【2025】GPU価格相場を徹底比較！安く利用できる10の方法も解説

「GPU（グラボ）の価格相場は？」「GPUを安く利用できる方法はない？」と感じる方も多いでしょう。実際、AI開発やディープラーニング、3DCG制作など幅広い用途から、GPU需要は伸び続けています。その結果、価格は高い水準で推移しています。

特にNVIDIAの新世代は、RTX 5090が40万円を超えるケースもあり、プロ向けのH200は数百万円のレンジになることも珍しくありません。個人開発者や中小企業にとっては、この初期コストが最初のハードルです。

そこで本記事では、GPUの価格相場を比較して、安く利用できる10の方法まで徹底解説します。

実は、「購入」だけが選択肢ではありません。クラウドGPUなら初期投資ゼロで、必要な時だけ高性能GPUを利用できます。プロジェクトの規模に応じて柔軟にスケールできるため、トータルコストを大幅に削減できるケースが増えています。

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GPUの価格は、AI開発需要の急増、世界的な半導体不足、円安の進行といった複数の要因が絡み合って高騰しているのが現状です。一時期は仮想通貨マイニング需要の落ち着きにより価格が下落しましたが、再び上昇基調にあります。

その中でも特に顕著なのが、AI需要の増大におけるGPUの品薄による価格の上昇です。

（出典：NVIDIA）

実際に上記の画像はNVIDIAの四半期の売上トレンドです。特にData Centerの売り上げは伸びており、AI特需によってコンシューマー向けグラフィックボードが品薄になっています。その結果、GPUの価格が高騰しているのです。

今後の価格変動を正確に予想することは困難ですが、新製品の登場や供給状況の変化によって相場は常に動いています。

結論として、依然として高止まり〜上昇基調の局面が見られます。2020年頃からの半導体不足や、AI用途・マイニング需要の波が価格を押し上げました。

その影響で、ミドルレンジでも数年前のハイエンドに近い価格帯で販売される例が散見されます。今後もいつ価格が高騰するのか・下がるのかといった予想は立てにくく、常に最新情報をキャッチする必要があります。

GPUの価格は固定ではなく、常に変化します。ここでは代表的な2点を取り上げます。

• 半導体供給状況と為替レート
• 新製品発表や世代交代

価格に最も効く外部要因は、供給と為替です。GPUは半導体チップが要となるため、世界規模で供給が細ると生産台数が落ち、店頭価格に直接跳ね返ります。

過去にはGeForce RTX 3060のような人気帯で、希望小売価格を大きく上回る売価が続いたこともありました。また、主要メーカーが海外に集中しているため、円安が進むと輸入コストが増え、日本での販売価格は上がりやすくなります。

新世代の発表は、価格を動かす大きな引き金です。最新モデルが出ると旧世代は「型落ち」として値下げされるのが通例で、中古流通量も増えやすく、相場が下がる傾向があります。

ただし、性能向上が小さい、あるいは初期供給が少ない場合は旧世代の需要が残って値下がりが鈍いことも。タイミングを見極めれば、高性能モデルを手頃に入手できる好機にもなります。

ここでは、GPUの価格帯別の用途とどのように選ぶべきかについて解説します。

価格で性能差は大きく、数万円の入門機から数十万円の最上位まで幅があります。

ここでは「エントリー」「ミドルレンジ」「ハイミドル」「ハイエンド」の4層に分け、得意領域と選び方の勘所をまとめます。目的と予算を照らし合わせ、最適なものを選びましょう。

3万円から6万円程度の価格帯に位置するエントリーモデルのGPUは、PCでゲームを始めたい人や、趣味で簡単な動画編集、イラスト制作を行いたい人に適しています。

このクラスのGPUは、フルHD（1920×1080）解像度であれば、多くのゲームを快適にプレイできる性能を持っています。ただし、GPUの中でも性能は低い傾向にあるため、用途は限定されます。

6万円から12万円程度のミドルレンジGPUは、性能と価格のバランスに優れ、多くのユーザーにおすすめできる価格帯です。フルHD環境はもちろん、WQHD（2560×1440）の高解像度でも快適なゲームプレイを実現します。

また、複数のエフェクトを重ねるような本格的な動画編集や、画像生成AIなどの軽い推論作業もこなせるパワーを持っています。

ただし、ミドルレンジは需要が高いため、製品のモデルチェンジや市場動向によって価格の推移が激しい特徴があります。

12万円から20万円程度のハイミドルレンジGPUは、より専門的で高い負荷のかかる作業を快適に行いたいクリエイターや、本格的なゲーマー向けです。

4K解像度での高フレームレートなゲームプレイや、複雑なオブジェクトを扱う3DCGのレンダリング、中規模なAIモデルの学習や推論など、プロフェッショナルな領域の要求にも応えられます。

