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

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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。

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。

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。

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

新機能

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。

項目 H100 B100 B200
アーキテクチャ Hopper Blackwell Blackwell
プロセス TSMC 4N TSMC 4NP TSMC 4NP
トランジスタ数 800億 2,080億 2,080億
メモリ HBM3 80GB HBM3e 192GB HBM3e 192GB
メモリ帯域 3.35TB/s 8TB/s 8TB/s
FP8性能 3.9 PFLOPS ~20 PFLOPS ~20 PFLOPS
TDP 700W 700W 1,000W
推定価格 $30,000〜 $30,000〜 $40,000〜

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

※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

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/

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