2025/11/09 更新 2026/10/25

見出しの「約118倍」を、そのまま信じてはいけない：GoogleのAIチップ、1枚で比べるとNvidiaとほぼ互角だった

ニュースの見出しに、118倍の数字が載った。

GoogleのAIチップIronwoodは、システム単位でNvidiaの約118倍。そういう見出しである。

見出しを読んだ担当者は、Googleが大差をつけたと会議で報告した。

会議の報告は、そのまま次の意思決定の材料になる。

本当に、大差だったのか。

チップ1枚で並べると、大差は消えた

Ironwoodは、GoogleがAI向けに自社開発したTPU（Tensor Processing Unit）の第7版である。

2025年4月に発表があり、2025年11月に一般提供が始まった。

チップ1枚の演算性能は、8ビットの計算（FP8）で4,614テラフロップス、約4.6ペタフロップスだ。

テラフロップスとペタフロップスは、1秒あたりの計算回数を表す単位である。

メモリは、高速な積層メモリ（HBM3e）を192GB積んでいる。

NvidiaのB200は、FP8で4.5ペタフロップス、メモリ192GBとされる。

チップ単体では、ほぼ同じ水準。118倍の差は、どこにもない。

では、見出しの118倍は、どこから来たのか。

118倍を生んだのは、9,216基と72基の差だった

Googleは、最大9,216チップを一つのスーパーポッドとして束ねる。

一つの計算領域として、FP8で42.5エクサフロップスを提供する。

NvidiaのGB300 NVL72は、72基を一つの領域につなぐ。FP8で0.36エクサフロップスだ。

42.5を0.36で割ると、約118になる。

割り算の中身を見直すと、比べている単位が違う。

一方は9,216チップのポッド。もう一方は72基のラックである。

9,216を72で割ると128。118倍の大部分は、束ねたチップの数の差から生まれていた。

世代も違う。チップの比較にはB200を、システムの比較にはGB300 NVL72を使っている。

手に入れ方も違う。Ironwoodは、クラウドで借りて使う。

Nvidiaの製品は、買うこともできる。

自分で決めた定義で比べて大差がつく。自分で決めた種目で勝つのと同じことだ。

一つの領域の中で高速に通信できる規模が効く仕事なら、Googleの定義が生きる。

ただし、どの仕事で効くかを決めるには、公開の発表より細かい情報が要る。

倍率の分母の正体は、比べる相手をそろえた単位である

見出しに残るのは、118倍という割った結果の数字だ。分母は、本文の奥に置かれがちである。

分母を見れば、比べる相手をどの単位、どの時点でそろえて割ったかが分かる。

同じ二つの製品でも、倍率は大きく変わる。チップ1枚で比べるか、束ねた全体で比べるかの違いだ。

倍率は、分母を確かめてから読む。

手帳に写した瞬間、分母は消える

いちばん危ないのは、倍率だけが一人歩きする場面である。

倍率を記事から手帳に写すと、分母は消える。手帳を見た次の人は、118倍しか知らない。

AIに技術ニュースの要約を頼むときも、同じことが起きる。何を確かめたいかを先に決めて渡す。

倍率が出てきたら、分母を並べて書いてもらう。

次のプロンプトのかっこの中を、自分の読む記事に書き換えて使える。

次の記事を要約してください。
記事：（例：Ironwoodの発表記事の本文を貼り付けます）
確かめたいこと：（例：Nvidiaと比べた性能の差は、どの単位の比較で生まれたか）
お願い：倍率や割合が出てきたら、一つずつ四つを並べてください。分子、分母、そろえた単位、時点です。

どの数字の分母を問うか。決めるのは、使う人である。

会議の報告は、どこで食い違ったのか

担当者が報告したのは、118倍という割った結果だった。

分母を確かめていれば、報告は一行で足りた。チップ1枚ならほぼ互角、差の大部分は束ねた数の違い、と。

拙著『ChatGPTではじめるAI株式投資』の1章5節「AIの『知ったかぶり』を見抜く」に、この記事の考え方を書きました。読むと、固有名詞、日付、単位を押さえて、ニュースの数字のどこが事実でどこが仮説かを確かめられるようになります。

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