H100を超える！Blackwell B100公開 – 1百万GPU宣言の裏にあるElon Muskの秘密
Nvidia Blackwell B100の性能解析：H100・A100との比較、Google TPU・Tesla Dojoとの競合評価、そしてGPT/Grokモデルへの適用展望
Nvidiaの次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell」に基づくB100が発表され、AI計算性能において新たなマイルストーンが達成されました。本レポートでは、B100の性能と特徴を詳細に検証し、前世代のH100およびA100との比較、さらに競合アクセラレータであるGoogle TPUやTesla Dojoとの性能比較を行います。加えて、B100が巨大言語モデル（GPTシリーズ）やElon MuskのGrokモデルに導入された場合、いつ頃実現可能か、どのような効果が期待できるかを展望します。また、Blackwell後継アーキテクチャの予測、Elon Muskが言及した1百万GPU規模のスーパーコンピュータ計画の分析、中国DeepSeekやGPTシリーズのGPU利用状況の整理、Grok-3で使用されたGPUの検証、DeepSeekによるNvidia GPUの迅速な調達可能性、製品別価格情報なども体系的にまとめています。
Nvidia Blackwell B100の性能と特徴
Nvidia B100は、次世代データセンター向けGPUとしてBlackwellアーキテクチャを採用し、革新的なデュアルダイ設計を導入しています。
• デュアルダイ設計:
2つのチップが1つのGPUとして動作する革新的なパッケージングにより、約2080億個のトランジスタ（1チップあたり約1040億個×2）が実装されています。これは、前世代のHopperアーキテクチャ（H100）と比較して1280億個多い数値です。
• 先進の製造プロセス:
TSMCの4nmプロセス（カスタム4NP）を活用し、2つのチップは超高速インターコネクトで接続され、チップ間で毎秒10TBの帯域幅を実現しています。
• 大容量メモリ:
各B100 GPUは192GBのHBM3eメモリを搭載し、総メモリ帯域幅は8TB/sに達します。
B100は、現行最高水準のAI計算能力を示しています。Nvidiaによれば、B100のAI処理性能はH100の約5倍に達します。具体的には、FP8精度で20ペタフロップス（PFLOPS）の計算速度を実現し、Hopperと比較して2.5倍、FP4精度では40PFLOPSに達し、Hopperと比べて5倍の向上を示しています。これは、NvidiaがAI推論の加速のために新たに導入した低精度計算（FP8、FP4）において革新的な成果を上げたことを意味します。なお、H100のFP8性能はスパース性活用時で約4PFLOPSと知られており、B100はFP8基準でもH100の約5倍の性能を実現しています。また、B100はFP16/BF16混合精度計算で最大1.8PFLOPS（スパース性非適用時）およびFP64精度計算で30TFLOPSを提供し、科学計算に十分な性能を発揮します。
高い性能にもかかわらず、B100の消費電力は最大700W TDPと設定されており、デュアルダイによる高性能と電力効率が見事に両立されています。これにより、単一のB100 GPUで最大7400億個のパラメータを持つAIモデルをメモリ上に展開・処理することが可能となり、従来のH100（数百億規模のモデルしか扱えなかった）を大幅に凌駕します。これは、超大型モデル時代におけるメモリ容量と帯域幅の重要性を如実に示しています。
B100 vs H100 vs A100 の比較
B100の性能を理解するためには、前世代との比較が不可欠です。NvidiaのAmpere A100（2020年発売）とHopper H100（2022年発売）は、それぞれ当時最高性能を記録したデータセンターGPUです。
• A100:
7nmプロセスで約540億個のトランジスタを搭載し、40GBまたは80GBのHBM2eメモリを装備。FP16テンソル演算では312TFLOPS（スパース性非使用）を実現し、INT8演算では1248TOPSを記録。A100 80GBモデルの発売時価格は約15,000ドル～17,000ドル、40GBモデルは約9,000ドルでした。
• H100:
