「GPUとCPUの違いって何？」「AIやゲームでGPUが注目されているけど、CPUとはどう違うの？」そんな疑問を持つ方に向けて、NVIDIAの視点を交えながらGPUとCPUの基本から活用事例、投資価値まで徹底解説します。
本記事では、CPUとGPUの定義から技術的背景、最新の導入事例、そしてNVIDIAの戦略や収益モデルまで、初心者にもわかりやすく解説します。AIや半導体への理解を深めたい方、GPU株への投資を検討している方は必見です。
用語の意味と基本解説｜CPUとGPUの定義を比較
CPU（Central Processing Unit）は、PCやスマートフォンなどの中心的な処理装置です。高い単一スレッド性能と低レイテンシを持ち、命令を逐次実行することに長けています。一般的には4〜16コアが主流です。
GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと画像処理のために設計されたチップですが、現在では科学技術計算や機械学習などの分野でも活用されています。NVIDIAのGPUは数千の「CUDAコア」を搭載し、大量の並列処理が可能です。
CUDAコアはNVIDIA独自の並列演算ユニットで、CPUのような高機能コアとは異なり、数を増やすことで全体の演算性能を高める設計思想が特徴です。
関連用語としては、Tensorコア（AI用演算ユニット）、FP8/FP16精度（低ビット浮動小数点演算）、NVLink（高速相互接続技術）なども重要です。
技術・製品としての背景と登場の経緯｜GPUはどう進化してきたか
GPUの誕生は1999年、NVIDIAが発表した「GeForce 256」にさかのぼります。これは初めて「GPU」という名称を冠した製品で、グラフィックス処理に必要なT&L（Transform & Lighting）を統合した画期的なアーキテクチャでした。
2006〜2007年には、NVIDIAがCUDAを発表し、GPUを科学技術計算にも使えるようになりました。この「GPGPU（汎用GPU計算）」の進化により、GPUはAIや機械学習にも使われるようになります。
2009年にはディープラーニングとGPUが融合。Google BrainやDeepMindなどがGPUでの学習に成功し、GPUの需要が急増しました。この頃からNVIDIAはAI専用コア（Tensorコア）を搭載するようになります。
現在では“Huang’s Law”とも呼ばれ、GPU性能はおおよそ2年で3倍のペースで進化しています（出典：Wikipedia）。
最新の活用事例や導入状況｜産業界でのGPUの使われ方
GPUは今やゲームやグラフィックスだけでなく、AI、ロボティクス、医療、金融などさまざまな分野で導入されています。特にNVIDIAのBlackwell世代GPUは、AI推論の高速化に貢献しています。
- Llama 4 Scout/Maverick：NVIDIA Blackwell B200 GPU上で40,000トークン／秒の生成速度を達成。出典：NVIDIA Developer
- TensorRT for RTX：GeForce RTXにリアルタイムAI推論SDKを導入（2025年6月12日発表）公式発表
- 動画分析AI：リアルタイム検索・要約エージェントにGPUを使用詳細はこちら
他にもデータセンターの省エネ運用、OODA戦略に基づくGPUクラスタ管理など、多様な応用が進んでいます。
競合・代替技術との違い｜AMD・Intelとの比較
GPU市場におけるNVIDIAの最大の競合はAMDとIntelです。それぞれアプローチや強みが異なります。
- AMD：Radeon GPUを展開し、OpenCLというオープンなGPGPU APIを提供。NVIDIAのCUDAと競合しています。
- Intel：CPUに統合GPUやNPUを内蔵し、AI対応型のハイブリッド設計を推進。Intel Arc GPUやGaudiアクセラレータも展開中。
- NVIDIA：専用GPU＋CUDA＋TensorRT＋NVLinkなどを組み合わせ、ハードとソフトの総合プラットフォームを提供。
CUDAエコシステムの強さ、AIアクセラレーション性能、そして開発者支援の充実度で、NVIDIAは依然として市場をリードしています。
ビジネス的価値・投資家目線での評価｜GPUは儲かるのか？
NVIDIAのGPUビジネスは、AIブームとともに飛躍的な成長を遂げました。2023年には時価総額1兆ドルを突破し、2025年7月には一時4兆ドルを超える水準に到達しました（出典：Bloomberg）。
収益面では、GPU販売のみならず、CUDAライセンス、DGXクラスタ、クラウドAIサービスでも利益を拡大。AI半導体市場では約90％以上のシェアを誇るとも言われています。
投資家からは「AIエコシステムの中核」として高く評価されており、今後も収益基盤の拡張が期待されています。
今後の見通し・課題・注目ポイント｜GPUの未来は？
2025年現在、NVIDIAはARMベースのCPU開発にも取り組み始め、AI向けSoC市場への進出を計画しています（NVIDIA公式）。
技術面では、Blackwell世代GPUによるFP8精度や新Tensorコアの導入が進んでおり、さらなるAI性能向上が期待されています。
また、ロボティクス分野でも「Isaac GR00T」や「IGX」シリーズなど、エッジAI製品が充実してきています。今後はデータセンターからIoT／ロボットまで、GPUの活用領域が広がっていくと予想されます。
よくある質問（FAQ）
GPUとCPUはどちらが高性能ですか？
結論から言えば、用途によって異なります。CPUは一般的なシステム制御やシリアル処理に強く、GPUはAIや科学計算など並列処理に優れています。用途に応じた選択が重要です。
CUDAコアとは何ですか？
CUDAコアはNVIDIAのGPU内にある演算ユニットの最小単位で、数千単位で搭載されることもあります。CPUコアよりも単純な構造で、同時に大量の演算を処理できます。
GPUはAI以外にも使われていますか？
はい、映像編集、ゲーム、シミュレーション、医療、金融など幅広い分野で活用されています。特にリアルタイムの処理や大量データの並列処理が求められる場面に強みを発揮します。
GPUはCPUの代わりになりますか？
基本的に補完関係にあります。GPU単体ではOSやシステム管理を行えないため、CPUとの協調が前提です。NVIDIAはSoC型のAIチップ開発も進めています。
NVIDIAのGPUは他社とどう違う？
CUDAという独自プラットフォームを持ち、開発者支援が充実している点が最大の違いです。また、AI用のTensorコアや高性能なNVLink接続なども優位性の一部です。
