NVIDIA GPUの性能徹底比較：H100、B200、GB200のスペック、価格、電力、普及・生産状況

（2025年10月時点）

 

各GPUの性能（TFLOPS、メモリなど）、価格、電力消費（TDP）、普及数・生産数について詳細に解説します。また、アメリカでの普及状況（主にデータセンター）と日本での供給状況も、最新の市場データに基づいて分析します。情報はNVIDIA公式スペック、TrendForceやMorgan Stanleyなどのアナリストレポート、SemiAnalysisのベンチマークから抽出しています。AI開発者やデータセンター運用者向けに、実務的な洞察を提供します。

 

 

NVIDIA GPUの概要と高性能化とスピード

 

NVIDIAのデータセンター向けGPUは、AI訓練や推論、高性能計算（HPC）の基盤として急速に進化しています。

 

H100はHopperアーキテクチャの主力で、2022年の発売以来、生成AIのブームを支え、数百万台規模の展開を実現しました。

 

一方、B200とGB200は2024年に発表されたBlackwellアーキテクチャの新世代で、2025年現在、本格生産・出荷が進み、FP4精度の効率化により推論性能を劇的に向上させています。

 

以下では、各GPUの性能、価格、電力消費、生産・普及数、米国と日本の供給状況を詳しく解説します。さらに、国際的な輸出規制や供給チェーンの課題も紹介します。これらの情報は、2025年10月時点の市場データに基づきます。

 

 

 

H100 GPUの概要と性能

 

H100

 

H100は、TSMCの4Nプロセスで製造された80億トランジスタのGPUで、AIワークロードの標準として定着。Transformer Engineにより、FP8精度での高速処理を可能にし、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の訓練を加速させました。2025年現在も、H200（H100のメモリ拡張版）と並行して需要が堅調です。

 

 

・性能スペック

FP8 Tensor Coreで1,979 TFLOPSのピーク性能、HBM3メモリ80GB（帯域3.35TB/s）。訓練では前世代A100の6倍、推論では30倍の速度向上。MLPerfベンチマークでは、Llama 2 70BモデルでH100 8台が単体比5倍のスループットを達成。FP64（高精度計算）で30 TFLOPS、HPC用途（例: 気象シミュレーション）でも優位性を発揮します。H200版ではメモリを141GBに拡張し、帯域を4.8TB/sに向上。

 

 

・電力消費

SXM版で700W、PCIe版で350W。DGX H100システム（8台）で最大10.2kW。空冷が標準ですが、液冷導入で効率30%向上。2025年のデータセンターでは、ラック全体で40kW消費が一般的で、ワットあたり性能は前世代の10倍です。

 

 

・価格

単体で27,000〜40,000ドル。サーバー全体（8台）で250,000〜400,000ドル。クラウドレンタルは時間あたり2.85〜3.50ドルと、供給増加で価格が安定化。H200は若干高めで、30,000ドル前後。

 

 

・生産数と普及状況

2023年に500,000台、2024年に1.5〜2百万台生産。2025年Q1で約100万台（H200/H20含む）。グローバル普及数は数百万台超で、Metaが350,000台、Teslaが35,000台保有。2025年全体で200万台以上の出荷が見込まれ、Hopperシリーズ全体の売上はBlackwell移行後も維持されます。

 

 

 

B200 GPUの概要と性能

 

B200

 

B200はBlackwellアーキテクチャのフラッグシップで、2025年に本格デビュー。TSMC 4NPプロセス、208億トランジスタのデュアルダイ設計（2つのGPUダイを統合）。H100の後継として、FP4精度のTransformer Engine第2世代を搭載し、AI推論の効率を最大化。DGX B200システムでH100比3倍の訓練性能を実現します。

 

 