4nmプロセスで約800億個以上のトランジスタを含み、80GBのHBM3メモリを搭載。Nvidiaによれば、H100はMLPerf 3.0基準でA100の4倍の性能を発揮。実際、H100は新しいTransformer EngineによりFP8演算をサポートし、FP16性能は900TFLOPS以上、FP8性能はスパース性使用時で約4PFLOPSに達します。市場価格は、例えば日本では約543万円（約36,300ドル）に達し、米国では平均して約30,000ドル前後で取引され、Nvidia公式のH100 PCIeモデルは約25,000ドルから開始されています。
この比較から、B100はH100に対して世代交代による圧倒的な性能向上を実現していることが明らかです。もしH100がA100の4倍の速度であるなら、B100はA100に比べ最大10倍以上のAI処理能力を有すると予想されます。特に、FP8/FP4などの低精度ディープラーニング演算においてB100の優位性は顕著であり、大規模な行列演算に基づく最新ディープラーニングモデルの学習および推論速度を革新的に向上させるでしょう。
B200およびその他のバリエーション
Blackwellアーキテクチャ内で、NvidiaはB100に加えて上位モデルであるB200も発表しました。
• B200:
B200はB100と同様のデュアルダイ設計を採用し、基本構造はほぼ同じですが、より高いクロックと全コアの完全活性化により、最大30％の性能向上を実現します。例えば、FP4演算ではB100が7PFLOPS（dense）を実現するのに対し、B200は約9PFLOPSに達し、FP8演算ではB100が3.5PFLOPS（dense）であるのに対しB200は4.5PFLOPSと計測されます。8 GPUのHGXサーバーでは、8台のB100が合計56PFLOPS（FP8）および112PFLOPS（FP4）を発揮するのに対し、8台のB200はそれぞれ72PFLOPS（FP8）および144PFLOPS（FP4）に達します。両モデルはNVLink第5世代およびNVSwitch第4世代を介して、1.8TB/sのGPU間通信帯域をサポートし、クラスタ構成時の効率を最大化します。PCIe形式やコンシューマ向けモデルについてはまだ発表されていませんが、次世代GeForce RTX 50シリーズもBlackwellアーキテクチャに基づくと予想され、ゲーミングやワークステーション市場への派生製品も期待されます。
競合分析：Google TPUおよびTesla Dojo
Nvidia GPUの主要な競合アクセラレータとして、Google TPUシリーズとTesla Dojoが挙げられます。これらは、各社が独自にAIワークロード向けに最適化して開発したチップで、Nvidia GPUに対して特定分野で優位性を発揮します。
Google TPU (TPU v4 / v5)
Google TPUは、ディープラーニングのトレーニングに特化したASICで、大規模なマトリックス計算ユニットを活用し高いエネルギー効率を実現しています。
• TPU v4は2020年にリリースされた第4世代チップで、前世代に比べ最大10倍の性能向上を実現し、TPUポッドを通じて大規模にスケールアップ可能です。学術発表によると、同規模システムではNvidia A100に対して1.2～1.7倍速く、消費電力は1.3～1.9倍低いと報告されています。（ただし、この比較はA100対象であり、Googleは最新のH100とは直接比較していません。）Nvidia CEOのJensen Huangは、H100がA100の4倍の性能を有するため、H100時代にはTPU v4の優位性は失われると述べています。
公式仕様によれば、TPU v4はBF16精度で1チップあたり約275TFLOPS、32GBのHBMメモリ、1.6TB/sの帯域幅を提供します。2048個以上のTPU v4チップで構成されるTPUポッドは、エクサフロップス級の性能を発揮し、Google内部で巨大モデル（例：PaLM）のトレーニングに利用されています。
Tesla Dojo
Tesla Dojoは、Teslaが自動運転AIのトレーニングを加速するために開発したカスタムスーパーコンピュータです。
• Dojoの中心は、7nmプロセスで製造されたD1チップで、354個のトレーニングノード（計算ユニット）を統合し、BF16およびCFP8精度で約362TFLOPSの性能を発揮します。これは、Nvidia A100のFP16性能312TFLOPSに匹敵またはやや上回ります。
