NVIDIA Blackwell が Stargate スターゲイト プロジェクトを主導：新たな AI イノベーションの時代
はじめに：新たな AI パラダイムの出現
NVIDIA の最新 AI チップアーキテクチャ Blackwell は、超大規模 AI インフラプロジェクト Stargate の中核エンジンとして選ばれました。この画期的なプロジェクトは、OpenAI、Oracle、SoftBank、そしてアブダビの AI 投資会社 MGX からの総額 5000 億ドル（約 720 兆 KRW）の投資に支えられ、今後 4 年間で米国各地に巨大なデータセンターキャンパスを建設することを目指しています。このインフラの中心には、NVIDIA Blackwell ベースの GB200 GPU が据えられています。Blackwell は、従来世代に比べ、AI のトレーニングおよび推論において最大 5 倍の計算性能と画期的なメモリ拡張を実現する革命的な技術として高く評価されています。一方、2023 年の ChatGPT 現象を受け、超大規模な AI モデルへの需要が世界中で急増し、グローバルなクラウドインフラは AI 計算リソースの不足に直面しました。この課題に対処し、AI の優位性を確固たるものとするため、OpenAI とそのパートナー企業は大規模な投資を開始し、Stargate のようなプロジェクトを立ち上げました。NVIDIA は Blackwell アーキテクチャによってこの膨大な需要に応えることで、AI イノベーションにおける重要な役割を果たしています。本記事では、NVIDIA Blackwell アーキテクチャの特徴、Stargate プロジェクトの規模と意義、そしてそれが引き起こすであろうグローバル市場の変革について、詳細に解説します。
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NVIDIA Blackwell：次世代 AI チップの力
2024 年に発表された NVIDIA の Blackwell は、業界最高水準のパフォーマンスと技術革新を誇る最新の AI GPU アーキテクチャです。Volta、Ampere、Hopper といった従来世代の進歩を基盤として、Blackwell は AI チップの第 5 世代を象徴しています。
2024 年 3 月、GTC 基調講演において NVIDIA の CEO Jensen Huang は、新型 Blackwell GPU（左側）と前世代の Hopper GPU（右側）を発表しました。
Blackwell シリーズの中で、ハイエンドモデルの B200 GPU はこれまでで最大のチップとして際立っており、208 億個以上のトランジスタで構成されています。2 つの巨大なチップレットを1 つの動作ユニットに統合する革新的な設計により、Blackwell B200 は1 枚のチップで 20 ペタフロップス (PFLOPs) の AI 計算能力を実現し、6 世代目の Tensor Cores と 2 世代目の Transformer Engines によって、大規模言語モデル（LLM）など最先端の AI ワークロードに最適化されています。さらに、各 B200 GPU には 192GB の超高速 HBM3E メモリが搭載され、従来世代の 4 倍のメモリ容量と 8TB/s の帯域幅を提供し、巨大なデータセットをリアルタイムで処理することが可能です。
Blackwell アーキテクチャの特筆すべき特徴のひとつは、次世代 NVLink インターコネクトのサポートです。第 5 世代 NVLink により、1 台のサーバ内の数十台の GPU をグループ化して、1 つの巨大な GPU として機能させることができます。専用 NVLink スイッチを用いることで、最大 576 台の GPU を超高速で接続し、巨大な計算領域を形成することが可能です。Blackwell ベースのシステムに実装された NVL72 のような構造は、72 台の GPU を 1 つのノードに統合し、1 兆を超えるパラメータを持つモデルのリアルタイム推論を可能にします。このスケーラビリティにより、Blackwell GPU を用いることで、従来よりもはるかに大規模な AI スーパーコンピューターの構築が可能になり、GPU 間のデータ転送におけるボトルネックを最小限に抑え、トレーニング効率を最大化します。