性能に妥協したくないが、最上位モデルには手が出せないという場合に最適な価格帯です。

30万円を超えるハイエンドGPUは、現行世代で最高峰の性能を誇るモデルです。

主な用途は、あらゆるゲームを4K以上の最高設定でプレイするコアゲーマーや、大規模なAIモデルの学習、複雑な科学技術計算、VRコンテンツ開発といった最先端の研究開発分野です。

膨大なVRAM容量と圧倒的な演算性能を備えており、他の価格帯のモデルとは一線を画す処理能力を発揮します。

個人や専門職の方が趣味や制作のために購入するだけでなく、企業の開発部門や大学の研究室が専門的な業務や研究目的で導入するケースも多く見られます。

ここでは、低価格で購入できるおすすめGPUを10個紹介します。

(出典：価格.com)

NVIDIAのBlackwellアーキテクチャを採用した最新のミドルレンジGPUです。4,608基のCUDAコアと16GBのGDDR7メモリを搭載し、28Gbpsのメモリ速度により448GB/sの高速メモリ帯域幅を実現しています。

第5世代Tensorコアと第4世代RTコアを搭載し、DLSS 4技術により従来比で大幅なAI性能向上を実現しており、1080pおよび1440pでの高フレームレートゲーミングに最適化されています。

（出典：NVIDIA）

NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwellは、プロフェッショナル向けワークステーション用GPUとして設計されており、8,960基のCUDAコア、280基の第5世代Tensorコア、70基の第4世代RTコアを搭載しています。

24GBのGDDR7メモリと672GB/sの高速メモリ帯域幅により、大規模なCAD/CAM/CAEワークロードや生成AI、フォトリアリスティックレンダリング、リアルタイムシミュレーションを効率的に処理。最大消費電力140Wの省電力設計でコンパクトなシングルスロット形状を実現しています。

(出典：価格.com)

RTX 3080 12GBは、GA102-220 GPUを搭載し、8,960基のCUDAコアと12GBのGDDR6Xメモリを備えています。

384ビットのメモリバスにより912GB/sの高速メモリ帯域幅を実現し、従来の10GBモデルと比較してVRAM容量が20%増加しており、AI画像生成やクリエイティブ作業でのテクスチャ処理や大容量データ処理において優れた性能を発揮します。

最大消費電力350WでDisplayPort 1.4aとHDMI 2.1をサポートし、4K解像度でのマルチディスプレイ環境に対応しています。

(出典：価格.com)

RTX 5050 8GBは、NVIDIAのBlackwellアーキテクチャを搭載したエントリーレベルGPUで、2,560基のCUDAコアと8GBのGDDR6メモリを搭載しています。

ブーストクロック2,572MHz、メモリ速度20Gbpsにより、1080pゲーミングとエントリーレベルの動画編集に最適化されており、第4世代レイトレーシングコアと第5世代TensorコアによりリアルタイムレイトレーシングとDLSS 4技術を活用した高品質なビジュアル体験を提供します。

最大消費電力130Wの省電力設計でPCIe 5.0インターフェースをサポートしています。

(出典：価格.com)

RTX 4060 8GBは、Ada Lovelaceアーキテクチャを採用し、3,072基のCUDAコアと8GBのGDDR6メモリを搭載したコストパフォーマンスに優れたGPUです。

ブーストクロック2,460MHz、メモリ速度17Gbpsにより、1080pゲーミングにおいて優れた性能を発揮し、第3世代RTコアと第4世代TensorコアによりレイトレーシングとDLSS 3技術をサポートしています。

最大消費電力115Wの低消費電力設計により、推奨電源容量550Wで動作し、VR対応やマルチディスプレイ出力に対応しています。

(出典：価格.com)

RX 7900 XTは、RDNA3アーキテクチャを採用し、5,376基のストリームプロセッサと84基のコンピューティングユニットを搭載しています。20GBのGDDR6メモリと320ビットメモリバス、80MBのInfinity Cacheテクノロジーにより、4K解像度でのゲーミングと高解像度動画編集に優れた性能を発揮します。

ブーストクロック最大2,400MHz、ゲームクロック2,000MHzにより、第2世代レイトレーシングアクセラレータとAIアクセラレータを搭載し、DisplayPort 2.1とHDMI 2.1をサポートして最大8K 165Hzの出力に対応しています。

