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Barron'sのシニアライターである@firstadopterが引用したHSBCのアナリストによると、NvidiaのAIアプリケーション向けBlackwell GPUは、同社のHopperベースのプロセッサよりも高価になるという。
同アナリストは、GB200スーパーチップ（CPU＋GPU）1個の価格は70,000ドルに達する可能性があると主張している。
しかし、特にB200 NVL72サーバーが1台300万ドルもすると予測されていることを考えると、Nvidiaはチップを個別に販売するよりも、Blackwell GPUをベースにしたサーバーを販売することに傾くかもしれない。
HSBCは、Nvidiaの「エントリー」B100 GPUの平均販売価格（ASP）は30,000ドルから35,000ドルになると予想しており、これは少なくともNvidiaのH100の価格の範囲内である。
より強力なGB200は、シングルGrace CPUと2つのB200 GPUを組み合わせたもので、価格は60,000ドルから70,000ドルになると言われている。
これはアナリストの予想に過ぎないため、実際にはもっと高くつくかもしれない。
HSBCは、NVIDIA GB200 NVL36サーバーラックシステムの価格を180万ドル、NVL72を300万ドルと見積もっている。
また、GB200のASPは60,000ドルから70,000ドル、B100のASPは30,000ドルから35,000ドルと推定している。
Nvidiaの設計に基づくサーバーは、はるかに高価になるだろう。
36個のGB200スーパーチップ（18個のGrace CPUと36個の強化されたB200 GPU）を搭載したNvidia GB200 NVL36は、平均180万ドルで販売される可能性があり、一方、72個のGB200スーパーチップ（36個のCPUと72個のGPU）を搭載したNvidia GB200 NVL72は、HSBCの予想では、約300万ドルの価格になる可能性がある。
今年のGTC 2024でNvidiaのジェンセンCEOがBlackwellデータセンター用チップを明らかにしたとき、その意図がサーバーのラック全体を動かすことであることは明らかだった。
ジェンセンは繰り返し、GPUといえば今はNVL72ラックを思い浮かべると述べた。
このセットアップ全体は、高帯域幅接続を介して統合され、大容量GPUとして機能し、13,824GBのVRAMを提供します。
スタンドアロンGPU/スーパーチップの代わりにシステム全体を販売することで、Nvidiaはシステムインテグレーターが得るプレミアムの一部を吸収することができ、収益と収益性を高めることができる。
NvidiaのライバルであるAMDとIntelがAIプロセッサ（例えば、Instinct MI300シリーズ、Gaudi 3）で非常にゆっくりと牽引力を増していることを考えると、NvidiaはAIプロセッサを大きなプレミアムで販売できることは間違いない。
そのため、HSBCが見積もったとされる価格は特に驚くべきものではない。
H200とGB200の違いを強調することも重要だ。H200はすでに、個々のGPUで最高4万ドルの価格設定となっている。
GB200は、GPUの数を実質的に4倍にし（4つのシリコンダイ、B200あたり2つ）、さらにCPUと大型PCBを追加した、いわゆるスーパーチップとなる。
GB200のスーパーチップ1個でFP16で5ペタフロップス（スパースでは10ペタフロップス）、H200では1/2ペタフロップス（デンス/スパース）。
これは、他のアーキテクチャのアップグレードを考慮に入れてもいない、およそ5倍の計算能力である。
データセンター・グレードのハードウェアの実際の価格は、ハードウェアの発注量やその他の交渉に基づき、常に個々の契約によって異なることを念頭に置く必要がある。
そのため、これらの見積もり数字には塩を振っておく必要がある。アマゾンやマイクロソフトのような大規模な購入者は大幅な割引を受けられる可能性が高いが、小規模な顧客はHSBCの報告よりもさらに高い価格を支払わなければならないかもしれない。
解説：
サーバー向けBlackwellはHopperより高価に。
NVL72サーバーラックシステムは300万ドル、GB200は70,000ドルになるようです。
残念ながらこうしたサーバー向けのGPUは価格が公開されていませんので純粋なコスパを比較することはできないです。
また、一括で大量に導入するamazonのような資金力のある企業とそうでない企業では納入価格にはかなりの差があるため、あくまでも参考程度の目安とすべきでしょう。
しかし、為替ストレートで換算するとNVL72は4億6,500万、GB200は1,085万円ととんでもない金額であることは確かです。
現在のAI/MLアクセラレーターはNVIDIAが支配的な地位を確立しており、自由に価格を決められる立場にあります。
AMDやIntelがいくらコスパを主張しても、NVIDIAでなければだめだと判断する企業はおおいことでしょう。
さて、ここまで高値で売れる製品ですから、ゲーム用のGPUにもかなり影響を与えるでしょう。
実際のところAMDがRDNA4の上位モデルをキャンセルするのはMI300シリーズを生産するためとされています。
利益率を鑑みてゲーム用GPUを生産する容量をデータセンター用に振り向けるというのは経営判断としては正常だと思います。
ゲーマーやホビーユーザーから見たらかなり寂しい話ですが、企業は営利を追求する組織なので仕方ないです。
せめてこの収益をゲーム用に活用していただきたいですね。
NVIDIAはさすがにゲーム用のGPUをキャンセルするなどという暴挙には出ないと思いますが、RTX5090はより高価になる可能性はあると思います。
その高価格を正当化するためにメモリの容量を増やし、結果ワークステーション向けのAI/MLアクセラレーターとして使えてしまい、ベンチャーやスタートアップ企業などが買い集めて手に入りにくくなるなどということはあるかもしれません。
RTX5080に使われるGB203を2つくっつけたのがGB202である都合上、RTX5090よりRTX5080のほうが先に発売されるとされています。
しかし、もともとxx90とxx80はかなり人気に差があります。
xx80を先に出しても生産上には何ら意味がないかもしれません。
いずれにしろ、AMDがRDNA4の上位モデルをキャンセルし、BattlemageがNVIDIAの上位モデルとの競争力がない今、RTX5090/80/70Tiくらいまでは自由にNVIDIAが価格を設定できるようになると考えたほうが良いかもしれません。
そう考えるとかなり気が重たいです。
nVidia RTX4000SUPER
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