さらに、NVIDIA は統合モジュールである GB200 Superchip を導入しました。これは、NVIDIA のサーバー CPU である Grace と Blackwell GPU を高速リンクで直接接続するもので、GB200 モジュールは 2 つの B200 GPU と 1 つの Grace CPU を NVLink で接続し、PCIe よりも高速に CPU と GPU 間のデータ移動を可能にし、大規模分散トレーニング時のボトルネックを低減します。ARM アーキテクチャに基づく Grace CPU は、高帯域幅のメモリアクセス用に設計され、NVIDIA GPU と連携して動作するよう最適化されており、GH200 (Grace-Hopper) Superchip で実証された技術を踏襲しています。つまり、Blackwell アーキテクチャはハードウェア性能だけでなく、システムアーキテクチャ全体の効率も向上させ、AI インフラのスケーラビリティを新たなレベルへと引き上げています。
Blackwell B200/GB200 の主要技術的特徴
- 超大規模チップレット構造: 2 つのチップレットにまたがる 208 億個のトランジスタから構成される GPU ― 現在入手可能な最も大きなチップ。
- 膨大なメモリ容量: 192GB の HBM3E メモリを搭載し、リアルタイムで大量のデータを処理するために 8TB/s の帯域幅を提供。
- 指数関数的な計算性能: AI 計算で 20 PFLOPs を実現し、超低精度 FP4/FP8 演算をサポートして LLM 用に最適化。
- スケーラブルなアーキテクチャ: 第 5 世代 NVLink を利用し、最大 576 台の GPU を接続可能。NVL72 などの構成により大規模クラスターをサポート。
- CPU-GPU 統合: Grace CPU を搭載した GB200 Superchip 構成により、CPU と GPU 間のボトルネックを最小化。
- 信頼性とセキュリティ: 専用 RAS エンジンと Confidential Computing 技術により強化。
これらの圧倒的な仕様により、Blackwell GPU は発売直後から市場の注目を集め、NVIDIA のデータセンター収益は記録的な成長を遂げました。実際、NVIDIA は 2025 会計年度において、データセンター収益が前年同期比 142% 増の 1152 億ドルに達し、新たな Blackwell チップの売上だけで 2025 年第 4 四半期（10 月～12 月）に 110 億ドルを記録、同社史上最速の製品売上成長となりました。NVIDIA の CFO Colette Kress は「Blackwell は我々の歴史の中で前例のない速度と規模で採用されており、その統合により 10 万台の GPU クラスター構築が間もなく一般的になるだろう」と述べました。こうして、Blackwell の登場は AI 計算業界を急速に変革する革命的な転換点として位置付けられています。
Stargate プロジェクト：超大規模 AI インフラの夜明け
2025 年 1 月に発表された Stargate プロジェクトは、OpenAI の爆発的な AI 計算需要に応えるために設計された超大規模データセンター構想です。SoftBank の会長 Son Jeong-ui、OpenAI、Oracle、そしてアブダビの投資会社 MGX による共同出資により（SoftBank が財政支援を提供し、OpenAI が運営を主導）、このプロジェクトは前例のない規模で進行し、総額 5000 億ドルの投資がなされています。発表直後、初期投資として 1000 億ドルが投入され、最初のデータセンターキャンパスの建設が開始されました。米国政府もこの動きを注視しており、ホワイトハウスでのイベント中にドナルド・トランプ大統領は「我々はアメリカで世界最強の AI システムを構築する」と宣言し、Stargate への全面的な支持を表明しました。この戦略的投資は、AI 軍拡競争において中国などの競合国に対抗することを目的としています。
Stargate プロジェクトの最初のデータセンターキャンパスはテキサス州アビリーンに位置し、2024 年後半から敷地整備および建設が進行中です。報道によれば、このキャンパスは最終的に 10 棟から 20 棟の個別データセンター建物を段階的に建設する計画で、完成すれば世界最大の AI スーパーコンピューティングセンターとなる見込みです。Oracle の会長 Larry Ellison は現地で「既に 10 棟のデータセンターが建設中だ」と述べ、OpenAI も 16 州にわたる追加サイトを検討していると報じられています。各キャンパスは、ギガワット (GW) 単位の電力を消費する巨大施設として計画され、5～10 キャンパスで複数の GW に及ぶ莫大な計算インフラが整備されることになります。
