10月8日、Hassan Mujtabaが「NVIDIA's AI-Powerhouse "DGX Station" Breaks Out Of Linux, Cramming 748 GB Of Memory And 20 PFLOPs Into A Windows Workstation」と題した記事を公開した。NVIDIAのAIワークステーション「DGX Station」がLinux専用からWindows対応へと拡張され、2026年Q4に投入される予定だ。想定価格は約10万ドル（約1,500万円／1ドル＝150円換算）。Fortune 500企業の大多数がWindowsを標準環境とする中、これまで「AIはLinuxで動かすもの」という前提が開発現場に課してきた二重管理の負担が、このリリースで実質的に解消される可能性がある。
DGX StationがWindowsに対応——なぜこれが重要か
NVIDIAのDGX Stationは、これまでLinux専用のプラットフォームだった。これが意味するのは、エンタープライズ開発者が「AIワークロード用のLinux環境」と「業務ツール用のWindows環境」を別々に維持せざるを得ない状況だったということだ。
NVIDIAのブログ（元記事経由）では、この課題を次のように説明している。
Fortune 500企業の大多数はWindowsを標準環境として採用しており、そのギャップが開発者の時間とリソースを浪費してきた。開発者はAIコンピューティングにアクセスするためにLinuxへ移行するか、重いモデル開発やマルチエージェントワークロードに対応できる限られたハードウェアオプションでWindowsに留まるかを迫られていた。
Fortune 500企業のWindowsへの依存度を考えれば、Windowsネイティブ対応はエンタープライズAI開発環境の整備において実質的なボトルネック解消を意味する。
スペック詳細——748 GB統合メモリと20 PFLOPs
DGX Station for Windowsの搭載チップは、GB300「Blackwell Ultra」GPUだ。主なスペックは以下の通り。
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA GB300 Blackwell Ultra（1基） |
| CUDAコア数 | 20,480コア |
| Tensorコア | 640基（第5世代、FP8/FP6/NVFP4対応） |
| GPUメモリ | 252 GB HBM3e、帯域幅7.1 TB/s |
| CPU | NVIDIA Grace（Neoverse V2アーキテクチャ、72コア） |
| システムRAM | 496 GB LPDDR5X |
| 統合メモリ総量 | 748 GB（CPU-GPU間NVLink-C2Cで統合） |
| CPU-GPU間帯域 | 900 GB/s（NVLink-C2C） |
| ネットワーク | ConnectX-8 SuperNIC（最大800 Gb/s） |
| AI演算性能 | 20 PFLOPs |
| TDP | 1,600 W |
| 拡張スロット | PCIe Gen5 x16×1、M.2 Gen5×4ほか |
| 想定価格 | 約10万ドル（約1,500万円／1ドル＝150円換算） |
特筆すべきは748 GBの統合メモリプールだ。上表の数値はすべて単一GPU構成（GB300×1基）時のものである。CPUとGPUのメモリがNVLink-C2Cを通じてコヒーレントな単一プールとして扱われるため、大規模なMoE（Mixture of Experts）モデルやマルチエージェントワークロードを単一システム上で完結させやすい。
また、新精度フォーマットNVFP4の採用により、FP8比で1.8倍、FP16比で3.5倍のメモリフットプリント削減を実現しつつ、精度差は1%未満に抑えられているという。元記事では比較条件の詳細（推論・学習の別、対象モデル規模など）は明示されていないが、同一モデルを同一タスクで実行した場合のメモリ使用量比較として提示されている数値だ。
AMDのThreadripper Halo Stationとの比較
この発表の約1か月前、AMDはThreadripper Halo Stationを発表している。ローカルAIワークステーション市場でNVIDIAとAMDが正面から競合する構図だ。
主要な差異を整理すると以下の通り。なお、AMD側の「GPUメモリ最大576 GB」は4GPU構成時、「システムRAM最大2 TB」は最大構成時の数値である。NVIDIA側は単一GPU構成（GB300×1基）時の数値であり、比較の前提が異なる点に注意されたい。
| 項目 | AMD Threadripper Halo Station | NVIDIA DGX Station（GB300） |
|---|---|---|
| CPU | Threadripper Pro 9995WX（96コア Zen 5） | Grace 72コア（Neoverse V2、ARM） |
| GPUメモリ | 最大576 GB HBM3e（4GPU構成時） | 252 GB HBM3e（単一GPU構成時） |
| システムRAM | 最大2 TB DDR5（最大構成時） | 496 GB LPDDR5X（単一構成時） |
| 統合メモリ | 非統合（ホストRAMとHBMが分離） | 748 GB統合プール（単一構成時） |
| AI演算性能 | 非公表 | 20 PFLOPs |
| ソフトウェア | ROCm、PyTorch、Llama.cpp | CUDA、TensorRT |
| 投入時期 | 2027年予定 | 2026年Q4予定 |
| 想定価格 | 10〜15万ドル | 約10万ドル |
NVIDIAはコンピュート性能と統合メモリ帯域で優位に立ち、AMDはシステムRAM容量とx86エコシステムの親和性で対抗する形だ。ただし記事でも指摘されている通り、実際のAIワークロードにおける性能差はスペック上の数値とは別物になる可能性がある。
なお、DGX Stationの正確な発売日はまだ公表されていない。Q4 2026の予定とされており、AMDより約1年早い投入を見込んでいる。
NVIDIAとAMDの両社がローカルAIのラインナップを小型AIボックス（DGX Sparkなど）からフルサイズワークステーションへと拡張しているのは、オンプレミスでの大規模AI推論・開発需要が現実のものとなってきたことを示している。
詳細はNVIDIA's AI-Powerhouse "DGX Station" Breaks Out Of Linux, Cramming 748 GB Of Memory And 20 PFLOPs Into A Windows Workstationを参照していただきたい。
