【2025年】GPUニュースのランキング｜最も読まれたGPUトレンドと話題の新製品まとめ

2025年のGPU市場は、生成AIの爆発的な普及を背景に、データセンターからコンシューマー向け製品まで、あらゆる分野で大きな変革を遂げました。

各メーカーはAI処理性能の向上を最重要課題と位置づけ、次世代アーキテクチャを採用した新製品を続々と市場に投入しました。

この記事では、2025年に最も注目を集めたGPU関連のニュースをランキング形式で紹介し、業界の最新トレンドやメーカー別の動向、そして未来の技術予測まで解説します。

2025年のGPU市場は、AI開発の競争激化とコンシューマ需要の多様化を反映し、数多くの重要な発表がありました。

メーカー各社の次世代アーキテクチャ発表から、市場全体の需要動向、ゲーマーの製品選択の変化まで、今年のGPU業界を象徴する出来事がランクインしています。

ここでは、特に影響力の大きかった5つのニュースを振り返ります。

NVIDIAは年次の技術カンファレンスでデータセンター向けおよびコンシューマ向けGPUの新たなロードマップを公開し大きな注目を集めました。

特に次世代アーキテクチャ「Rubin」の概要が初めて示されAIの学習と推論における性能が飛躍的に向上する点が強調されました。

この新アーキテクチャは従来よりも大規模な言語モデルの処理を効率化しより高度な生成AIアプリの開発を加速させることが期待されています。

またコンシューマ向けのGeForceシリーズにおいてもAIを活用したグラフィックス描画技術がさらに強化されることが示唆されゲーマーやクリエイターから高い関心が寄せられました。

AMDは2025年後半、ゲーミング市場とプロフェッショナル市場それぞれに向けた新GPUを発表しました。

メインストリームのゲーマーをターゲットにした「Radeon RX9060XT」は、最新のアーキテクチャを採用し、前世代モデルから大幅な性能向上と電力効率の改善を実現。

特に、レイトレーシング性能の強化が図られ、競合製品に対抗するコストパフォーマンスの高さで評価されています。

一方、AI開発やデータサイエンス向けの「RadeonAI PRO R9700」は、大規模なAIモデルの学習に特化した設計となっており、NVIDIAが優位に立つプロフェッショナル市場でのシェア拡大を目指す戦略的な製品として投入されました。

生成AIの開発競争が世界的に激化したことを受け、データセンター向けの高性能GPU需要が2025年も継続して急増しました。

この影響はコンシューマ市場にも波及し、一部の高性能なPC用グラフィックボードにおいて、供給不足や価格高騰が発生する事態に。特に、AI研究者や開発者が個人レベルで高性能な環境を求める動きが活発化したことで、プロシューマー向けのハイエンドモデルの需要が拡大。

メーカー各社は増産体制を敷いて対応を急ぐものの、最先端の製造プロセスを用いる製品では供給が需要に追い付かず、市場の不安定な状況が続きました。

大手PCゲームプラットフォームSteamが発表した月例のハードウェア利用状況調査で、NVIDIAの「GeForce RTX3060」が再び使用率トップに返り咲きました。

最新のRTX50シリーズが高性能ながらも高価格帯に留まっている一方、RTX3060は手頃な価格でフルHD環境のゲーミングに十分な性能を持つことから、コストパフォーマンスを重視する多くのゲーマーに支持され続けています。

この結果は、全てのユーザーが常に最新・最高の性能を求めているわけではなく、特定の解像度や用途において最適な価格帯の製品を選ぶという、堅実な市場の需要構造を浮き彫りにしました。

国内外の主要なテクノロジー企業や通信事業者が、生成AIサービスの基盤となるコンピューティングリソース確保のため、GPUを搭載したデータセンターの新設や拡張を相次いで発表しました。

ソフトバンクは、国内最大規模となる生成AI向けデータセンターの構築計画を明らかにし、最新鋭のNVIDIA製GPUを数万基規模で導入する方針です。

このような大規模投資は、AIモデルの開発・運用に不可欠な計算能力を確保し、国際的な競争力を維持するために不可欠とされています。

この動向はGPUメーカーにとって巨大な収益源となり、データセンター向け製品の開発をさらに加速させる要因となっています。

ここからは弊社ハイレゾが厳選した2025年のGPUニュースランキングを5つ紹介します。

スペック比較だけでなく、ビジネスや開発現場にどんなインパクトを与えるのかという観点からも解説していきます。

(出典：Nvidia)

2025年、AIの世界を塗り替えるNVIDIAの最新GPU「B200」が市場を席巻しました。前世代を大幅に上回る圧倒的な性能で、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発競争を新たな次元へと引き上げています。

B200を搭載した具体的な製品群が市場に姿を現し始めました。その代表格が、8基のB200 GPUを搭載したAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX B200」です。

B200の出荷が本格化するにつれて、その圧倒的な性能が明らかになる一方、世界的なAI需要の高まりを背景に、供給不足が課題として浮上。Amazon、Google、Meta、Microsoft、OpenAIといった主要な大手クラウドサービスプロバイダーがこぞって導入を発表し、需要は供給を大幅に上回る状況が続いています。

(出典：open.ai)