(出典：価格.com)

RX 9060 XT 8GBは、最新のRDNA 4アーキテクチャを採用したミドルレンジGPUで、32基のコンピューティングユニットと2,048基のストリームプロセッサを搭載し、第3世代レイトレーシングアクセラレータと第2世代AIアクセラレータにより、次世代のゲーミング体験を実現します。

8GBのGDDR6メモリと128ビットメモリインターフェース、32MBのInfinity Cacheにより320GB/sのメモリ帯域幅を実現し、ゲームクロック2.53GHz、ブーストクロック最大3.13GHzの高速動作により、1080pおよび1440pゲーミングに最適化されています。

(出典：価格.com)

RX 9070は、RDNA 4アーキテクチャのNavi 48 GPUダイを搭載し、56基のコンピューティングユニットと3,584基のストリームプロセッサ、56基の第3世代レイトレーシングアクセラレータ、112基の第2世代AIアクセラレータを内蔵しています。

16GBのGDDR6メモリと256ビットメモリインターフェース、64MBのInfinity Cacheにより640GB/sの高速メモリ帯域幅を実現し、ブーストクロック2.52GHz、消費電力220Wの設計により4K解像度でのゲーミングと動画編集において高いパフォーマンスを提供します。

(出典：価格.com)

RX 6700 XTは、RDNA 2アーキテクチャを採用し、40基のコンピューティングユニットと2,560基のストリームプロセッサを搭載しています。

12GBのGDDR6メモリと192ビットメモリインターフェース、96MBのInfinity Cacheテクノロジーにより、1440pゲーミングに最適化された性能を提供。

ブーストクロック最大2,581MHz、ゲームクロック2,424MHzにより、DirectX 12 Ultimateとレイトレーシングをサポートし、AMD FidelityFX技術とSmart Access Memory技術により高品質なビジュアル体験と優れたフレームレートを実現しています。

(出典：価格.com)

RX 7600は、RDNA3アーキテクチャのNavi 33GPUを採用し、32基のコンピューティングユニットと2,048基のストリームプロセッサを搭載しています。8GBのGDDR6メモリと128ビットメモリインターフェース、32MBの第2世代Infinity Cacheテクノロジーにより、1080pゲーミングに最適化されています。

ブーストクロック2,625MHz、ゲームクロック2,250MHzにより、統合されたレイトレーシングおよびAIアクセラレータを搭載し、AV1エンコード/デコード対応によりストリーミングと録画において高品質な映像配信を実現しています。

高性能GPUが必要でも、最新新品に限定しなければ費用を抑える余地は多くあります。購入の工夫から所有しない選択まで、実践的な10の方法を解説します。

• 前世代の上位モデルを狙う
• VRAM容量は必要十分に抑える
• セール・キャンペーンを狙う
• 保証付き中古やメーカー整備済品を活用する
• 複数ベンダーから相見積もりを取る
• 全社的にGPUリソースを集約して共有化
• 教育機関・研究機関との共同利用契約
• クラウドGPUを時間単位で利用する
• メーカーや販売代理店の下取り制度を利用する
• クラウドサービス「HIGHRESO」を利用する

GPUを安く手に入れる有効な手段の一つが、新世代モデルが発売された後に、型落ちとなった前世代の上位モデルを狙うことです。新製品が登場すると、旧世代のハイエンドモデルやハイミドルモデルが、新品・中古ともに価格が下がる傾向にあります。

性能面では、前世代の上位モデルが最新世代のミドルレンジモデルを上回ることも少なくありません。

例えば、最新の「GeForceRTX5060」を検討する予算があれば、一つ前の世代の「RTX4070」などがより安価に、かつ同等以上の性能で手に入る可能性があります。

ただし、消費電力が大きかったり、最新機能に対応していなかったりするデメリットもあるため、総合的なバランスを考慮して選ぶ必要があります。

GPUの価格は、搭載されているVRAMの容量によっても大きく変動します。VRAMは、高解像度のテクスチャを扱うゲームや、4K・8Kといった高解像度動画の編集、大規模なデータを扱うAI開発などで大量に消費されます。

しかし、主な用途がフルHD解像度でのゲームプレイや一般的な作業であれば、過剰なVRAM容量は不要です。例えば、同じ「GeForceRTX5060Ti」でも8GB版と16GB版があり、後者の方が高価です。

