NVIDIA Blackwell完全解説｜B100・B200・GB200のスペック・価格・入手方法【2026年】

NVIDIAの次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell（ブラックウェル）」は、AI半導体の新たな王者です。B100、B200、GB200などの製品ラインナップ、前世代H100からの進化点、性能・価格・入手方法まで徹底解説。AI開発者・企業が知っておくべき最新情報をまとめました。

NVIDIA Blackwellとは

Blackwell（ブラックウェル）は、NVIDIAが2024年3月に発表した次世代GPUアーキテクチャです。前世代のHopper（H100）を大幅に上回る性能を実現し、大規模言語モデル（LLM）の学習・推論において新たな基準を打ち立てました。

名前の由来

Blackwellは、統計学者デイビッド・ブラックウェル（David Blackwell）にちなんで命名されています。アフリカ系アメリカ人初の米国科学アカデミー会員で、ベイズ統計学への貢献で知られています。NVIDIAは歴代アーキテクチャに科学者の名前を付けており、前世代のHopperはグレース・ホッパーにちなんでいます。

発表・発売時期

Blackwellアーキテクチャは2024年3月のGTC 2024で発表されました。2024年後半から主要クラウドプロバイダー（AWS、Google Cloud、Azure等）での提供が開始され、2025年には物理的な出荷も本格化しています。

Blackwell製品ラインナップ

Blackwellアーキテクチャを採用した主要製品を紹介します。

B100

Blackwellの標準モデル。H100の後継として、データセンターでの汎用AI処理に使用されます。

• プロセス：TSMC 4NP（4nm）
• トランジスタ数：2,080億個
• メモリ：HBM3e 192GB
• FP8性能：約20ペタFLOPS
• TDP：700W

B200

Blackwellの最高性能モデル。最も要求の厳しいAI学習タスクに対応します。

• プロセス：TSMC 4NP（4nm）
• トランジスタ数：2,080億個
• メモリ：HBM3e 192GB
• FP8性能：約20ペタFLOPS
• TDP：1,000W
• 特徴：液冷必須、最高クロックで動作

GB200 NVL72

72基のBlackwell GPUと36基のGrace CPUを組み合わせたスーパーコンピューター級システム。

• 構成：72 x B200 GPU + 36 x Grace CPU
• 総メモリ：13.5TB HBM3e
• FP8性能：1.4エクサFLOPS
• 相互接続：NVLink、130TB/sの帯域幅
• 用途：GPT-4超規模のモデル学習

H100からの進化点

前世代Hopper（H100）からBlackwellへの主要な進化点を解説します。

性能向上

• 学習性能：H100比で約2.5倍の高速化
• 推論性能：H100比で約5倍の高速化（特にLLM推論で顕著）
• トランジスタ数：800億個（H100）→ 2,080億個（約2.6倍）

新機能

• 第2世代Transformerエンジン：LLM処理に最適化された専用回路
• FP4サポート：4ビット浮動小数点演算で推論効率を大幅向上
• デュアルダイ構成：2つのダイを1パッケージに統合し、大規模化を実現
• NVLink 5.0：GPU間接続帯域が1.8TB/sに向上

電力効率

絶対的な消費電力は増加（700W〜1,000W）していますが、性能あたりの電力効率は大幅に改善。同じ処理を行う場合、H100比で約25倍の電力効率を実現しています。

Blackwell vs H100：性能比較

BlackwellとH100の詳細な比較表です。

Blackwellの価格と入手方法

Blackwell製品の価格と入手方法を解説します。

価格帯

• B100：約30,000〜35,000ドル（約450〜525万円）
• B200：約40,000〜50,000ドル（約600〜750万円）
• GB200 NVL72：約200〜300万ドル（約3〜4.5億円）

※価格は需給状況により変動。H100同様、入手困難で プレミアム価格となるケースも。

入手方法

• 直接購入：NVIDIAパートナー（Dell、HPE、Supermicro等）経由で発注。大口顧客優先で、リードタイムは数ヶ月〜1年以上
• クラウド利用：AWS、Google Cloud、Azure、Oracle Cloud等で時間課金利用が可能。2024年後半から順次提供開始
• コロケーション：CoreWeave、Lambda Labs等のAI特化クラウドでも利用可能

