最終更新：2026年1月30日
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CUDAという「密結合の堀」は崩れるか？Vera Rubinが引き寄せる逆説

Q: TritonやMojoを使えば、CUDAエンジニアは不要になりますか？

いいえ。抽象化レイヤーの背後で性能を絞り出すには、ハードの深部を理解したCUDAの知識が依然として重要です。

Q: 2026年、結局どのメーカーのチップが「買い」ですか？

究極のインフラ整合性を求めるなら現時点ではRubinが有力候補です。ただし特定モデルを低コストで回したいなら特化ASICが選択肢となります。

CUDAの強さは「速い言語」ではなく、GPUの理論性能を“現場の速さ”に変える仕組みが、道具から最適化まで一体で揃っている点にあります。では、その“堀”は互換技術や新しい開発手法の登場で本当に崩れるのか？本記事では、崩れる層／残る層を整理し、最後にVera Rubinが“むしろ強くなる”理由まで結論を引きます。

📖 読了 22分｜🎯対象：エンジニア・CTO・技術選定者｜🛠 難易度：★★★★☆

ZLUDA: CUDA on Non-NVIDIA GPUs

この記事の結論：

密結合のモート（堀）：CUDAの強さは、20年にわたりGPU内部の物理構造に数学カーネルをミリ単位で最適化し続けてきた「4層のエコシステム」にあり、単なる「速いチップ」では到達できない領域である。
崩れる層／残る層：脱CUDAは「CUDAという方言を、どの層で翻訳するか」で勝敗が決まる。互換・新規開発・基盤刷新という“崩しにいく層が違う”3つの武器が登場し、自由度は増した。
逆説のVera Rubin：ソフトの壁が薄い世界ほど、最後は純粋な「1円・1ワットあたりの知能生成量（物理効率）」で選別が起きる。だからVera Rubinは「囲い込み」ではなく、あらゆる資産を引き寄せる“インフラの磁石”としてむしろ強くなる可能性がある。

この記事の著者・監修者　ケニー狩野（Kenny Kano）

Arpable 編集部（Arpable Tech Team）

株式会社アープに所属するテクノロジーリサーチチーム。人工知能の社会実装をミッションとし、最新の技術動向と実用的なノウハウを発信している。
役職：(株)アープ取締役。Society 5.0振興協会・AI社会実装推進委員長。中小企業診断士、PMP。著書『リアル・イノベーション・マインド』

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1. 王者の絶対基準：Vera Rubinのラック最適化が成し遂げた「整合性」の快挙

Vera Rubinアーキテクチャとは、
NVIDIAが掲げる「ラックこそが最小単位のコンピュータ」という思想の実装です。
GPU単体の馬力競争ではなく、演算・通信・制御を“ひとつの装置”として協調設計し、AIインフラ全体を止めないことを狙います。

図解：なぜ「GPUを速くするだけ」では勝てないのか

AIのボトルネックは、計算そのものよりもデータ移動（メモリ／通信／I/O）へ寄っています。だから勝敗を分けるのは「主演（GPU）」ではなく、劇場（ラック）全体の待ち時間を消す設計です。

この図の読み方（要点）：
「GPUを速くする」から、「ラックまるごと再設計して待ちを消す」へ。これがVera Rubinの“絶対基準”です。

設計思想：極限の協調設計（＝待ち時間の根絶）

Vera Rubinの強さは、単体スペックの足し算ではありません。
GPU・CPU・ネットワーク・I/Oを別々に最適化するのではなく、最初から「同じ舞台で噛み合う前提」で設計する。その“整合性”が、AIファクトリーの実効性能を決めます。

詳細は別稿へ：
Vera Rubinの構成要素（NVL72/SuperPOD、NVLink、DPU、CPO等）の整理は、別稿に集約しています。
Vera Rubin AIデータセンター完全ガイド

