画質向上＆フレームレート6倍のDLSS 4.5にG-SYNC Pulsarディスプレーの発売など、NVIDIAのCES 2026発表まとめ

2026年01月06日 14時30分更新

VRAM16GBでも26GB相当の学習モデルが利用できる？

　最後にAI PCに関しても軽くまとめておこう。現状さまざまなAIサービスが存在しているが、無料で利用するには限界がある上にプライバシーの問題もある。ローカル環境でAIを動かし、プライバシーを保護しつつ自分のファイルをAIに処理させたいというニーズが高まっている（もちろん「無料で」だ）。

　NVIDIAによれば小型LLMの性能がこの1年で急速に進化し、クラウドのサービスに対しローカルLLMは6ヵ月遅れ程度にまで差を縮めている。OllamaやComfyUIといったPC向けツールの進化、PC向け学習モデルのダウンロード数の急増を考えると、今年中に「AI PCエコシステムがブレイクする条件が整いつつある」という観測を強めている。

ローカルで動かすLLMの“知性”はオンラインのそれにどんどん接近している（左）ほか、PC向けAIツールの成長度合い（中央）も著しい。ローカルAIに欠かせないPC向け学習モデルのダウンロード数（右）も、2025年に爆発的な伸びをみせている。特に「gpt-oss-20B」のダウンロード数は1400万以上とすさまじい数字だ

　そこで、NVIDIAは主要なツールやアプリの開発者と組み、GPUを利用したAIパフォーマンス改善に力を入れている。LLMでは35％、画像生成では2.5～4.6倍と大幅なパフォーマンスアップが見込めるという。画像生成でここまで伸びる理由はPyTorch側の最適化に加え、ComfyUI側が「NVFP4」「NVFP8」といったデータ形式に対応するためである。

　NVFP4とNVFP8は、VRAM使用量を削減して推論性能を向上させることを意図したGeForce（のTensorコア）向けフォーマットである（参考：NVIDIAのブログ）。BlackwellではFP4とFP8をネイティブサポートしているため、NVFP4とNVFP8もGeForce RTX 50シリーズで効率の良い処理が期待できる。BF16フォーマットを利用する巨大な学習モデルもNVFP4などで量子化することにより、VRAMの使用量を最大60％削減できるようになるのだ。

LLMや画像生成AIが2026年1月に予定されているアップデートで大幅にパフォーマンスアップする予定。LLMは35％、画像生成においては最大4.6倍になるという。これらのアップデートに関しては「LM Studio」や「ComfyUI」のリリースを待ちたい

　さらに、ComfyUIにおいては、VRAMが不足した場合、一部の処理をメインメモリーに退避させる機能も実装。FLUX.2だとNVFP4で量子化してもVRAMを26GBも消費するが、メインメモリーへの退避を利用すれば普通のPCでも扱いやすくなるという。ただし、VRAM 8GBや16GBのGeForceではFLUX.2がどのような挙動をみせるのかは明言されていないため、これも今後の検証の課題になる。

BF16を利用した学習モデルをNVFP4で量子化したモデルに置換した場合、VRAM使用料はこのグラフのように激減する。FLUX.2だと87GBもVRAMを消費するモデルがNVFP4だと26GBに減る。さらに、メインメモリーへの退避を利用すれば、VRAM 16GBのGeForce RTX 5070 TiでもFLUX.2が動くかもしれない（未検証につき明言は避けたい）

　そして、最近ホットな動画生成AIに関しても動きがある。オープンソースの動画生成AIエンジン「LTX-2」のRTX最適化版がComfyUIやHugging Faceよりダウンロード可能になるという。LTX-2はすべてロードするとなるとVRAMが70GB（！）も必要な巨大なモデルだが、NVFP8で量子化すれば26GBまで削減でき、前述のメモリー退避を利用すればVRAM 16GB環境でも動作するという。