Blackwellを活用するユースケース

Blackwellが特に威力を発揮するユースケースを紹介します。

大規模言語モデル（LLM）の学習

GPT-4やGemini規模のLLM学習には、数千〜数万基のGPUが必要です。Blackwellの性能向上により、同じモデルをH100の半分以下の時間・コストで学習可能に。GB200 NVL72のようなシステムで、さらに大規模なモデルの学習が現実的になります。

リアルタイム推論

ChatGPTのようなAIサービスでは、ユーザーの質問に即座に応答する必要があります。Blackwellの推論性能向上（H100比5倍）により、より高速な応答、またはより高品質な回答（より大きなモデルの使用）が可能になります。

マルチモーダルAI

テキスト、画像、動画、音声を統合的に処理するマルチモーダルAIは、膨大な計算リソースを必要とします。Blackwellの大容量メモリ（192GB HBM3e）により、複雑なマルチモーダルモデルの実行が容易になります。

デジタルツイン・シミュレーション

NVIDIAが推進するOmniverse（デジタルツインプラットフォーム）での物理シミュレーションにもBlackwellが活用されます。製造業、自動車、建設など産業用途での採用が進んでいます。

Blackwellの競合製品

Blackwellの主な競合製品を紹介します。

AMD MI300X

AMDのAI向けGPU。192GBの大容量HBM3メモリを搭載し、特にメモリ容量が重要なLLM推論で競争力を持ちます。価格はH100より安価とされ、コストパフォーマンスで勝負。

Google TPU v5p

Googleの自社開発AI半導体。Google Cloud経由でのみ利用可能ですが、TensorFlow/JAXとの親和性が高く、Google環境では有力な選択肢。

Intel Gaudi 3

IntelのAIアクセラレータ。H100対抗を狙うが、エコシステム（CUDAに相当するソフトウェア）の成熟度が課題。価格競争力で勝負を挑む。

よくある質問

Q. H100を持っていますが、Blackwellに買い替えるべきですか？

ワークロードによります。LLM推論が中心なら、Blackwellの5倍の性能向上は魅力的です。ただし、H100でも十分な場合は、減価償却が終わるまで使い続けるのも合理的な選択です。

Q. Blackwellはいつ頃入手しやすくなりますか？

2026年時点でも需要が供給を大きく上回っており、入手困難な状況が続いています。クラウド利用が最も現実的な選択肢で、直接購入は大口顧客優先です。

Q. 個人でBlackwellを購入できますか？

理論上は可能ですが、価格（数百万円〜）と入手難易度から現実的ではありません。個人開発者はクラウドGPU、または消費者向けのRTX 5090（Blackwellアーキテクチャ採用予定）を待つのが賢明です。

Q. BlackwellとRTX 50シリーズの関係は？

RTX 50シリーズ（RTX 5090など）もBlackwellアーキテクチャを採用予定ですが、データセンター向けのB100/B200とは異なる製品ラインです。ゲーミング・コンシューマ向けにチューニングされています。

Q. Blackwell以降の次世代アーキテクチャは？

NVIDIAは「Rubin（ルービン）」という次世代アーキテクチャを2026年に発表予定と報じられています。HBM4メモリ採用など、さらなる性能向上が期待されています。

まとめ

NVIDIA Blackwellは、AI半導体の新たな王者として君臨しています。H100から約2.5倍の学習性能、5倍の推論性能を実現し、大規模AIモデルの開発・運用に不可欠な存在となっています。

B100、B200、GB200 NVL72など、用途に応じた製品ラインナップが揃っており、クラウド経由での利用も拡大中。AI開発に携わる企業・開発者は、Blackwellの活用を前提とした計画立案が求められます。

https://ainow.jp/ai-semiconductor-guide/
https://ainow.jp/physical-ai/