2. なぜNVIDIAの「堀」は崩れないのか：20年の密結合が生んだ芸術

競合が同等以上のGPUを作れても、レースでは勝ち切れないことがあります。
NVIDIAには、20年かけて育て上げたCUDAエコシステムという「城壁（モート）」があるからです。

そしてCUDAの強さは、単なる「GPUを動かすためのソフトウェア」ではありません。
エンジニアがNVIDIAを離れられないのは、物理回路を100%使い切るための仕組みが、道具から最適化まで一気通貫で揃っているからなのです。

1. GPUが圧倒的になる条件：行列演算を“実効性能”まで引き上げる設計

GPUは、行列演算（GEMM）のような同じ計算を大量データに繰り返し適用する処理で圧倒的です。
一方でCPUは多様な処理を器用に捌くのが得意で、GPUはデータ並列な計算を超大量に流し切るのが得意です。

ただし、GPUの圧倒的な理論性能は、放っておけば自動的に実効性能にはなりません。最大の敵は「メモリ待ち」です。
資料が突きつける現実は鋭く、GPU計算のボトルネックの多くは、演算そのものではなくメモリからのデータ供給待ちだと言います。

たとえばLLM推論では、行列積そのものよりも、KVキャッシュの読み書きやAttentionのメモリアクセスで演算器が遊ぶ瞬間が生まれます。
いくらエンジンが速くても、燃料がうまく供給されなければ意味がない――まさにこの「燃料供給」を最適化するノウハウの塊がCUDAです。

ここで勝敗を分けるのは、並列化の粒度と階層メモリの使い方、そしてSIMT（Single Instruction, Multiple Threads）の実行モデルに合わせて、
計算とデータ配置を「GPUが喜ぶ形」に整えることです。

要点：FLOPSは「馬力」、勝敗は「段取り」

GPU性能は「馬力（FLOPS）」だけでは決まりません。
馬力をラップタイムに変える段取り──メモリ配置、アクセスの揃え方、カーネル融合、並列実行の設計──で決まります。

CUDAという「城」を構成する4つの階層

CUDA依存の実態は、以下の4層が密接に絡み合った重層構造です。
他社チップが苦戦するのは、単に「コードが動かない」からではありません。
理論性能を実効性能へ変換する“歯車”が、層ごとに長年磨き込まれているため、この階層ごとの最適化レベルに差が生まれ、
結果としてCUDAは“堀”として機能します。

ここでの「堀」の定義

本章で言う「第1〜第4の堀」とは、CUDAエコシステムの4層構造そのものを指します。
第1の堀＝API/ランタイム（城の門）、第2の堀＝実行・生成（城壁）、第3の堀＝最適化ライブラリ（本丸）、第4の堀＝ツール（診断の瞳）です。

CUDAエコシステムの4層構造と現場の依存度
階層	具体的な内容	脱CUDAにおける「鬼門」
1. API/ランタイム層（第1の堀：門）	cuda runtime / driver	メモリ確保、カーネル起動。置換は比較的容易な「城の門」。
2. 実行・生成層（第2の堀：城壁）	PTX、NVCC、JIT	高い。物理チップの世代更新への追随能力。
3. 最適化ライブラリ層（第3の堀：本丸）	cuBLAS / cuDNN / NCCL	絶望的に高い。20年分の職人芸が製品化されている「本丸」。
4. ツール層（第4の堀：診断の瞳）	Nsight / profilers	高い。ボトルネックを可視化する「診断の瞳」。

特に第3層（ライブラリ）は、NVIDIAのエンジニアが回路設計の段階から並行して書き上げた「最適化の集大成」です。
cuBLASによる行列演算や、NCCLによる分散通信の効率は、単にコードを他社チップへ移植しただけでは再現できない、
物理層と阿吽の呼吸で動く「フルスタックの整合性」の結果なのです。

2. F1マシンの比喩で解く「実効性能」の正体

なぜこの4層構造がそれほど重要なのか。F1マシンの比喩を使うと、エンジニアの苦労とNVIDIAの凄みが浮き彫りになります。

NVIDIA GPU ＝ F1マシン：圧倒的なエンジンの馬力を持つが、乗りこなしが極めて難しい。
CUDA ＝専属のピットクルー＋テレメトリ解析＋レース戦略：マシンの限界性能を引き出すための総合力。