• Dojoは25個のD1チップを1つの「トレーニングタイル」にまとめ、各タイルはBF16/CFP8精度で約9PFLOPSを発揮します。6×6構成で36タイルを連結し、複数のラックを組み合わせたDojo ExaPODは、Tesla AI Day 2022によれば理論上約1.1EFLOPSの性能を目指しています。Teslaは2023年からDojoを部分稼働させ、自社のAutopilotニューラルネットワークのトレーニングに投入、2024〜2025年にかけて約10億ドルの投資で施設拡大を計画しています。
興味深い点は、TeslaがDojoの開発と並行して大規模なNvidia GPUクラスターも運用していることです。2021年には5760枚のA100 GPU（720ノード×8枚）で構成されたスーパーコンピュータを構築し、FP16で1.8EFLOPSを実現、2023年には10,000枚のH100 GPUを追加したクラスターを発表し、FP8では約39.5EFLOPSと推定されています。Elon Muskは、Nvidiaが十分なGPUを供給できれば、TeslaはDojoを使わなくても済む可能性があると述べ、GPU供給が依然としてボトルネックであることを示唆しています。
性能面では、DojoのD1チップは従来型GPUに比べメモリ容量や柔軟性で劣るものの、Teslaの自動運転ビジョンモデルなど特定のワークロードに対して非常に効率的に動作すると期待されます。一方、Nvidia B100は一般的なAIタスクに幅広く適用可能で、堅牢なCUDAエコシステムに支えられており、GoogleやTesla以外の研究機関や企業にとって最適な選択肢となるでしょう。
GPTおよびGrokシリーズにおけるB100活用の展望
最新GPUの登場により、巨大言語モデル（LLM）の開発にどのような影響があるか大きな関心が寄せられています。
• GPTシリーズでの利用:
2020年に発表されたGPT-3（175B）は、1750億パラメータを持つ巨大モデルで、約10,000枚のNvidia V100 GPUでトレーニングされました。2023年に発表されたGPT-4は、約25,000枚のA100 GPUを連続して90〜100日間トレーニングし、GPT-3の約70倍の計算量を必要としたことが示されています。これは各世代でGPU需要が指数関数的に増加していることを示しています。
• GPT-5および将来モデルへの期待:
公式の詳細は未発表ですが、次世代モデルはGPT-4の少なくとも5倍の計算力を要求すると予想されます。このシナリオでは、A100に対し最大5倍の性能を持つNvidia B100が大きなアドバンテージとなり、同じ枚数でより高速なトレーニングが可能、または同じ期間内により大規模なモデルのトレーニングが可能となります。たとえば、GPT-4が25,000枚のA100で3ヶ月間トレーニングされた場合、理論上は100,000枚のB100で同等の成果が期待でき、あるいは25,000枚のB100でさらに大規模なモデルを実現することができます。
xAIのGrokシリーズとB100
Elon Muskが率いるAI企業xAIは、2023年に設立され、自社言語モデル「Grok」を開発しています。現在のGrok-3はGPT-4に匹敵する性能を持つと評価され、TeslaのDojoクラスター（テネシー州メンフィス）で100,000枚のH100 GPUを使用してトレーニングされました。Grok-3の計算能力は前世代の10倍と推定され、Muskは「地球上で最も賢いAIの1つ」と自負しています。xAIはスーパーコンピュータColossusのさらなる拡張を計画しており、将来的には200,000枚、最終的には1百万枚のGPUに到達することを目指しています。この規模は世界最大であるだけでなく、約250〜300億ドル（約33〜40兆KRW）の投資が必要とされます。Muskは、この投資によって、200,000枚のGPUで得られる計算能力の最大5倍に達する前例のないパワーを実現し、AI開発におけるリーダーシップを確保できると主張しています。
このような背景から、B100の導入はxAIにとって極めて重要な要素となる可能性があります。現状Grok-3はH100ベースですが、2025年末以降にB100の量産が開始されれば、xAIは次世代GrokモデルにB100を採用することが期待されます。B100の卓越した性能により、xAIは予定GPU数の一部を少ないB100で代替し、同等またはそれ以上の性能を実現できるでしょう。例えば、これまで100,000枚のH100が必要だったタスクも、理論上は100,000枚のB100で5倍の性能向上が期待され、xAIは100,000〜200,000枚のB100を搭載したクラスターでOpenAIなどの競合を凌駕する可能性があります。