Stargate プロジェクトの独自性は、物理的なデータセンターの規模だけでなく、それらが保持する AI 計算能力の質の高さにもあります。OpenAI とそのパートナーは、世界最高の AI 計算能力をこの巨大インフラに投資し、次世代 GPT モデルのトレーニングおよびサービスに活用する計画です。そのため、数万台の NVIDIA Blackwell GB200 GPU が Stargate データセンター全体に展開される予定です。市場調査によれば、テキサス州アビリーンにおける第一段階施設には、2026 年末までに約 64,000 個の NVIDIA GB200 チップが設置・稼働する見込みです。単一の Blackwell GPU の価格が 3 万～4 万ドル（約 40 ～ 50 百万 KRW）であることから、1 施設あたりの GPU ハードウェアコストは数兆 KRW に達すると推定されます。将来的なキャンパス拡張や追加サイトの開発を考慮すると、Stargate プロジェクトは、数十万台の GPU を展開する世界最大の AI 計算インフラとなることが予想されます。これらの莫大な計算資源は主に OpenAI のモデルのトレーニングおよび推論を支えるために使用され、Oracle のクラウドサービスを通じて外部企業や研究機関にも提供される可能性があります。NVIDIA と Oracle は、ともに大規模 GPU クラスターの運用に豊富な経験を持つため、この超大規模システムの運用および活用において高い信頼性が期待されます。
なぜ Stargate プロジェクトは NVIDIA Blackwell GB200 を大規模に展開するのか？
なぜ Stargate プロジェクトは、NVIDIA Blackwell ベースの GB200 をこれほど大規模に展開することを選んだのでしょうか。その答えは、Blackwell が現時点で入手可能な中で最も強力でスケーラブルな AI ハードウェアプラットフォームを提供できる点にあります。OpenAI の次世代モデルは、何百億、何兆というパラメータで構成され、莫大な計算負荷を処理できる GPU が必要です。前述の通り、Blackwell B200/GB200 は前世代の Hopper (H100) と比較して最大 5 倍の性能向上を実現し、GPU メモリ容量が 4 倍になっているため、巨大なモデル全体を GPU メモリにロードすることが容易です。これにより、より大きなバッチやより深いモデルの効率的なトレーニングが可能となり、超大規模モデルのトレーニング効率が向上します。
さらに、Blackwell アーキテクチャにおける FP8 および FP4 などの低精度演算の導入と、トランスフォーマー処理の最適化強化により、ChatGPT のような大規模言語モデルの推論速度が劇的に向上する可能性があります。例えば、Blackwell ベースのサーバーは 1 秒あたり数万トークンを処理でき、リアルタイムの会話型 AI サービスにおけるレイテンシを大幅に低減し、運用コストを削減します。たとえ OpenAI が GPT-4 をはるかに超える次世代モデルを開発したとしても、数万台の Blackwell GPU からなるインフラは十分にその需要を支えると期待されます。NVIDIA の発表によれば、72 台の Blackwell GPU で構成される NVL72 ノードは、既存の 8 GPU DGX サーバーに比べ、リアルタイム推論性能が 30 倍以上であったとされ、大規模モデル展開に必要な物理サーバー数が大幅に削減されることを示唆しています。言い換えれば、Stargate における Blackwell の展開は、同等の計算タスクに必要なサーバー数を削減し、電力およびスペース効率を向上させ、最終的には運用コストの低減につながります。
