投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの中心にあるNVIDIAのGPU「H100」と、その後継機「H200」。カタログスペック上の数値以上に、実務レベルでのLLM（大規模言語モデル）の推論性能には決定的な違いが生じます。本記事では、AI開発の最大の制約となりつつある「メモリ帯域幅」の重要性を解説し、日本企業がAIインフラへの投資対効果を最大化するための戦略を考察します。
「計算速度」から「転送速度」へ：AI開発のボトルネックの変化
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用が進む中、AIインフラに求められる要件が質的に変化しています。これまでのAI開発、特にディープラーニングの学習フェーズでは、GPUの「演算性能（FLOPS）」が最重要視されていました。どれだけ速く計算できるかが、モデルの学習時間を短縮する鍵だったからです。
しかし、現在の企業における関心事は、学習済みのモデルをどう動かすか、つまり「推論（Inference）」の効率化にシフトしています。ここで直面するのが「メモリの壁」です。nasscom等の技術コミュニティでも議論されている通り、LLMのワークロードにおいては、計算速度そのものよりも、「メモリ帯域幅（Memory Bandwidth）」が性能の制約要因（ボトルネック）になるケースが増えています。
LLMは、次に来る単語（トークン）を予測するために、膨大なパラメータをメモリから読み出す必要があります。計算チップがいくら速くても、データの供給が追いつかなければ、GPUは待ちぼうけを食らうことになります。これが、H100とH200の実効性能を分ける決定的なポイントです。
H200の本質的な進化：HBM3eによる帯域と容量の拡大
NVIDIAのH100は現在も世界的に争奪戦が続く最高峰のGPUですが、H200はその「メモリ周り」を大幅に強化したモデルです。H200は、HBM3e（第5世代広帯域メモリの拡張版）を採用しており、H100と比較してメモリ帯域幅が約1.4倍、メモリ容量が80GBから141GBへと約1.8倍に増加しています。
このスペック向上は、実務においてどのような意味を持つのでしょうか。第一に、推論速度（レイテンシ）の改善です。データの読み出しが高速化されることで、ユーザーへの応答速度が向上し、ChatGPTのような対話型AIの体験がよりスムーズになります。
第二に、運用コストの最適化です。メモリ容量が141GBに増えたことで、これまで複数のGPUに分割（モデル並列化）しなければ載せられなかった「700億（70B）パラメータクラス」のモデルを、1基のGPUに収められる可能性が高まります。これは、サーバー間の通信オーバーヘッドを削減するだけでなく、必要なGPU枚数を減らすことによるTCO（総所有コスト）の削減にも寄与します。
日本企業における活用シナリオとリスク
日本国内においても、独自のLLM開発や、Llama 3などのオープンモデルを自社環境（オンプレミスまたはプライベートクラウド）でホスティングしたいというニーズが高まっています。セキュリティやガバナンスの観点から、外部APIにデータを送りたくないという企業心理が働いているためです。
例えば、社内文書検索システム（RAG）を構築する場合、H200のような高帯域メモリを持つGPUを採用することで、大量のドキュメントを高速に処理し、より多くのユーザーからの同時アクセスに耐えうるシステムを構築できます。特に日本語モデルはトークン処理が複雑になる傾向があるため、メモリ性能の余裕はシステムの安定稼働に直結します。
一方で、リスクも存在します。H200は極めて高価であり、入手性も不透明です。「最新だから」という理由だけでオーバースペックなGPUを調達することは、ROI（投資対効果）を悪化させるリスクがあります。小規模なモデルや、レイテンシがそれほど重要でないバッチ処理中心の業務であれば、H100や、あるいは一世代前のA100でも十分なケースは多々あります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの技術トレンドと国内の事情を踏まえると、以下の3点が意思決定の指針となります。
1. 「計算」より「メモリ」を基準にしたサイジング
自社で扱いたいLLMのサイズと、想定される同時接続数をベースに、必要なメモリ容量と帯域幅を計算してください。単に「GPUの枚数」で考えるのではなく、「モデルがメモリに収まるか」「帯域幅がボトルネックにならないか」を技術検証（PoC）段階で見極める必要があります。
2. クラウドとオンプレミスのハイブリッド戦略
H200のような最新ハードウェアは、初期段階では主要クラウドベンダーから提供されることが一般的です。まずはクラウドインスタンスでH200の性能を検証し、コストメリットが確実に見込める場合にのみ、自社保有や専用リザーブドインスタンスへの切り替えを検討するという段階的なアプローチが推奨されます。
3. ソフトウェアによる最適化の優先
ハードウェアの更新を待つ前に、ソフトウェア面での対策も不可欠です。vLLMやTensorRT-LLMといった推論最適化ライブラリを活用することで、既存のH100やA100でも性能を数倍に引き上げられる可能性があります。ハードウェア投資は、こうしたソフトウェア的な工夫をやり尽くした後の選択肢として位置づけるのが、堅実な日本企業らしい進め方と言えるでしょう。