なお、これらのシナリオはB100の実際の供給状況および生産スケジュールに依存します。Nvidiaの公式ロードマップによれば、Blackwellシリーズの後継モデル（Rubinアーキテクチャに基づく）が2025年末から2026年初頭にかけて発表される見込みであり、xAIが1百万GPU目標を達成する際には新世代GPU（例えば、RubinベースのR100）も考慮されることになるでしょう。しかし、短期的には2025〜2026年の間、B100が最も強力な選択肢となり、GPTやGrokなど次世代超大規模AIモデルのトレーニングの中核を担うと予想されます。
Blackwell後継機「Rubin」アーキテクチャの展望
Nvidiaはこれまで約2年ごとにデータセンター向けGPUアーキテクチャを刷新してきました（Ampere→Hopper→Blackwell）。すでに次世代のアーキテクチャは「Rubin」と呼ばれると噂され、これはNvidiaの将来のAI GPUに採用される予定です。Rubinは、天文学者ヴェラ・ルービンに敬意を表して命名されました。
Rubinアーキテクチャの期待される特徴と改善点
• より微細な製造プロセス:
メディア報道によれば、Rubin世代のGPU（暫定的にR100と呼ばれる）はTSMCの3nmプロセス（N3）を使用する予定で、これはBlackwell B100の4nmプロセス（4N）に比べ、エネルギー効率と集積度が大幅に向上すると期待されています。B100が既に700Wに近いTDPを有していることから、冷却や電源供給の面で非常に重要な改良となります。
• 拡張されたチップレット設計:
Rubin GPUは、B100のデュアルダイ設計に代わり、4チップレット設計を採用する可能性があり、これにより1パッケージ内により多くのシリコン面積を統合して、最高の性能を引き出すことが可能になります。NvidiaはB100で既にCoWoS-Lパッケージング技術を使用して2つのチップを統合していますが、Rubinではこの技術をさらに進化させ、4チップレットを効率的に接続し、帯域幅を大幅に向上させると予想されています。
• 新型メモリ技術（HBM4）の導入:
Rubin GPUには、従来の6-Hi HBM3(e)に代わり、8スタックのHBM4が搭載される可能性があります。これにより、メモリ容量と帯域幅が劇的に増加することが期待されます。標準はまだ確定していませんが、1スタックあたり32GB以上、より高速なI/Oを提供できると見込まれ、結果としてRubin GPUは合計256GB以上のメモリ容量と10TB/sを超える帯域幅を実現する可能性があります。
• CPU「Grace」との統合:
NvidiaはArmベースのデータセンター向けCPU「Grace」を開発中で、これをGPUと統合する「Grace+Rubin」モジュール（コードネームGR200）を計画しています。これにより、CPU、メモリ、GPU間のレイテンシが低減され、膨大なデータ処理が必要な超大規模AIモデルのトレーニングが大幅に高速化されるでしょう。
• 性能および発売時期:
アナリストのMitch Kouによれば、Rubinベースの最初のGPU（R100）は2025年第4四半期に量産開始され、初期の大手クラウドプロバイダーへの納入は2026年初頭に予定されています。具体的な数値はまだ発表されていませんが、B100に比べ2～3倍の性能向上が期待され、電力消費やメモリのボトルネックを克服するための改良にも注目が集まっています。
総括すると、Rubinアーキテクチャは、より微細な製造プロセス、拡張されたチップレット設計、先進のメモリ技術の組み合わせにより、AI計算の新たな時代を切り開くと期待されます。2026年以降、これらのGPUはGPT-6やGrok-5など、次世代AIモデルのトレーニングの中核を担い、現行基準をはるかに凌駕する計算能力を提供するでしょう。
Elon Muskのビジョン分析：1百万GPUスーパーコンピュータ
以前のGrokシリーズで言及されたように、Elon Muskは1百万枚のGPUからなるAIスーパーコンピュータを構築するという野心的なビジョンを公に表明しています。本セクションでは、その背景と意義について検証します。
Muskの会社xAIは「Colossus」と呼ばれるスーパーコンピュータの建設を進めており、既に100,000枚のH100 GPUを使用してGrok-3のトレーニングを行っています。最終目標はシステムを約200,000枚のGPUに拡大し、最終的に1百万枚に達することです。これが意味するところは以下の通りです。
• 計算能力:
1百万枚のH100レベルのGPUを使用すれば、FP8演算において理論上4エクサフロップス（EFLOPS）に達する可能性があります（1枚あたり約4PFLOPS、1,000,000 × 4PFLOPS = 4 EFLOPS）。これは、現在最強のスーパーコンピュータであるFrontier（FP64で1.1EFLOPS）の数倍に達し、AI専用計算能力において歴史的な記録となります。B100や将来のRubin GPUで構成した場合、理論上は約10 EFLOPSにも近づく可能性があります。
• コスト:
1百万枚のGPUを調達・運用するには莫大な投資が必要です。1枚のH100が約25,000ドルの場合、1百万枚で約250〜300億ドル（約33〜40兆KRW）となります。これに加え、インフラ、冷却システム、人件費、保守費用などを含めると、総投資額は50兆KRWを超える可能性があります。これは、主要データセンターが年間約10兆KRWを投資しているのと比較しても、前例のない投資規模です。
• 必要性と応用:
なぜこれほど多くのGPUが必要なのでしょうか？Muskは、次世代のAIは現在のChatGPTやGrok-3よりもはるかに大規模かつ高度であるべきだと主張し、これには指数関数的な計算能力の増強が必要であると述べています。彼は、AIモデルの性能向上の鍵は**モデルの規模（scale）とデータ量（data）**にあると強調し、高品質なデータが枯渇している現状を指摘しています。これを補うためには、膨大な量の合成データや実データ（例：Teslaの自動運転ビデオ）を活用する必要があり、そのためには計算能力の劇的な向上が求められます。したがって、1百万枚のGPUからなるスーパーコンピュータは、この課題を解決するための最適なソリューションです。
• 技術的課題:
1百万枚のGPUを1つのクラスターに接続するには、従来の分散学習アルゴリズムは数万ノードまでしか検証されておらず、1百万ノード間の同期や通信の最適化は全く新たな課題です。Nvidiaは既にNVSwitchやInfiniBand HDR/NDRを用いて数百～数千枚のGPUを接続する実績がありますが、1百万枚にスケールアップするには、ネットワークトポロジー、ソフトウェア最適化、エラートレランスにおいて革新的な解決策が必要です。
• 総括:
もしElon Muskの1百万GPUスーパーコンピュータのビジョンが実現すれば、これはAI計算能力における歴史的なメガプロジェクトとなり、OpenAIやGoogleといった競合に対して比類なきインフラ優位性をもたらすでしょう。同時に、莫大な投資、技術的課題、さらには先進AIチップの供給に関する地政学的リスクにも対処する必要があります。
DeepSeekと中国における非公式GPU調達の現状
中国では、米国の輸出規制にもかかわらず、Nvidiaの先進AI GPU（H100など）が代替ルートを通じて調達され、超大規模AIモデルの開発が進められています。特に注目すべきは、DeepSeekというスタートアップです。
DeepSeekの概要とGPU使用状況:
• DeepSeekは2023年に設立された中国のAIスタートアップで、もともとは中国の金融機関High-Flyer Hedge Fundの研究プロジェクトから発展しました。High-Flyerは2021年に先行して10,000枚のA100 GPUを購入し、アルゴリズムトレーディングに活用しており、その後、DeepSeekとして独立し、より広範なAIモデルの開発に取り組んでいます。
• 2024年、DeepSeekは6710億パラメータを持つ超大規模言語モデル「DeepSeek V3」を発表し、大きな注目を集めました。驚くべきことに、彼らはこのモデルをわずか2,048枚のH800 GPUでたった2か月間でトレーニングしたと主張しています。H800は、米国の輸出規制に対応するためにH100の帯域幅を制限したバージョンですが、計算能力は700Wクラスのカードと同等です。
• DeepSeekは、限られたGPU数でこれほど大規模なモデルを迅速にトレーニングできた理由について詳細を明かしていませんが、MetaのLlama3（4050億パラメータ）のトレーニングに使用されたGPU時間と比較して11倍効率的であったと主張しています。これは、彼らが公表している以上に強力なハードウェアを使用している可能性を示唆しています。
