【保存版】H100・Blackwell・Rubinって何ですの？AIデータセンターニュースで迷わないGPU用語・世代の基礎知識！
AI・データセンター関連のニュースを読んでいると、「H100」「Blackwell」「GB200」といったGPUの名前が次々と出てきて、正直よく分からない、と感じたことないですか。
私自身、IREN(アイレン)やMARA(マラ)といったAI・データセンター関連株を保有しながら記事を書いていても、この手の型番や世代名をよく調べ直してます、いつのGPUだっけみたいな（笑）。
そこで今回は、今後どのニュースを読むときにも使える「保存版」として、GPUの世代の歴史と用語を一つの記事にまとめておくことにしました！
NVIDIA GPU、世代のかんたん年表
AIデータセンター向けGPUのほとんどはNVIDIA(エヌビディア)製です。
同社は新しい世代のGPUが出るたびに、歴代アーキテクチャ名の一覧を見ても分かる通り、実在した科学者・数学者の名前を「アーキテクチャ名」として付けてるのが面白い！
(Kepler、Volta、Ampere、Hopper、Blackwell、Rubinまで、今回取り上げた世代は全部そうでした)
まずは歴史をざっと年表で見てみましょう。
ポイントは「世代の名前(Hopperなど)」と「製品の型番(H100など)」は別物ということ。
次の章で、この型番の読み方のルールを説明します。
ちなみに、NVIDIAがどのようにしてこの巨大な地位を築いたのか、その経営や創業者ジェンスン・フアン氏の考え方に興味がある方には、「The Nvidia Way エヌビディアの流儀」が詳しいです。 100人超への取材をもとに書かれた本格的なノンフィクション。
せっかくなので、NVIDIA本体の株価チャートもここで見ておきましょう。
NVIDIA(NASDAQ: NVDA)
※チャートはTradingViewの埋め込みウィジェットによる参考値です。売買の際は必ず最新値をご確認ください。
型番の読み方ルール
NVIDIAのデータセンター向けGPUの型番ルールは、以下のようになってます。
| 先頭の文字 | 意味 | 例 |
|---|---|---|
| A | Ampere世代 | A100 |
| H | Hopper世代 | H100、H200 |
| B | Blackwell世代 | B100、B200 |
| G | Grace(グレース、NVIDIAが独自開発したCPU) | 単体ではCPU、GB200のように組み合わせて使う |
そして「GB200」「GB300」のようにG(Grace CPU)とB(Blackwell GPU)を組み合わせた「スーパーチップ」という製品もあるんです。
GB200はGrace CPU 1個とBlackwell GPU(B200)2個を1つの基板にまとめたもの、GB300はその強化版（B300を搭載し、メモリ容量が5割増し)です。CPUとGPUを直接つないでいるため、データのやりとりが速いという特徴あり。
数字の後半(100、200など)は、同じ世代の中での「グレード」を表す通し番号のようなものと考えておけば大きく間違えることはないです。
出典: 极客湾Geekerwan(Wikimedia Commons、CC BY 3.0)
ニュースによく出る関連用語ミニ辞典
型番以外にも、AI・データセンター関連のニュースでよく見かける用語をまとめておきます。
- HBM(高帯域幅メモリ):
GPUのすぐそばに置かれた、超高速でデータをやりとりできる特別なメモリ。HBM2→HBM2e→HBM3→HBM3e→HBM4と世代が進むごとに速く、大容量になってます。 - NVLink(エヌブイリンク):
NVIDIA独自の、GPU同士を高速につなぐための特別な配線規格。
通常のパソコン部品をつなぐ規格(PCIe)よりもずっと速い。PCIeは自作パソコンやってるとよく見ますね。 - CUDA(クーダ):
NVIDIAが作った、GPUに計算の指示を出すためのソフトウェアの仕組み。
多くのAIソフトが「CUDAが使える前提」で作られているため、NVIDIA製GPUが選ばれやすい一因になってます。 - Tensor Core(テンソルコア):
AI計算(行列の掛け算)を専門にこなす特別な計算回路。
Volta世代から搭載され、AI処理の速度を大きく引き上げました。
テンソル計算懐かしい、機械系の学部だと材料力学で計算結構やりましたね（笑） - FP4 / FP8など:
計算の「精度(細かさ)」を表す単位。
数字が小さいほど大まかな計算になる代わりに、速度は上がります。
すでに学習し終えたAIを使う「推論」の場面では、精度を少し落として速度を稼ぐ手法がよく使われます。 - PFLOPS(ペタフロップス):
1秒間にできる計算の回数を表す単位。数字が大きいほど計算能力が高いです。 - MW(メガワット)・GW(ギガワット):
データセンターが使う電力の単位。
GPUを大量に動かすには膨大な電気が必要なため、データセンターの規模を「電力」で表すことが多いです。IRENの記事みてると毎回レベルで出てきますね～。 - ニュークラウド(neocloud):
GPUクラウド事業に特化した新興企業を指す通称。
IREN、CoreWeave、Nebiusなどが例ですね。←私がよくニュースみてる会社群。 - トレーニング(学習)とインファレンス(推論):
AIモデルを「鍛える」作業(トレーニング、非常に大きな計算力が必要)と、
鍛え終わったAIを実際に「使う」作業(インファレンス)の違い。
NVIDIA以外の選択肢も必ず知っておきましょう
AI向けGPU市場はNVIDIAが8割前後のシェアを握っているとされてますが、他の選択肢も存在します。
AMD(アドバンスト・マイクロ・デバイシズ)は「Instinct(インスティンクト)」シリーズを展開していて、2025年発売のMI350に続き、2026年にはMI400シリーズが投入される計画です。2026年2月には、Meta(メタ)がAMD製GPUを最大6ギガワット規模で調達する大型契約を結んだと報じられてます。
AMD製のGPU内臓のCPUは私も使用してます。最近は、intelよりAMDのCPUが自作pc界隈だと選ばれてるような個人的な印象。自分が使用してていいなとおもうpc関係の会社は株買っとくべきでしたね、AMDならまだまだここからか？
AMD(NASDAQ: AMD)
※チャートはTradingViewの埋め込みウィジェットによる参考値です。売買の際は必ず最新値をご確認ください。
また、Google(グーグル)は自社設計のAIチップ「TPU(Tensor Processing Unit)」シリーズを展開しており、最新世代は「Ironwood(アイアンウッド)」と呼ばれてます。GPUのように汎用的ではないですが、AI計算に特化して設計されている点が特徴。
実際のニュースで練習してみましょう！（笑）
ここまでの用語を使って、実際のニュース表現を読み解いてみます。
①例えば「IRENのMicrosoft向け契約はGB300を対象としている」は？
「Grace CPUとBlackwell世代の上位モデルB300を組み合わせた、現時点で最も新しいスーパーチップを使う契約」という意味になりますね。
②「CoreWeaveは2026年分の容量がほぼ完売で、AmpereからHopper、Blackwellまで全世代で値段が上昇している」は？
「2020年に登場したA100から、2022年のH100、2024年のBlackwellまで、幅広い世代のGPUについて借り手が付いている」という状況を表してます。
用語が分かると、ニュースの解像度がぐっと上がります。
筆者からひとこと
ここから先は筆者個人の感想であり、事実の裏付けがある予測ではないことをお断りしておきます。
AI・データセンター関連株を保有していると、決算やニュースのたびに新しい型番が登場して、正直なところ毎回追いつくのが大変。
ただ、今回のように「世代の名前」と「型番のルール」さえ押さえておけば、新しい型番が出てきても「おそらく次の世代のものだろう」とある程度見当がつくようになるかなと。
今後もRubin世代以降の新しい型番が出てくるはずなので、この記事は随時アップデートしていきたいと考えてます。
まとめ
NVIDIAのGPUは、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere、Hopper、Blackwellと世代を重ねてきており、2026年後半にはRubin世代の登場が控えてます。
型番の頭文字(A・H・B・G)と世代名の対応関係を覚えておくだけでも、AI・データセンター関連のニュースはぐっと読みやすくなるはずです。
※本記事は情報提供を目的とした一般的な解説であり、投資勧誘・投資助言ではありません。個別の投資判断は自己責任でお願いします。