・性能スペック

FP4で20 PFLOPS、HBM3eメモリ192GB（帯域8TB/s）。H100比で訓練2.5倍、推論15倍。MLPerfでLlama 2 70Bのトークン生成が2〜3倍高速。DGX B200（8台）で72 PFLOPSの訓練性能。NVLink 5で1.8TB/sのGPU間通信を可能にし、スケーラビリティが高い。B100（低電力版）はH100互換で、70%の性能を発揮。

 

 

・電力消費

1000W（空冷可能）、フルスペックで1200W。液冷推奨で、H100比47%効率向上。8台システムで6.5〜7kW。データセンターでは液冷で電力コスト25%削減ですが、高電力が課題です。

 

 

・価格

 

単体で30,000〜40,000ドル（H100並み）。サーバー全体で数百万円規模。クラウドでは時間あたり4〜5ドル。2025年の初期供給でプレミアム価格が続き、B100は25,000ドル程度。

 

 

・生産数と普及状況

2025年Q1で75万〜80万台生産、年間数百万台規模。Blackwell全体売上はHopper超え。普及はクラウドサービスプロバイダー（CSP）中心で、MicrosoftやAWSが初期採用。CSP向けHGX B200が主力で、企業向けMGX B200A（スケールダウン版）が追従。

 

 

GB200 GPUの概要と性能

 

GB200

 

GB200はGrace CPUと2つのB200 GPUを統合したスーパーチップ。NVL72ラック（72 GPU/36 CPU）で単一GPUのように動作し、2025年のAI工場向けに最適化。Blackwellのスケールアウト性能を最大化し、データセンターの「AIファクトリー」として位置づけられます。

 

 

・性能スペック

FP4で40 PFLOPS、HBM3e 384GB + LPDDR5X 480GB（総864GB）。H100比で訓練5倍、推論30倍。NVL72で1.4エクサフロップスのAI性能、130TB/s NVLink帯域。LLM推論で25倍のエネルギー効率、GPT-MoE-1.8Tで4倍訓練速度。NVL36版は半分のスケールで、柔軟な展開が可能。

 

 

・電力消費

スーパーチップで2700W、NVL72ラックで120kW。液冷必須で、H100比25倍効率。電力消費は米家庭並みですが、TCOで12倍削減。2025年のデータセンターでは、140kW/ラックが標準化しつつあります。

 

 

・価格

スーパーチップで70,000ドル、NVL72ラックで3百万ドル。2025年生産で40,000台規模の出荷。NVL36版は1.8百万ドル前後で、CSPの主力。

 

 

・生産数と普及状況

2025年全体で60,000〜70,000台（NVL36/NVL72含む）。NVIDIAのBlackwell売上の80%を占め、OpenAIやxAIが採用。低ボリュームですが、高額で収益貢献大。GB200A（MGX版）は企業向けに調整され、2025年後半に普及拡大。

 

 

 

生産数と普及数の全体像

 

NVIDIAの2025年GPU生産は、Hopper（H100/H200）とBlackwell（B200/GB200）のハイブリッド。Hopperは成熟期、Blackwellは急成長期です。

 

 

・生産数

H100: 2025年全体で約200万台（Q1:100万台）。B200: Q1で75〜80万台、年間数百万台。GB200: 40,000〜70,000台（ラック単位）。Blackwell全体で高性能GPUの80%を占め、総出荷650万〜700万台。TSMCのCoWoS-L生産がボトルネックで、2025年出荷は前年比55%増の見込み。GB200 NVL36が主力で、60,000台超。

 

 

・普及状況

グローバルでH100が基盤（数百万台）、B200/GB200が新AI工場にシフト（数十万台）。Meta/TeslaのH100保有が代表的。Blackwellの低遅延が推論市場を変革し、2025年末までにBlackwellが80%超のシェアを占める予測。供給制約で、Hopperの延命生産が増加。

 

 

アメリカでの普及状況

 