F1はエンジンが強いだけでは勝てません。タイヤの温度管理、ミリ秒を争うピット作業（タイヤ交換）、燃料戦略……。
GPU計算において性能を左右するのは、演算器そのものよりも「メモリとの戦い」です。

「エンジンの回転（演算）」を止めるのは、常に「燃料補給やタイヤ交換（メモリからのデータ供給）」です。
CUDAは、タイヤを並べる順番（Coalescing）や、チップ内の高速作業台の使いこなし（共有メモリ）を、20年分の職人芸としてライブラリ化しています。

不都合な真実：FLOPSが高いのに遅い、が起きる理由

どんなに馬力のある他社製エンジン（チップ）を持ってきても、ピットクルー（ソフトウェア）がマシンの物理構造を熟知していなければ、タイヤ交換（メモリアクセス）に時間がかかり、ラップタイム（AI応答速度）で完敗します。
これが「FLOPS値は高いのに、推論が遅い」という現象の正体です。

3. 深層解説：CUDAが「理論性能」を“現場の速さ”に変える理由

CUDAの強さは「GPUを動かす道具」ではありません。ポイントはたった1つで、GPUの理論性能（FLOPS）を、推論の実効性能（レイテンシ／スループット）に変換する仕組みが一体で揃っていることです。

1. 勝敗を分けるのは「メモリ待ち」を消す段取り

GPUが遅くなる原因の多くは、計算が遅いからではなくデータが届くのを待つ時間です。CUDAが強いのは、この“待ち”を減らすための段取り（設計パターン）が、道具として手元に揃っているからです。

Coalescing（合体アクセス）：スレッドがバラバラに読みに行くと帯域が死ぬ。だから「まとめて読める形」に並べ替える。
共有メモリ（SM内の作業台）：VRAMへ何度も往復しないよう、必要なものを一時置きして“まとめて処理”する。

要するにCUDAは、「速いエンジン」を作る話ではなく、エンジンを止めないための流通・段取り・職人技を、ライブラリ化しているという話です。

2. なぜNsightは“武器”になるのか（結論だけ）

他社にも計測器はありますが、CUDAの強さは「どこが詰まっているか」を短時間で特定し、次の一手を示せる点です。現場では、ここで差がつきます。

ハードが吐く“状況報告”（カウンタ）を、
Nsightが人間の言葉に翻訳し、
改善の方向性まで提示する。

だからCUDAは「速い」だけでなく、速くするまでの時間（チューニング工数）も短い。これがエンジニアが離れにくい最大の理由です。

4. バベルの塔を崩す「3つの武器」：脱CUDAは“どの層を崩すか”で決まる

結論：脱CUDAは「CUDAという方言を、どの層で翻訳するか」で勝敗が決まります。

CUDAを崩すアプローチは無数に見えますが、要点は単純で、どの層を置き換えるかの一点に収束します。

翻訳する層を間違えると、次のどちらかに落ちます。

動いたのに速くない（＝本丸が残っている）
速いのに運用できない（＝計測・デバッグ・再現が弱い）

CUDA代替の三潮流とは、
① 互換実行型（まず動かす）／
② 新規開発型（CUDAを書かない）／
③ 基盤刷新型（言語から変える）
という、“崩しにいく層が違う”3つの攻め筋です。

脱CUDAの選択肢はZLUDA/Triton/Mojo以外にも多数あります。
本章では「どの層を翻訳するか」という軸が最もクリアに出る代表3例として選びました。

30秒で把握：3行まとめ（ここだけ覚えればOK）

ZLUDA：既存CUDA資産を通訳して「まず動かす」＝移植コストを下げる
Triton：CUDAを書かずに速いカーネルを作る＝融合カーネルで“待ち”を減らす
Mojo：言語・基盤から性能可搬性を内蔵＝中長期でマルチベンダー化