2025年1月、Bloombergなどの報道によれば、DeepSeekがNvidia GPUを不正に調達した疑いで、米国政府が調査を進めていると報じられています。具体的には、DeepSeekがシンガポールに架空の企業を設立し、米国の規制を回避して数万枚のH100 GPUを密輸入した疑いがあります。Nvidiaの会計データでは、シンガポール経由の売上比率が2年間で9％から22％に増加しており、これがそのようなルートの存在を示唆しています。米国当局（商務省やFBIなど）はこの件を調査中であり、Nvidiaは「bill-to」効果によるものだと説明しています。
独立した分析によれば、DeepSeekは約50,000枚のHopper世代GPUを保有していると推定され、そのうち約10,000枚は正規に調達されたH800、10,000枚は制裁前または非公式ルートで入手されたH100であり、残りは中国市場向けのH20などのモデルで構成されていると見られます（H20は性能を抑えた中国向けHopperで、2024年には100万枚以上が生産されたとされています）。これらのGPUはHigh-FlyerとDeepSeekで共有され、アルゴリズムトレーディングから超大規模言語モデルの研究まで幅広い用途で使用され、先進AIハードウェアを巡る世界的な競争の激しさを物語っています。
AIハードウェアの価格概要（2023～2025年、市場推定値）
• Nvidia A100 40GB: 約$8,000～$10,000
• Nvidia A100 80GB: 約$15,000～$17,000
• Nvidia H100 (80GB, SXM5): 約$25,000～$35,000
• Nvidia B100: 価格推定は$30,000～$40,000以上
• Nvidia B200: 予想価格は$40,000以上
• Google TPU v4: 製品として販売されず、Google Cloud経由で利用可能。1モジュールあたり$10,000以上の価値があると推定。
• Tesla Dojo D1チップ: 価格は公表されておらず、Tesla内部使用専用。
• Nvidia H800（中国向け）: 約￥200,000（中国市場での推定価格、約360万円相当。為替レートにより変動）
• Nvidia H20（中国向け）: 約$10,000前後と推定
これらの価格は、市場状況や需要によって変動します。現在のAIブームにより、中古GPUが新品価格を上回る場合もあります。2025年以降、B100などが本格的に普及し、AMDやIntelの競争が激化することで、価格はある程度安定する可能性がありますが、現状ではAIチップの調達は企業にとって大きな投資となっています。
結論
Nvidia Blackwell B100は、極限のAI計算時代において真のディスラプター（革新的破壊者）として登場しています。H100と比較して最大5倍の性能向上、さらに大容量かつ高帯域幅のメモリを備えることで、B100はGPT-4以降の超大規模モデルのトレーニングにおいて不可欠なインフラとなるでしょう。Google TPUやTesla Dojoといった特化型ソリューションが存在するものの、Nvidiaの汎用性と堅牢なエコシステムにより、B100の影響力は短期間で追随されることはないと考えられます。
OpenAIのGPTやxAIのGrokなど、先進的なAIプロジェクトは、B100およびその後継GPUを通じて、より高速に、より大規模に、そしてより高度なモデルへと進化することが期待されます。特に、Elon Muskが掲げる1百万GPUスーパーコンピュータのビジョンが実現すれば、AIの性能曲線は飛躍的に上昇するでしょう。同時に、DeepSeekの事例は、先進AI技術と貿易規制回避戦略を巡る世界的な競争が激化することを示しており、今後のAI半導体の供給は技術面だけでなく、政策・戦略面も考慮する必要があります。
結局のところ、「優れたGPUがより強力なAIを生む」という格言は、しばらくの間有効であり続けるでしょう。Nvidia Blackwell B100とその後継機Rubinは、AI業界に新たな機会と課題を提供し、これらの技術進歩の活用方法が企業や国間のAI能力の格差を決定づけることになるでしょう。研究者や業界関係者は、これらのハードウェアロードマップを注視しながら、モデルアーキテクチャの革新と最適化を進め、創造的かつ意義深い成果を生み出し続ける必要があります。激しい競争の中でも、これらの技術進歩がより高性能なAIシステムを生み出し、最終的には人類に利益をもたらすことを期待しています。
ブラックウェルB100公開：H100を超えるAI革命の幕開け
イーロン・マスクの100万GPU計画とブラックウェルB100の影響
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