2025年8月7日に正式リリースされたGPT-5は、ChatGPTとCopilotの新しい中核モデルとして、AIの常識を「統合モデル時代」へと大きく更新。

従来のGPTシリーズとoシリーズ（推論強化）の能力を一つにまとめ、ユーザー体験は高速化と幻覚低減で安定し、企業利用でも生産性向上が一層顕著になりました。

統合型フラッグシップになるべくGPT-5は「最も賢く・高速で・有用」なモデルとして、様々なサービスと統合しました。

2025年は、クラウドが「インフラ」から「事業の土台」へと完全に格上げされ、95％クラウド時代の予測が前提条件として受け止められた節目の年でした。

技術面ではコンテナとKubernetesが本番の標準基盤として浸透し、市場はハイパースケーラー主導で右肩上がりを継続しています。

一方で、DXの成果を阻むボトルネックは技術より組織にあり、人とプロセスのモダナイゼーションが課題にもなりました。

(出典：Nvidia)

2025年、NVIDIAの時価総額が5兆ドルを突破し、AIインフラの価値がソフトウェアに匹敵するどころか、それ以上と捉えられる「新常態」への転換が鮮明になりました。

事業構造はGPU単体の販売から、CUDAや各種AIフレームワーク、NVLink／InfiniBandなどのネットワーク、DGXといったシステムを統合したAIインフラのOSへと移行し、AIインフラの価値はソフトウェアと並んで評価されています。

GPUaaS市場が急速に拡大し、2025年には57億9000万米ドルから2032年までに498億4000万米ドルへ成長すると予測されました。高性能GPUの調達が困難な企業にとって重要な選択肢となっています。

この成長を後押ししている最大の要因は、高性能GPUの慢性的な調達難と、オンプレミス導入に伴う初期投資や長いリードタイムにあります。

研究開発段階から本番環境での推論まで、必要なタイミングで必要な性能を確保できるGPUaaSは、こうした制約を回避できる現実的な選択肢として位置づけられ、すでに多くの企業で標準的なインフラ手段として定着しつつあります。

最後は2025年に話題となったGPUの新製品について特に注目を集める5製品を紹介します。

それぞれの特徴や性能だけでなく、どのような用途・ワークロードに最適かという観点からも整理して解説していきます。

(出典：Nvidia)

2025年、NVIDIAは待望のGeForce最新シリーズを発表し、ゲーミングおよびクリエイティブ性能の新たな基準を打ち立てました。 この新シリーズは、前世代からさらに進化したアーキテクチャを採用しており、CUDAコアの増強と動作クロックの向上により、性能が大幅に上昇しました。

第4世代へ進化したレイトレーシング（RT）コアと最新DLSSの組み合わせにより、より現実に近い光の表現をリアルタイムで描きながら高フレームレートを維持できるようになりました。さらにVRAMは最新規格のGDDR7を採用し、高解像度テクスチャを多用する最新ゲームでも余裕のあるパフォーマンスを発揮します。

(出典：AMD)

AMDは2025年、RDNAアーキテクチャをさらに進化させたRadeon新モデルを市場に投入しました。

この新シリーズは、特にゲーミング性能と電力効率のバランスを重視した設計が特徴です。 改良されたコンピュートユニットと次世代のInfinityCache技術により、メモリ帯域のボトルネックを解消し、高解像度環境でのパフォーマンスを効果的に引き上げています。

また、AMD独自のアップスケーリング技術であるFidelity FX Super Resolution（FSR）も進化を遂げ、より多くのゲームで高画質と高フレームレートの両立を実現しています。

(出典：Nvidia)

NVIDIA B200は、2025年のAIおよびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）市場において、中心的な役割を担うGPUアクセラレータとして登場しました。

Blackwellアーキテクチャを基盤とするこのGPUは、前世代のHopperアーキテクチャを大幅に上回るAI性能を誇ります。特に、生成AIで多用される低精度浮動小数点演算（FP4/FP8）の処理能力が飛躍的に向上し、大規模言語モデルの学習時間を劇的に短縮します。

また、高速インターコネクト技術「NVLink」も進化し、複数のGPUを連携させた際の通信速度を高めています。

(出典：価格.com)

RyzenAI7350プロセッサーとGeForceRTX5060ディスクリートGPUを組み合わせたノートPCの登場は、2025年のAIPC市場における新たなトレンドを示唆しています。

この構成は、AMDの強力なCPU統合型NPUによる優れたAIアシスタント機能の処理能力と、NVIDIAのディスクリートGPUが持つ高いグラフィックスおよびAI推論性能を両立させるものです。

ユーザーは、OSレベルのAI機能を低消費電力で快適に利用しつつ、ゲームやクリエイティブ作業ではRTX5060のパワフルな性能をフルに活用できます。

(出典：Nvidia)

NVIDIA B300は、Blackwellアーキテクチャを採用した次世代データセンターGPUで、B200と比べて演算性能・メモリ容量・I/O帯域が大幅に強化されています。

消費電力（TDP）は最大約1,400Wクラスと見込まれ、B200より高い電力枠を前提とした設計となっています。演算性能はFP4／FP8などの低精度フォーマットでB200比約1.5倍に伸びると予測され、推論・学習ともに大きな性能向上が期待できます。

さらにHBM3Eメモリは192GBから288GBへ増量され、巨大LLMやマルチモーダルモデルを1枚で収容できる余裕あるメモリ構成を実現するようです。

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2025年のGPUニュースランキングを振り返ると、市場全体の動向がAI技術の進化によって強く牽引されていることが明確にわかります。

NVIDIAとAMDは、データセンター向けの高性能AIアクセラレータからコンシューマー向けのゲーミングGPUに至るまで、あらゆるセグメントでAI処理能力の向上を最重要課題として技術開発を進めました。

この競争が、エネルギー効率の改善や製品ラインナップの多様化といった技術革新を加速させています。

日本国内でも、大規模AIデータセンターの建設計画やGPUを中核としたAIインフラへの投資が活発化しており、産業全体のDXにおけるGPUの重要性は、今後ますます高まっていくものと見られます。