中国向けGPUの性能　NVIDIA主力GPUとの比較

 

2025年10月現在、米中貿易摩擦の激化に伴い、

NVIDIAは中国向けに性能を落としたGPU（H20、B20など）を開発・供給しています。

 

これらは米国商務省（BIS）の輸出規制（Total Processing Performance: TPP閾値4800以下）に準拠するためのもので、先進AI技術の軍事転用を防ぐ狙いがあります。

一方、中国国内ではHuaweiのAscendシリーズなどの国産GPU開発が進み、NVIDIA依存からの脱却を図っています。

 

 

 

また、性能制限版の供給理由を安全保障観点から分析し、中国GPUの現状と性能比較を詳述します。情報はNVIDIA公式スペック、Reuters、Tom’s Hardware、SemiAnalysisなどの2025年最新レポートに基づきます。AI開発者や政策関係者向けに実務的洞察を提供します。

 

 

NVIDIAは、米国政府の輸出規制に対応するため、中国市場向けに性能を意図的に制限したGPUを開発・供給してきました。

 

これらのチップは、Total Processing Performance (TPP)という指標で規制閾値（4,800）を下回るよう設計され、主にAI訓練と推論の用途で利用されます。

 

代表的なものはHopperアーキテクチャのH800とH20で、2025年現在、Blackwellアーキテクチャ（B200）の中国版は未発表ですが、規制強化により開発が難航しています。

 

 

 

H100、H200、B200と比較し、性能と消費電力を詳しく解説

 

性能はFP8/FP16精度のTensor Core演算（AI推論/訓練の標準指標）を中心に、MLPerfやSemiAnalysisのベンチマークに基づきます。全体として、中国版は帯域幅やコア数を削減し、70-80%程度の性能に抑えられていますが、特定の推論タスクではH100を上回るケースもあります。

 

 

H100/H200/B200の基本スペック

まず、NVIDIAの主力GPUを基準に説明します。これらはTSMCの先進プロセス（H100/H200: 4N、4nm相当、B200: 4NP）で製造され、AIデータセンターの主力です。

 

 

・ H100 (Hopper, 2022年発売)

 

FP8 Tensor Core: 1,979 TFLOPS、HBM3メモリ80GB（帯域3.35TB/s）、SM（ストリーミングマルチプロセッサ）数: 132-144。訓練性能はA100の6倍、推論30倍。MLPerfでLlama 2 70Bモデル訓練に優位。TDP（熱設計電力）: 700W (SXM版)。全体性能を100%と仮定。

 

 

・ H200 (Hopper, 2024年発売)

 

H100のメモリ強化版。FP8: 3,958 TFLOPS、HBM3e 141GB（帯域4.8TB/s）、SM数: 同上。H100比でメモリ容量1.76倍、帯域1.43倍。推論で45%向上（Llama 2 70Bで31,712 tokens/s vs H100の21,806）。TDP: 700W。H100比110-140%性能向上（メモリ依存タスク）。

 

 

・ B200 (Blackwell, 2025年発売)

次世代フラッグシップ。FP4: 20 PFLOPS、HBM3e 192GB（帯域8TB/s）、SM数: 208億トランジスタ（デュアルダイ）。H100比訓練2.5倍、推論15倍。MLPerfでLlama 2 70Bトークン生成2-3倍高速。TDP: 1,000-1,200W。H100比200-300%性能向上（FP4精度）。

 

 

xaiによる出力

 

これらのGPUはNVLink 5（1.8TB/s）でスケールし、大規模クラスター（数千台）で真価を発揮します。

 

 

 

中国向けGPU　H800 H20の性能比較

 

中国版は主にH800（2023年）とH20（2024年）で、規制で禁止されたH100/H800の代替。B200の中国版は2025年規制強化で未定ですが、仮に開発されればH20同様に帯域制限がかかります。性能はコア削減と帯域低下で制限され、訓練効率が40-50%低下しますが、推論では最適化で競争力があります。

 

 

・ H800 (Hopper, 中国版H100)

 

H100の帯域を300GB/sに制限（標準600GB/sの50%）。FP8: 約1,400 TFLOPS（H100の70%）、HBM3 80GB（帯域2.5TB/s推定）。SM数: 114-132（H100比10-20%減）。訓練: H100の70%、推論: 60-70%。H200比: 50-60%（メモリ不足）。B200比: 20-30%。MLPerfでLLM訓練効率低下だが、単体推論はH100に近い。TDP: 700W（同等）。

 

 

・ H20 (Hopper, 中国版H100/H200)

 

2023年規制後開発。コア数78 SM（H100の54%、41%減）、FP8: 296 TFLOPS（H100の15%、H200の7.5%）。しかし、推論最適化でH100比20%高速（SemiAnalysis）。HBM3 96GB（帯域1TB/s）、NVLink 400GB/s。訓練: H100の28-40%、推論: H100超え（LLMで20%速）。H200比: 推論で10-20%劣るが、帯域効率高。B200比: 10-15%（FP4未対応）。クラスター拡張限定的（50,000台で3,000P FLOPS vs H100の100,000P）。TDP: 400W（低消費）。

 

 

H20は推論特化でH100を上回るが、訓練スケールで劣勢。B200の中国版未定だが、規制でTPP 4,800以内に抑えられ、性能20-30%に留まる可能性。

 

 

GPU消費電力の詳細

 

消費電力（TDP）は冷却・運用コストに直結。中国版は低TDPで効率化。

・ H100/H200: 700W。DGXシステム（8台）で5.6kW。液冷推奨でPUE 1.1。
・ B200: 1,000-1,200W。クラスターで高電力だが、効率47%向上（H100比）。
・ H800: 700W（H100同等）。電力効率同等だが、帯域制限で無駄熱増。
・ H20: 400W（H100の57%）。推論で低消費優位、クラスター電力30%低減。