さらに、NVIDIA Spectrum-X のような最先端ネットワーク技術のサポートも、Stargate における Blackwell の大規模採用を促進する重要な要因です。これらの超大規模 GPU クラスターでは、GPU 間の通信性能がシステム全体のパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。NVIDIA は Blackwell の発表と同時に、超高性能 Ethernet 技術である Spectrum-X を発表し、大規模 AI クラスター向けに最適化されたネットワークソリューションを提供しています。NVIDIA は、この Spectrum-X ネットワークプラットフォームを Stargate プロジェクトの初期データセンターに供給すると発表しており、これにより GPU 間の通信レイテンシが最小限に抑えられ、NVLink スイッチと組み合わせることで、数万台の GPU を接続する超高速 AI ファブリックの構築が可能となります。NVIDIA が提供するこのワンストップ・トータルソリューションは、Stargate にとって大きな利点となっています。要するに、最高のパフォーマンス、優れたスケーラビリティ、そして効率的な大規模運用という完全な融合が Blackwell GB200 プラットフォームに体現されているため、Stargate プロジェクトの中核として選ばれたのです。
グローバルな AI 業界への影響と今後の展望
NVIDIA Blackwell の Stargate プロジェクトへの採用は、グローバルな AI 業界にとって大きな意味を持ちます。まず第一に、このケースは AI インフラへの投資規模が急速に拡大していることを象徴しています。かつては、個々の企業や機関が数十億ドルを AI インフラに投資していたのに対し、現在は数千億ドル規模の投資を伴うコンソーシアムによるメガプロジェクトへと進化しています。NVIDIA の CEO Jensen Huang は、これらの巨大な AI データセンターを「AI ファクトリー」と呼び、次の産業革命の中心となると強調しています。これは、AI モデルの開発競争が超大規模なプレイヤー間の戦いとなっており、莫大な資本と技術を持たない企業は取り残されるリスクがあることを示唆しています。実際、一部の業界専門家は、Samsung が Stargate に参加し、別の大規模 AI アライアンスを形成する可能性があるとさえ指摘しており、これが本発表の破壊的な影響を物語っています。結果として、他のグローバル大手テック企業も AI スーパーコンピューター構築への取り組みを加速させることが予想されます。Microsoft、Google、Meta さらには中国の国営企業に至るまで、既に数万台の GPU を導入するためのデータセンターの拡大や新設が進められており、米国のスタートアップである CoreWeave なども AI クラウドサービス市場に挑戦するために 25 万台以上の GPU の確保に乗り出しています。こうした Blackwell GPU への爆発的需要に応えるため、NVIDIA は生産体制を強化しており、この傾向が続けば、同社は今後もしばらく AI 半導体市場での支配的地位を維持することが予想されます。
また、Stargate プロジェクトの進展は、データセンター業界全体における技術革新をも加速させるでしょう。1GW 規模のデータセンターキャンパスは、電力供給、冷却、ネットワークといった新たな技術的課題をもたらします。例えば、数十万台の高性能 GPU によって発生する熱を効率的に管理するため、革新的な大規模液体冷却システムや先進的な空調システムが導入される可能性があります。安定した電力供給は、最新の電気インフラを用いた再生可能エネルギーの発電、エネルギー貯蔵システム、高電圧直流 (HVDC) 電力配分の統合により実現されるでしょう。最終的に、これらの進展はデータセンター技術の進化を促進し、AI だけでなく一般的なクラウドサービスにも恩恵をもたらします。さらに、米国における巨大 AI インフラの構築は、地域経済の活性化とハイテク雇用の創出により、地域社会にも大きなプラス効果をもたらすと期待されます。すでに、アビリーン地域では数百名のデータセンター運用スタッフが雇用されており、新たなキャンパスごとに数千の新規雇用が見込まれています。
技術的観点からは、Stargate のような超大規模クラスターの登場は、AI 研究開発のパラダイム自体を根本から変革する可能性があります。これまで、モデルの限界をアルゴリズムの最適化や分散学習技術で克服することに注力してきましたが、ハードウェアの制約が緩和されたことにより、前例のないパラメータ数を持つモデルの直接実装や実験が可能となりました。これにより、汎用人工知能 (AGI) の実現に一歩近づくとともに、AI モデルの性能における飛躍的向上のための基盤が築かれる可能性があります。OpenAI をはじめとする研究者は、これまで不可能だった大規模プロジェクトに挑戦できるようになり、科学的ブレークスルーや複雑な問題解決への道が開かれるでしょう。
