Nvidia が2025年に Blackwell Ultra GPU の発売を確認、過去最高の393億ドルの収益を報告

BigGo Editorial Team
Nvidia が2025年に Blackwell Ultra GPU の発売を確認、過去最高の393億ドルの収益を報告

Nvidia はAIチップ市場で、記録的な財務実績と次世代GPUに向けた意欲的なロードマップにより支配的地位を維持しています。同テクノロジー企業は驚異的な収益を計上しただけでなく、2026年以降にまで及ぶ製品パイプラインを確認し、急速に進化するAIコンピューティング分野での継続的なイノベーションを示しています。

記録的な財務実績

Nvidia は2025年度第4四半期に驚異的な393億ドルの収益を報告し、前年比78%の増加を記録しました。特に Blackwell GPU の売上は印象的で、総収益の110億ドルを占めました。CEO の Jensen Huang は、この成功をデータセンターや機械学習分野を中心としたAIチップの急増する需要によるものだと述べています。初期の Blackwell の展開には一部生産上の課題があったものの、この新アーキテクチャは Huang が「 Nvidia の歴史上最速の製品立ち上げ」と表現するほどの成功を収めました。

Nvidia 財務ハイライト(2025年度第4四半期)

  • 総収益:393億米ドル(前年同期比78%増)
  • Blackwell GPU 売上高:110億米ドル
  • ゲーミング部門収益:25.4億米ドル(前期比22%減、前年同期比11%減)

ゲーム部門の収益減少

Nvidia のAIビジネスが繁栄する一方で、ゲーム部門は顕著な減少を見せました。ゲーム収益は25.4億ドルにとどまり、前四半期比で22%減、前年同期比で11%減となりました。この減少は予想外のものではなく、通常、新世代のGPUが発表されると購入が大幅に減速します。最近発売された GeForce RTX 50 シリーズには、出荷の遅延や RTX 5090、5080、5070 Ti などの高級モデルでROP(レンダー出力ユニット)の一部が欠けているという報告など、様々な問題が伴っています。

2025年に登場する Blackwell Ultra

データセンター向け初期 Blackwell の展開を遅らせた設計上の欠陥にもかかわらず、Nvidia は中間サイクルのリフレッシュとなる Blackwell Ultra(B300シリーズ)が2025年後半に予定通り登場することを確認しました。これらの強化されたGPUは、新しいネットワーク機能、新プロセッサ、そして12段積みのHBM3Eメモリスタックによる最大288GBのオンボードメモリという大幅にアップグレードされたメモリ構成を特徴としています。非公式な報告によれば、これらの改良により現行のB200シリーズ製品と比較して約50%のパフォーマンス向上が期待できるとされています。

Vera Rubin アーキテクチャとその先

さらに先を見据えると、Nvidia は次世代の Vera Rubin アーキテクチャが2026年に予定されていることを確認しています。この全く新しいGPU設計は、Huang が「大きな、大きな、巨大なパフォーマンスの飛躍」と表現するものを約束しています。Rubin プラットフォームには、8スタックのHBM4Eメモリ(最大288GB)、Vera CPU、3600 GB/sで動作する NVLink 6 スイッチ、1600 Gb/sをサポートする CX9 ネットワークカード、そして X1600 スイッチが組み込まれる予定です。

Nvidia GPUロードマップ

  • 2025年(下半期): Blackwell Ultra (B300シリーズ) - 12段積みHBM3Eメモリ、最大288GBメモリ
  • 2026年: Vera Rubin アーキテクチャ - 8スタックのHBM4Eメモリ(最大288GB)、 NVLink 6 スイッチ(3600 GB/s)
  • 2027年:予想される「 Rubin Ultra 」 - 12スタックのHBM4Eメモリ

将来のロードマップの予告

驚くべきことに、Huang はまた、3月に開催予定の GPU Technology Conference(GTC)で Rubin 以降の製品について議論する計画があることも言及しました。詳細はまだ少ないものの、彼は2027年に登場する可能性のある Rubin Ultra について、印象的な12スタックのHBM4Eメモリを搭載する可能性があると示唆しました。これには、Nvidia が TSMC によって製造される5.5レティクルサイズの CoWoS インターポーザーと100mm × 100mmのサブストレートの使用をマスターする必要があります。

AI が将来の成長を牽引

AI アプリケーションの爆発的な成長は、引き続き Nvidia の成功を後押ししています。Huang が指摘したように、「Blackwell の需要は驚異的です。推論AIはもう一つのスケーリング法則を追加しています—トレーニングのためのコンピューティングを増やすとモデルはよりスマートになり、長い思考のためのコンピューティングを増やすと回答がよりスマートになります」。エージェント型AIと物理的AIアプリケーションの台頭により、Nvidia は人工知能技術における次の革命的な波の最前線に立ち続けるよう自らを位置づけています。