F1で言えば、①は「別サーキットでも一旦走れるようにする同時通訳」、
②は「速いパーツを量産する工作機械」、
③は「次のレギュレーションに合わせて設計思想ごと作り替える」。
この対応表だけ押さえれば、以降は迷子になりません。

一枚で選ぶ：3潮流の「使い分け」早見表

CUDA代替 3潮流：何をしたいかで選ぶ
武器	まず得すること	向く状況（1行）	落とし穴（1行）
① ZLUDA	既存CUDA資産を「まず動かす」	資産が重い／PoCを急ぐ	GEMM/通信の“本丸”は別途最適化が残りやすい
② Triton	融合カーネルで“待ち”を削る	Attention最適化が主戦場	巨大ライブラリ一式・分散通信は別腹
③ Mojo	中長期で性能可搬性を取りに行く	3年スパンでマルチベンダー化	勝負は言語より運用（測る/直す/回す）の厚み

ここが重要：落とし穴は表の右端に集約しました。以降は①→②→③の順で、「何が得で、どこで詰まるか」だけを押さえて深掘りします。

① ZLUDA：既存資産を活かす「同時通訳」— 移植コスト最小の切り札

結論：ZLUDAは「書き換えずにまず動かす」を最短距離で実現します（ただし“本丸の速度”は別問題）。

ひとことで：ZLUDAは、CUDAアプリが期待する呼び出しを別実装で受け止めることで、非NVIDIA GPUでも動作させる互換実行アプローチです。

まず得すること：巨大なCUDA資産を抱えるほど、移植コスト（改修量）を強烈に圧縮できる
向く状況：PoCを急ぐ／「どこが詰まるか」を実測して差分を掴みたい
落とし穴：最後はGEMM/通信（最適化ライブラリ層）が残りやすい

使い方の型（おすすめ）

まず動かす（機能互換の確立）
計測する（GEMM/Attention/通信のどこが支配的か切り分け）
勝ち筋を決める（必要ならTritonや別の最適化へ）

ZLUDAは「移植の壁」を下げる武器で、入口（現実を測るため）として使うと強いです。

② Triton：CUDAを書かせない「新規開発型」— 融合カーネルの覇道

結論：Tritonは「速いカーネルを速く作る」ための実装レイヤーで、特にAttention系の“待ち”削減に効きます。

ひとことで：Tritonは、CUDAに強く依存せずにGPUに効くカーネルを高水準に記述し、コンパイル側で最適化へ落とすアプローチです。

まず得すること：融合カーネル（メモリ往復を減らす設計）を量産しやすい
向く状況：推論の主戦場がAttention/前後処理で、工夫で勝てる余地が大きい
落とし穴：巨大ライブラリ一式（GEMM/分散通信/周辺運用）を“Tritonだけ”で丸ごと置換はしにくい

使い方の型（おすすめ）

FlashAttention系のように「往復をまとめる」領域から当てる
速度だけでなく再現性（ベンチ手順）もセットで固める
GEMM/通信が支配的なら、別の勝ち筋（ライブラリ・通信最適化）も併用する

Tritonは“万能の置換”ではなく、局所を最速化する武器として使うと迷子になりません。

③ Mojo：言語基盤から「可搬性×速度」を再定義する — 長期戦の正攻法

結論：Mojoは「将来の性能可搬性」を言語・コンパイラから取りに行く投資で、短期置換より“標準化の主導権”が狙いです。

ひとことで：MojoはAI向けに設計された言語・コンパイル基盤として、最初からマルチターゲットを見据えた性能と生産性の両立を狙うアプローチです。

まず得すること：「移植前提」を設計に埋め込み、将来のベンダー選択を柔らかくできる
向く状況：3年スパンでマルチベンダー化したい／開発体験を“次の標準”へ寄せたい
落とし穴：勝負は言語仕様より、ツール・運用（測る/直す/回す）の厚み。ここが弱いと現場が定着しない