今後数年間は、NVIDIA と Stargate プロジェクトの進捗を注視する必要があります。NVIDIA は既に、次世代チップ「Blackwell Ultra」や、その後継アーキテクチャ（コードネーム Vera Rubin）に関する計画を発表しており、AI 計算能力の指数関数的成長のロードマップを示しています。同様に、最初のキャンパスが完成した後、Stargate は徐々に追加キャンパスを拡大し、4 年以内にインフラ全体を完成させる見通しです。この過程で、初期の Blackwell ベース装置は、次世代アップグレードにより順次置き換えまたは補完され、進化する AI インフラが常に最先端の状態を維持することが保証されます。例えば、2026 年以降には Blackwell Ultra チップや改良版 Grace CPU が導入され、クラスターのパフォーマンスがさらに向上する可能性があります。ハードウェアとインフラの共進化により、AI 業界は今後も急速な成長を維持し、NVIDIA と OpenAI の緊密な連携は業界全体に大きな影響を与えるでしょう。
結論：NVIDIA Blackwell と Stargate によって切り拓かれる新たな AI イノベーションの時代
NVIDIA Blackwell ベースの GB200 の登場は、AI ハードウェアにおける新たなマイルストーンを打ち立て、その Stargate プロジェクトとの統合により、その潜在能力が最大限に引き出されることが期待されます。このプロジェクトは、世界最高峰の AI チップと前例のない資本およびインフラが融合することで、単に巨大なデータセンターを構築するだけでなく、AI イノベーションにおけるパラダイムシフトを引き起こすと見なされています。NVIDIA の豊富な経験、OpenAI との深い協力関係、そして両社が業界で築いてきた確固たる評価により、この超大規模 AI システムの成功に対する信頼は非常に高いです。
もちろん、このような巨大プロジェクトには独自の課題が伴います。例えば、Blackwell ベースのシステムにおける初期の熱問題の報告は、新技術採用に伴う予期せぬ障害の可能性を示唆しています。さらに、数十万の AI チップが生み出すエネルギー消費と熱に関する持続可能性の課題にも取り組む必要があります。それにもかかわらず、NVIDIA、OpenAI、およびその他の業界関係者は、これらの課題を克服するために技術革新とインフラ改善に積極的に取り組んでいます。
Stargate インフラ、すなわち数十万台の NVIDIA Blackwell GPU から構成されるシステムが完全に稼働すれば、AI モデルのトレーニングおよび推論の速度と能力が他に類を見ない新たな時代を迎えることでしょう。これにより、各産業における AI 利用が大幅に拡大し、自動運転、医療、金融、製造業などの分野で革新的なサービスや製品が生み出されると期待されます。NVIDIA Blackwell と Stargate プロジェクトの融合は、AI の歴史における画期的な出来事であり、これまでにないペースで AI の発展を加速させる原動力となるでしょう。今後もこの巨大プロジェクトの進展と成果を注視し、この AI インフラが人類の未来をどのように変革するのか、継続的な監視が必要です。Stargate プロジェクトと、AI の最前線を切り拓く NVIDIA の取り組みは、AI 革命の次の章への準備となるでしょう。
よくある質問 (FAQ)
Stargate プロジェクトとは何ですか？
Stargate プロジェクトは、2025 年に開始された超大規模 AI データセンター構想で、OpenAI の爆発的な AI 計算需要に応えるために設計されました。SoftBank、OpenAI、Oracle、そしてアブダビの投資会社 MGX による共同投資（SoftBank が財政支援を提供し、OpenAI が運営を主導）により、このプロジェクトは米国各地に巨大なデータセンターキャンパスを建設します。最初のキャンパスはテキサス州アビリーンで建設中であり、総額 5000 億ドルの投資は、単一プロジェクトとしては前例のない規模を誇ります。この戦略的な取り組みは、米国の AI リーダーシップを強化し、AGI の開発を支援することを目的としています。
