきか」や「メニューの栄養判定」みたいに、範囲が限られた問題には強いけど、知識の広さや複雑な推論では劣る。 逆にそのぶん、インターネット接続がなくても自分のパソコンで完結できる。個人情報をサーバーに上げない、低遅延で応答できる、利用料が発生しないといったメリットが生まれます。 重要なのは「妥協なく」というのが、AIの頭の良さじゃなくて、ハードウェアの処理能力の話だということ。RTX Sparkの128GBメモリと強力なGPUなら、昔なら重すぎて動かせなかったモデルがローカルで動くようになった、という意味で、オンラインAIと同じレベルの「頭の良さ」が手元に来たわけではないんですよね。だけど、プライバシーや速度が必要な場面では、この「小さくても賢いモデル」の価値は相当大きくなりそうです。

なぜ今、NVIDIA と Microsoft が Arm版Windows でのゲームや制作に力を入れているの？Intel や AMD との競争が変わったってことなの？

PC向けチップの力関係が根本から変わろうとしてるんですよね。 従来は「Windows = x86」が絶対でした。IntelやAMDの独壇場で、Armは携帯やタブレットの領域。ですが、Appleが自社設計のシリコン（M1以降）でMacを作ったとき、小型で低消費電力なのに高性能という選択肢が実在することを証明してしまった。それを見たMicrosoftも「Windows on Armで、同じことができるなら」と考えたわけです。 NVIDIAが前のめりな理由はより直結してる。RTX Sparkみたいな統合SoC（CPU・GPU・メモリが一体化したチップ）は、Arm向けだからこそ設計しやすい。既存のx86チップセットの複雑な互換性に縛られず、AI時代に最適な構成をゼロから作れる利点がある。つまり、x86に依存する競合（IntelやAMDのCPU商売）より先手を打つ作戦なんです。 いまのウィンドウズゲーミングは、x86エミュレーション越しでも快適に動く段階に来た。なら、Arm製のWindowsマシンが普及すれば、NVIDIAのGPUも統合メモリも活躍の場が増える。Microsoftの視点では、ハードウェア多様化でWindowsの支配力を高める布石と言えそうです。

これって要するに『クラウドじゃなくて手元で処理する』『エミュレーションではなくネイティブに進化させる』という2つの流れを同時に進めている感じ？

その通りなんですが、その2つは実は別の問題を解いてるんですよね。 ローカルAIは「プライバシー」と「レスポンス」の問題です。健康情報や食事履歴をクラウドに送らない、外部サーバーの応答を待たない。これは技術トレンドというより、ユーザー側の要求が強まってきた結果。RTX Sparkが128GBメモリを積む理由はそこにあります。 一方のエミュレーション→ネイティブ化は「互換性」の問題。Arm版Windowsは新しいアーキテクチャだから、既存のゲームやアプリはx86向けに作られている。Prismで「とりあえず動く」状態にしておきながら、同時にネイティブ化を進めることで、開発者に移行を促していく戦略です。 重要なのは、この2つの流れがNVIDIAとMicrosoftの役割分担になってる点。NVIDIAはハードウェア性能でローカル処理を実現し、Microsoftはソフトウェア互換性の橋渡しをしてる。手元処理とネイティブ化は同時並行だけど、目指してる方向は「Armで妥協しない」という一つのゴールに向かってるのかもしれません。

ローカルAIなら個人情報が外に出ないって話だけど、逆に『オフラインなら広告や追跡ができない』という広告業界側のデメリットって誰も言わないのはなぜ？

実は言ってるんですよ。ただ、いまは立場が逆転してるから目立たないだけ。 ローカルAI時代への過渡期だから、Microsoftもgoogle も広告ビジネスを守りながら進もうとしてます。だから公の場では「ユーザーのプライバシー保護」という大義名分で推し進め、広告システムへの影響は表に出さない。 一方、今後ローカルAIが主流になれば、話は自動的に浮上します。追跡データがなくなれば、広告の精度が落ちるのは避けられない。だからこそ、各社はいま並行して「オンデバイスでのプロファイリング」や「プライバシーを損なわない行動解析」の研究に資金を投じてる。追跡の仕方を変えようとしてるわけです。 つまり「オフラインなら追跡できない」という指摘は、実は業界内では常識で、だからこそ各社が先回りして対策を打ってる。デモでは言わないというだけの話なのかもしれません。