GB300はNVIDIAのAI処理向けチップで、大規模なAIの学習や推論を行うデータセンターで使われます。いまはクラウドや巨大なスーパーコンピューターに数十万基単位で導入される一方、デルからは手元で使えるワークステーション製品も発表されています。
GB300とは
GB300はNVIDIAの製品です。NVIDIAの命名ルールでは、「G」は同社のCPU「Grace」、「B」はGPUアーキテクチャ「Blackwell」を表します。GB300はCPUとGPUを組み合わせた構成で、その世代の上位版にあたる製品と位置付けられます。
導入規模の例として、イーロン・マスク氏はSpaceXAI（当サイト記事での表記）のスーパーコンピューター「Colossus」について、GB300の導入計画を明らかにしています。計画は来週に22万基を稼働させ、11月にさらに22万基、うまくいけば12月下旬にもう22万基を加えるというものです。実現すればGB300は110万基になり、Colossus 1と2を合わせたGPUの総数は144万基になります。電力は自前で賄う方針で、1.2GWの発電所を建設するとしています。GB300は、このように電力から設計し直すほどの規模で使われるチップです。
使い方：データセンターと手元のPC
GB300を使う方法は、大きく2つあります。
1つ目はデータセンターで使う方法です。上のColossusのように、大量のGB300をつないで大規模なAIモデルの学習や推論に使います。事業会社がこの規模の設備を自前で持つことはほとんどありません。そのため、GB300を導入したクラウドやGPU提供事業者を通じて使うのが現実的な選択肢になると考えられます（推測です）。
2つ目は手元のワークステーションで使う方法です。クラウド Watchによると、デル・テクノロジーズはWindowsに対応したAIワークステーション「Dell Pro Precision with GB300」を発表しました。製品名から、GB300系のチップを搭載しているとみられます。データセンター級のAI処理を手元のWindows環境で扱える製品になりそうです。エンジニアにとっては、データを外部に出さずにモデルの検証や推論を手元で試せる選択肢になる可能性があります。ただし、具体的な性能や対応ソフトウェアは参考記事の範囲では確認できていません。
料金・価格
参考にした記事の範囲では、GB300単体の価格は確認できていません。Dell Pro Precision with GB300についても、価格と発売時期は発表時点で明らかになっていません。
企画・DXの担当者が検討する場合は、次の2つを比べることになります。
- クラウドの利用料金（時間課金など） - ワークステーションの購入費用
いずれもメーカーや提供事業者が正式な価格を公開した後に比較する必要があります。現時点で推測の金額をもとに予算を組むのは避けたほうがよいでしょう。
誰が作っていて、競合は何か
開発元はNVIDIAです。今回の材料からは、GB300をめぐって次のような関係が見えます。
- 大口の導入先：SpaceXAIのように、自前でスーパーコンピューターを建設する事業者 - 製品化するメーカー：デルのように、GB300を組み込んだ製品を出すPC・サーバーメーカー
投資家にとっての注目点は2つあります。1つは、22万基単位という導入ペースが計画どおりに進むかどうかです。もう1つは、ワークステーションのようにデータセンター以外の用途にも広がるかどうかです。
一般に、AI向けチップの分野ではAMDなどのGPUメーカーや、クラウド大手が自社で開発するチップがNVIDIAの競合にあたります。ただし、GB300と特定の競合製品を比べた性能や価格のデータは、今回の参考情報には含まれていません。そのため、ここでは優劣を判断しません。