NVIDIA Blackwell GB200 とは何で、どれほど強力ですか？
Blackwell は 2024 年に発表された NVIDIA の最新 GPU アーキテクチャです。GB200 は、2 つの B200 GPU と 1 つの Grace CPU を統合したスーパーチップを指します。B200 GPU は 208 億個のトランジスタを搭載し、最大 20 PFLOPs の AI 計算能力を発揮し、192GB の超高速 HBM3E メモリを備えています。チップレット間の帯域幅は 10TB/s に達するカスタムインターコネクトで接続され、6 世代目の Tensor Cores および 2 世代目の Transformer Engines を搭載しているため、Blackwell GB200 はその前身である H100 (Hopper) と比較して、ほぼ 5 倍の推論速度および 4 倍のメモリ容量を提供します。第 5 世代 NVLink により、数百台の GPU をクラスタリングすることが可能となり、比類なきスケーラビリティを実現しています。
なぜ OpenAI は Azure Cloud を利用するだけでなく、自社のデータセンターを構築しているのですか？
Microsoft Azure から膨大なクラウドリソースを提供されているにもかかわらず、ChatGPT の爆発的な成功により、将来的には Azure のスケールや柔軟性を超える計算需要が発生し、コストも増加する可能性があるためです。Stargate プロジェクトを通じて、OpenAI は大規模計算を支える専用の AI インフラを確保し、Azure への依存度を低減することを目指しています。さらに、米国内に分散したデータセンターを所有することで、データ主権やセキュリティの面で有利な点が得られます。この戦略は、データおよびインフラの管理を強化するだけでなく、長期的なクラウドコストの削減にも寄与すると期待されています。OpenAI は今後も Azure と連携しながら、二本柱のアプローチを継続する予定です。
NVIDIA Blackwell の競合は誰ですか？
現在の AI アクセラレータ市場において、NVIDIA に挑戦している主な競合には AMD や Google などが挙げられます。AMD は MI300 などのデータセンター向け GPU で競争を展開し、Google は独自の TPU を大規模な AI 計算に使用しています。しかし、多くの業界専門家―Elon Musk など著名な人物も含め―は「現時点では NVIDIA のハードウェアに勝るものはない」と述べており、Blackwell の圧倒的なパフォーマンスを反映しています。NVIDIA のハードウェア、CUDA エコシステム、ソフトウェア最適化、および NVLink などのインターコネクト技術の総合的な強みが、今後もしばらくの間、Blackwell アーキテクチャを AI トレーニングと推論のインフラのリーダーとして維持することを保証しています。さらに、先端 AI チップの輸出を規制する米国政府の政策（特に中国向け）は、NVIDIA の競争優位性をさらに強固なものにしています。
出典および参考文献
- OpenAI 公式ブログでの発表 (2025 年 1 月 21 日)
- DatacenterDynamics のニュース記事 (2025 年 2 月 27 日)
- Bloomberg レポート (Rachel Metz ほか, 2025 年 3 月 6 日)
- NVIDIA GTC 2024 基調講演および技術文書 (TechPowerUp などからの要約)
- Entrepreneur/Bloomberg インタビュー (2024 年 10 月 4 日)
- NVIDIA 公式ウェブサイト: https://www.nvidia.com/en-us/
- NVIDIA GTC ページ: https://www.nvidia.com/en-us/gtc/
- OpenAI ブログ: https://openai.com/blog/
- DatacenterDynamics: https://www.datacenterdynamics.com/
- Bloomberg Technology: https://www.bloomberg.com/technology
- TechPowerUp: https://www.techpowerup.com/