 

中国版の低TDPは規制遵守と電力不足対策。中国のデータセンター電力は2025年2.32GWだが、H20クラスターで効率化可能。

 

 

なぜ性能の低いものを中国に供給するの？　安全保障観点

 

NVIDIAの中国供給は、ビジネスと規制のバランス。2022年10月BIS規制でH100禁止後、A800/H800を開発（帯域制限で軍事スケール防止）。2023年10月更新でこれらも禁止、H20を投入。理由は多層的。

 

・ 経済的動機

 

中国市場はNVIDIA売上の13%（171億ドル）。H20で55億ドル損失回避。2025年DeepSeek需要でH20注文急増（ByteDance/Alibaba）。

 

 

・ 規制遵守

 

TPP閾値下回り、ライセンス不要。帯域制限で大規模訓練阻害（クラスター効率40%低下）。軍事転用防止（超算禁止）。

 

 

・ 安全保障観点

 

米国は中国のAI軍事利用（監視/兵器）を懸念。低性能版で「十分な脅威なし」とBIS判断。完全禁止で中国自立加速（Huawei Ascend）。NVIDIAのNed Finkle VP: 「規制は米セキュリティ向上せず、中国市場喪失で競争力低下」。しかし、密輸（2025年10億ドルB200流入）で抜け道。トランプ政権下でH20一時許可も、北京警告で制限強化。

 

 

供給は「管理された依存」で中国の自立を遅らせる戦略だが、効果限定的。

 

 

 

中国のGPU開発現状とNVIDIAとの性能比較

 

中国は「Made in China 2025」でAI自立推進。HuaweiのAscendが主力、SMIC 7nmで生産（TSMC禁輸下）。2025年現在、Ascend 910B/C/DがH100対抗だが、プロセス遅れで劣勢。

 

 

・ Ascend 910B (2022年, 7nm)

FP16: 456 TFLOPS、HBM2e 64GB（帯域2TB/s）。H100比訓練80%、推論60%（Baiduテスト）。H200比50%、B200比20%。クラスターでH100相当（8台でLlama-2-70B同等）。TDP: 350W。ByteDance/Tencent採用、2025年生産200K台。

 

・ Ascend 910C (2025年, N+2プロセス, 2x910B統合)

FP16: 800 TFLOPS、HBM3 128GB（帯域3.2TB/s）。H100比推論60-70%、訓練60%（DeepSeekテスト）。H200比50%、B200比30%。価格$28,000（H100の70%）。2025年生産1.4M台、DeepSeek/BaiduでH100並み主張も、エコシステム（CANN vs CUDA）で劣る。

 

・ Ascend 910D (2025年後半, 5nm予定)

H100比80-90%推論、H200比60%。TSMC密輸疑い。全体でNVIDIAの年次進化（H100→B200: 3倍）に追いつけず、2025年市場シェア10%未満。

 

 

中国GPUの強みは低コスト（H100の60%）と国内エコシステムだが、歩留まり低（20-40%）でスケール難。NVIDIA比で訓練遅れ、推論で競争。

 

 

国際問題と対策内容

 

米中GPU摩擦はAI覇権争いの象徴。2025年BIS「AI Diffusion Rule」でグローバルライセンス導入、第三国迂回防止。

 

Tier1（18カ国: 日米欧韓台など）無制限

Tier2（シンガポール/UAE）5万GPU/2年上限

Tier3（中ロイラン）禁止

 

影響　＝　NVIDIA中国売上急減、密輸増加（深圳地下市場でH100中古2万ドル）。

 

・ 国際問題: EU「Green Deal」で中国提携制限、G7広島プロセスで協調。マレーシア/タイ経由密輸で米新制限（2025年5月）。中国報復: Huawei Ascend輸出促進、RISC-V推進。影響: グローバルサプライチェーン分断、TSMC日本工場拡大。

 

・ 対策: NVIDIAのVEU制度でエンドユーザー証明、DOJ摘発（2025年H100密輸2億ドル起訴）。トランプ政権でH20再許可も、BIS警告。EU/Japan追従: オランダASML輸出制限、日本経済安保法で中国向けGPU再輸出禁。

 

 

日本におけるGPUの課題

 

日本はTier1で無制限供給（SoftBank 10,000 B200）。しかし、課題多。

 

・ 電力/土地不足: B200クラスターで2.1GW需要、2030年3.66GW予測。都市部変電遅れ、地方移転（KDDI香川DC）。

 

・ 仕入れ/サプライ: TSMC熊本工場拡大も、米規制波及で中国迂回監視強化。SoftBank-OpenAI JVで30億ドル投資も、地政学リスク。

 

・ 政策課題: 経産省補助（330億円）でAI-DC推進も、脱炭素目標衝突（電力57TWh増）。労働力不足で建設遅延、2025デジタルクリフ（12兆円損失）。

 

日本は米同盟で優位だが、中国依存脱却が急務。Ascend競争で国内GPU開発（Rapidus 2nm）加速。

 

 

全体の展望

 

中国向け低性能GPUは規制の産物で、NVIDIAの市場維持策だが、安全保障上は中国自立を促すジレンマ。

 

Huawei AscendはH100の60-80%で追撃も、NVIDIAのエコシステム優位持続。国際的に分断進む中、日本はTier1活用でAIハブ化可能だが、電力/地政学課題克服が鍵。2025年規制変動で、米中AI競争はさらに激化する可能性もあります。