使い方の型（おすすめ）

まずは限定領域（特定カーネル／特定サービス）で採用し、運用の型を作る
計測・デバッグ・回帰テストを“言語導入と同時”に整備する
最終目的は「置換」ではなく、選択肢を増やすことだと明確化する

注意：「動く」より難しいのは「現場で回る」です。性能だけでなく、観測性・再現性・標準手順をセットで設計してください。

CTO/技術選定者向け：3つの武器の「選び方」チェックリスト

最優先が移植コスト削減 → ①（ZLUDA）で“まず動かす”＋計測して差分を掴む
推論最適化（特にAttention）が主戦場 → ②（Triton）で融合カーネルを量産する体制へ
マルチベンダーを前提に中長期標準化 → ③（Mojo）で言語・基盤から主導権を取りに行く

まとめ：「どれが最強か」ではなく、どの層の壁を崩したいかで武器は決まります。最後に効くのは性能だけでなく、運用（測る・直す・回す）です。

5. LLM推論の実務：FlashAttentionで見える「脱CUDA」の境界線（たとえ話で理解する版）

第4章の接続：第4章で「崩す層」を整理しました。ここでは推論の現場で、どの工程が“中立化しやすく”、どこが“本丸として残るか”を、巨大なレストランに置き換えて見ていきます。

推論の現場で起きているのは、計算力の殴り合いではなく「待ち」を潰す競争です。しかも待ちには3つの種類があり、同じ薬は効きません。まずは全体像を、巨大なレストランに置き換えて見ていきます。

まず全体像：LLM推論＝「料理を出すまでの流れ」

GEMM（行列積）＝仕込み担当（大量の下ごしらえ）
Attention＝盛り付け担当（料理をまとめて完成形にする）
分散通信＝配膳・動線（厨房とホール、店同士をつなぐ物流）

ポイント：

「厨房に最強の火力（GPU）があっても」仕込みが遅い／盛り付けが非効率／配膳が詰まると、お客さん（ユーザー）は待たされます。LLM推論は、まさにこの“詰まり”をどこで消せるかの勝負です。

境界線①：GEMM（行列積）— 仕込みは「職人の道具」が支配する

仕込みは、同じ作業を超高速で回し続ける世界です。
ここで効くのは、“誰でも使える包丁”ではなく、店の厨房に合わせて研ぎ澄まされた“専用の職人道具”。
だからGEMMは、「動かす」より「同じ速度で勝つ」が難しい領域になります。

境界線②：Attention — 盛り付けは「まとめて一回でやる」が最強

盛り付けは、実は「火力」より皿を取りに行く回数で遅くなります。
何度も冷蔵庫へ往復（VRAM往復）すると、そのたびに時間が溶ける。
FlashAttentionが強いのは、盛り付け工程を“まとめて一気に終わらせる”（融合カーネル）からです。
この領域は、やり方（設計）で勝てる余地が大きいので、CUDA一本足ではなくなりやすい＝「中立化しやすい」ポイントです。

境界線③：分散通信 — 配膳は「道路と交通整理」がすべて

店が1店舗ならいい。でも店舗が増える（GPU・ラックが増える）と、最後は物流です。
いくら厨房が速くても、道路が細い／信号が下手／渋滞が見えないと料理は届きません。
分散通信は「コード」だけでなく、ネットワーク、観測（どこが詰まったか）、運用まで含めて勝負が決まるので、簡単には“置き換え”が起きにくい領域です。

この章の結論（超要約）：

GEMM（仕込み）：専用道具の厚みが効く → 置換が最難関
Attention（盛り付け）：往復回数を減らせば勝てる → “中立化”が進みやすい突破口
分散通信（配膳）：道路と交通整理の総合戦 → 置換が起きにくい最後の壁