自身の用途を正確に把握し、必要十分なVRAM容量のモデルを選択することで、無駄な出費を抑えることができます。

GPUを新品で安く購入する基本的な方法は、セールやキャンペーンのタイミングを狙うことです。

Amazonのプライムデーやブラックフライデー、サイバーマンデーといった大規模なオンラインセールのほか、各PCパーツショップが独自に行う決算セール、年末年始セール、ボーナス商戦期などは、通常よりも価格が引き下げられる絶好の機会です。

また、他のPCパーツとのセット購入で割引が適用されるキャンペーンが実施されることもあります。

急いで購入する必要がない場合は、日頃から価格比較サイトで価格動向をチェックしたり、お目当てのショップのメールマガジンに登録したりして、セール情報を逃さないように管理しましょう。

新品にこだわらないのであれば、中古品やメーカー整備済品の活用は、コストを大幅に削減するための有効な手段です。

特に、ソフマップやドスパラといったPC専門店が販売する中古GPUは、店舗による動作チェックや清掃が行われ、一定期間の保証が付いている場合がほとんどです。

これにより、個人間取引で起こりがちな「購入したのに動かない」といったトラブルのリスクを大幅に軽減できます。

また、メーカー整備済品は、初期不良などで返品された製品をメーカーが修理・点検したもので、新品同様の品質と保証がありながら、価格は安く設定されています。

法人で複数のGPUやGPU搭載PCを導入する際には、複数のベンダーから見積もりを取ることがコスト削減の基本です。同じ製品であっても、ベンダーの販売方針や在庫状況、メーカーとの関係性によって提示される価格は異なります。

特に導入台数が多い場合は、価格交渉の余地も生まれます。相見積もりを取ることで、最も安い価格を提示したベンダーを選べるだけでなく、納期やサポート体制といった価格以外の条件も比較検討できます。

手間はかかりますが、このプロセスを経ることで、最終的な導入コストに差が生まれる可能性があります。見積もりを依頼する際は、希望するスペックや数量、納期を明確に伝えることが重要です。

法人利用におけるGPUのコストを抑える策として、従業員一人ひとりに高性能なワークステーションPCを配布するのではなく、社内サーバーに高性能GPUを集約し、全社でリソースを共有化する方法があります。

VDIなどの技術を活用すれば、各従業員は手元の端末からネットワーク経由でサーバー上のGPUリソースにアクセスし作業ができます。

この方法により、必要な時に必要な分だけGPUパワーを割り当てられるため、GPUの遊休時間をなくし、リソースの利用効率を最大化できます。

自社で高価なGPUサーバーを導入することが難しい場合、大学や公的研究機関が保有する計算リソースを共同で利用するという選択肢があります。

多くの研究機関では、産学連携の取り組みとして、民間企業との共同研究や受託研究の形で、その高性能な計算環境を利用できる制度を設けています。

これにより、自前で設備投資を行うことなく、大規模なシミュレーションやAIの学習・開発といった、高い計算能力を要するプロジェクトに取り組むことが可能になります。

特に、最先端の研究開発を行うスタートアップや中小企業にとって、初期投資を抑えながら事業を推進するための有効な手段となり得ます。

常に高性能なGPUが必要なわけではなく、特定の作業時にのみ高い計算能力を要する場合、クラウドGPUの利用が最も経済的な選択肢となり得ます。

主要なクラウドサービスでは、高性能なGPUを搭載した仮想マシンを、時間単位あるいは分単位でレンタルすることができます。物理的なハードウェアを購入・維持管理する必要がなく、初期投資をゼロに抑えられるのが最大のメリットです。

AIモデルの学習や大規模な3DCGレンダリングなど、一時的に集中的な処理が必要なタスクに最適で、使った分だけ料金を支払う従量課金制のため、無駄なコストが発生しません。

新しいGPUに買い替える際、現在使用している古いGPUを処分するのではなく、下取りに出すことで購入費用の一部に充当する方法があります。

一部のBTOパソコンメーカーやPCパーツ販売店では、新品購入を条件に、旧モデルのパーツを買い取る下取りサービスを実施しています。

フリマアプリなどで個人売買する手間を省きつつ、新しいGPUを割引価格で購入できるため、手軽で合理的な方法と言えます。下取り価格は、GPUのモデルや状態、市場の需要によって変動します。複数の店舗で査定額を比較し、最も有利な条件を提示してくれるところを選ぶと良いでしょう。

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GPUの価格に関してよく寄せられる疑問を、わかりやすくまとめました。

これからGPUを試したい方も、乗り換えを検討中の方も、ぜひ参考にしてください。

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