米国はNVIDIAの最大市場で、2025年現在、AIデータセンターの70%がH100ベース。Microsoft/Azureが数百万台のH100を展開、OpenAIのGPT-4訓練に活用。B200/GB200はCSP中心で、Google/AWSが初期導入、NVL72で3百万ドルのラックを数千台規模で採用。総普及数はH100で数百万台、B200で数十万台、GB200で数万台。

 

電力消費が課題で、液冷施設が増加し、MicrosoftのデータセンターでGB200 NVL72が32,768 GPUスケールで展開。2025年のBlackwell出荷は全生産の大部分を米国が吸収、需要超過で供給制約が続く。

 

 

日本での供給状況

 

日本はAIインフラ投資が活発で、2025年に135億ドルの国家プロジェクト。

SoftBankが6,000台のH100をインストール、2025年にB200で10,000台へ拡張（13.7エクサフロップス）。ABCI-QスーパーコンピューターにH100 2,000台、Highresoの香川DCに1,600台。B200/GB200供給はSoftBank/Google Cloud経由で増加、総GPU容量2.1GW。

 

SoftBankのDGX SuperPODは世界初のB200システムで、FY2025内に25.7エクサフロップスへ拡大。

 

KDDIの液冷DCはGB200 NVL72を計画、SAKURA Internetは10,800 GPU（HopperからB200移行）。価格はH100が25,000〜30,000ドル、供給安定でAI研究加速。

 

Google Cloudの千葉DCでB200/GB200が稼働開始。

 

 

国際問題　輸出規制と対策

 

NVIDIA GPUの国際展開は、米国の輸出規制が最大の課題。2025年現在、BIS（産業安全保障局）の「AI Diffusion Rule」（1月発効）がH100、B200、GB200を中国・香港・マカオへの輸出禁止とし、TPP（Total Processing Performance）4,800超のチップを対象。

 

目的は中国の軍事AI利用防止で、第三国経由の迂回を防ぐグローバルライセンス制度を導入。NVIDIAのSECファイリングでは、B200/GB200が影響を受け、2025年5月15日から適用。H20（中国向け調整版）は一時許可されたが、8月北京警告で生産停止、55億ドルの損失。

 

対策として、NVIDIAはA800/H800/H20のような性能落とし版を開発しましたが、2025年1月のルールで追加規制。

 

トランプ政権下でH20輸出再開も、密輸が横行（2025年4-6月で10億ドル超のB200/H100流入）。

 

中国企業（ByteDance/Alibaba）は在庫活用やHuawei Ascend 910D（H100相当）へシフト。国際的に、EUの「Green Deal」や日本の「経済安全保障推進法」が追従し、中国提携を制限。NVIDIAの中国売上は13%から急減、CEO Jensen Huangは「規制は中国の自立を促進する失敗」と批判。

 

 

課題　電力消費と供給チェーン

 

 

Blackwellの進化は電力・供給の課題を顕在化。

 

H100の700Wに対し、B200は1200W、GB200 NVL72は120-140kW/ラックで、データセンターの5%未満しか対応不可。

液冷必須で、水冷供給チェーンの遅れ（水漏れ、クイックディスコネクト問題）が2025年出荷をQ2-Q3に遅延。TSMCのCoWoS-L生産がボトルネック、HBM3eスタック（8hi→12hi）の容量不足でBlackwell出荷がHopper延命を招く。デザイン欠陥（2024年修正）で初期収率低く、TSMCとのマスク変更でQ1出荷減。

 

環境面では、電力消費が世界の5%を占め、再生可能エネルギー移行が急務。NVIDIAはAIベースの予防メンテナンスを導入、TCO25%削減を目指すが、データセンター改修コストが数百億円規模。

 

 

全体の展望

 

H100は信頼性で2025年も主力、B200/GB200は性能/効率でAIの未来を定義。

 

生産増加と液冷進化で、AIの民主化が進みますが、規制と供給制約が影を落とす。企業はTCOを考慮し、ハイブリッド導入を推奨。将来的に、Rubin（2026年）でさらに効率化が進むでしょう。