ここまでで見えたのは、「脱CUDA」が進む領域と、進みにくい領域が分かれるという事実です。次章では、この分岐が市場構造にどんな逆説を生むかを考えます。

6. 【新潮流】逆説のVera Rubin ― 互換性が招く「ハブ」への回帰

前編から積み上げてきた議論の果てに、2026年の市場は一つの「驚異的な逆説」に直面しています。
それは、ソフトウェアの壁が下がり「どこでも動く」自由が確立されるほど、最後に選ばれるのは再びNVIDIA（Vera Rubin）になるのではないか、という仮説です。

他社資産が「最高の舞台」を求めて流入する戦略的シナリオ

これまで「NVIDIAという城からどう脱出するか（脱NVIDIA）」ばかりが議論されてきました。しかし、ソフトウェアがポータブル（移植可能）になるということは、逆のベクトルも生みます。

すなわち、
「これまでROCmやoneAPI向けに独自に磨き上げられてきた、他社チップ用の優れたライブラリやアプリケーションを、Vera Rubinという史上最高の器で動かしてみたい」
というニーズの顕在化です。

ここで重要になる「中立資産」とは？

中立資産とは、特定ベンダー（CUDA専用、ROCm専用など）に“縛られない形”で蓄積でき、どのハードでも再利用・移植・再コンパイルしやすい資産のことです。
互換レイヤーや共通コンパイル基盤が育つほど、この中立資産は「持ち運べる価値」になります。

例1：モデル/重み/量子化済みチェックポイント
「どのGPUで動かすか」と切り離された成果物（重み・量子化・蒸留成果）。最終的に速い舞台へ乗せ替えやすい。
例2：グラフ/IR/コンパイル可能な表現
ONNXやMLIR系のように、バックエンド差を吸収しやすい中間表現。最適化を“移植可能な形”で蓄えられる。
例3：アルゴリズム設計・タイル化・融合の知見
FlashAttention的な「メモリ往復を減らす設計思想」は、実装先が変わっても価値が残りやすい（＝ノウハウ資産の中立化）。
例4：運用資産（計測/再現/ベンチ手順）
“測る・直す・回す”の手順、再現性あるベンチ、性能回帰テストはベンダーを跨いで効く。

重要なのは、中立資産が増えるほど「囲い込み（方言）」の価値が相対的に下がり、
最終的に“物理効率が最も高い舞台”へ資産が集まる力が強まる点です。

もし、ZLUDAやTriton、Mojo、そしてSYCLといった「共通言語」が完全に普及し、ソフトウェアの縛りが消滅した世界が訪れたら、ユーザーは何を基準にインフラを選ぶでしょうか？

答えは、純粋な「1円、および1ワットあたりの知能生成量（物理的な実効効率）」です。
ソフトウェアの壁が消えた瞬間、インフラ選定は「情緒」から「冷徹な算盤勘定」へと移行するのです。

補足（1行だけ）：もちろん現実には価格・供給・規制が絡みます。しかし、壁が薄いほど最終的に“物理効率”へ収束する力そのものは消えません。

Vera Rubinは6つの主要コンポーネントが完璧に整合した最高密度の計算機です。
ソフトウェアの「檻」が消えた世界では、皮肉にもVera Rubinの圧倒的な物理性能が、他社のソフトウェア資産をも吸い寄せる「インフラの磁石（ブラックホール）」として機能する可能性があります。

これはCUDAという方言の強さというより、システム整合性が生む“物理効率”の勝利です。
特にVera Rubin世代では、ソフトウェアの壁が十分に薄れたとき、NVIDIAは「囲い込みのメーカー」から、あらゆる知能を最も低コストで精製する「エネルギーインフラ」へと脱皮を遂げるのかもしれません。

まとめ

2026年、AIの戦場は「チップを何枚持っているか」という物理の争いから、「どこのチップでも動かせる知力」というソフトウェア抽象化の道の可能性を秘め始めました。
少なくともCUDAという見えない壁は、今や崩れ去るのではなく、より高度な「インフラ選択の自由」へと昇華されていくのではないでしょうか？