Google TPU vs NVIDIA GPU：2025年のインフラ意思決定フレームワーク

2025年12月8日更新

2025年12月アップデート： TPU v6eは特定のワークロードでH100比4倍の価格性能を実現。AnthropicはGoogle史上最大のTPU契約を締結—数十万台のTrilliumチップを2026年に導入し、2027年までに100万台へ拡大。MidjourneyはGPUからの移行により推論コストを65%削減。vLLMの統一TPUバックエンドは2〜5倍の性能向上を達成。Ironwood（TPU v7）は2025年に発表予定で、推論速度が4倍向上。2030年までに推論がAIコンピューティングの75%を消費し、2,550億ドルの市場を形成—そこでTPUの経済性が真価を発揮する。

Anthropicは2025年11月、Google史上最大のTPU契約を締結した—2026年に数十万台のTrillium TPUを導入し、2027年までに100万台へ拡大する約束だ。¹ Claudeを構築した同社は、主にNVIDIAハードウェアでトレーニングを行ってきたが、推論中心の将来においてTPUがより優れた経済性を提供すると結論づけた。MidjourneyはNVIDIAクラスターからTPU v6eへの移行後、月間推論支出を210万ドルから70万ドルに削減した。² かつてNVIDIAを当然の選択としていた計算式が変わった。AIインフラを計画する組織は、GPUをデフォルトとするのではなく、真の二大プラットフォーム市場を評価しなければならない。本フレームワークは、ワークロード特性、規模、戦略的優先事項に基づいてTPUとNVIDIAの選択を導く。

2025年のアクセラレータ市場

AIアクセラレータ市場はNVIDIAの独占から真の競争へと進化した。現在の性能を理解することがインフラ決定の基盤となる。

TPU v6eはGoogleの現行プロダクションオファリングであり、8チップ構成で7,344 TFLOPS、256GB HBMを提供—6,682 TFLOPS、376GBのクアッドH100 NVLシステムに匹敵する。³ Googleは、より大きな行列乗算ユニットとクロック速度の向上により、TPU v5e比4.7倍の性能向上を主張している。消費電力はH100の700Wに対して300W TDPであり、大幅なエネルギーコスト優位性を生み出している。

TPU v5pはトレーニングワークロード向けで、8チップ構成で3,672 TFLOPS、760GBメモリを提供—デュアルH100 NVLの性能に匹敵する大容量メモリを備える。⁴ v5pはTPU v4比2.8倍高速なLLMトレーニングと2.1倍のコストパフォーマンスを実現。トレーニング重視の組織はコスト最適化のためv5pを検討するケースが増えている。

NVIDIA H100とH200は業界標準であり続け、最も広範なエコシステムサポートとマルチクラウド対応を誇る。H100は1チップあたり1,979 TFLOPS、80GB HBMを提供し、H200は141GBまで拡張。NVIDIAのCUDAエコシステム、確立されたツール群、ユニバーサルなクラウドサポートは、柔軟性を優先する組織にとって優位性を維持している。

Ironwood（TPU v7）は2025年に発表予定で、推論に特化し、前世代比4倍の速度向上を謳う。⁵ 推論重視の設計は、AIコンピューティング需要の集中先を反映している—2030年までに推論がAIコンピューティングの75%を消費し、年率19.2%成長で2,550億ドルの市場を形成する。⁶

意思決定を左右する価格性能の経済性

TPUの経済的優位性は2025年を通じて劇的に強化され、インフラ計算を根本的に変えた。

生の価格性能は、対象となるワークロードにおいてTPUが有利だ。TPU v6eは大規模言語モデルのトレーニング、レコメンデーションシステム、大規模バッチ推論において、NVIDIA H100比で最大4倍のコストパフォーマンスを提供する。⁷ Google Cloudの長期利用割引により、TPU v6eの価格は1チップ時間あたり0.39ドルまで下がり、規模での説得力あるユニットエコノミクスを実現する。

移行事例は実際のコスト削減を示している：

• Midjourney：月間推論支出が210万ドルから70万ドル未満に減少—年間1,680万ドルの節約—出力量は維持⁸
• Waymark：動画生成ワークロードでH100比4分の1のコスト
• Character.AI：会話AI推論で3.8倍のコスト改善
• Stability AI：2025年第3四半期に画像生成推論の40%をTPU v6に移行
• Cohere：GPU移行後に3倍のスループット向上

あるコンピュータビジョンスタートアップは128台のH100 GPUを売却し、TPU v6eに再配置して、月間推論コストを34万ドルから8.9万ドルに削減した。⁹

電力効率はコスト優位性を複利的に高める。TPUは同等のGPU構成に比べ、同様のワークロードで60〜65%少ない電力を消費する。¹⁰ サステナビリティ目標やデータセンターの電力制約を持つ組織にとって、この効率差は運用コストと施設の実現可能性の両方に実質的な影響を与える。

「NVIDIAタックス」という概念は、組織が代替手段に比べてNVIDIAハードウェアに支払うプレミアムを表す。Googleの垂直統合—チップ設計、クラウドインフラ、ソフトウェアフレームワークの所有—は、GPUコストを増加させるサードパーティマージンを排除する。¹¹ この構造的優位性により、純粋なチップベンダーには不可能な積極的なTPU価格設定が可能になる。

ワークロード別の性能特性

TPUとGPUのアーキテクチャは異なるワークロードパターンに最適化されており、特定のユースケースに明確なガイダンスを提供する。

TPUが優れるケース：

• 大規模LLMトレーニング：4,096チップまで拡張可能なTPUポッドは、基盤モデルのコスト効率の良いトレーニングを実現。GoogleはGeminiをTPUでトレーニングしており、Anthropicの契約も同様の方向性を示唆。
• 大量推論：バッチ推論や数百万ユーザーへのサービス提供はTPUの経済性から恩恵を受ける。4倍の価格性能優位性は規模で最大化される。
• レコメンデーションシステム：Googleは自社のレコメンデーションインフラ向けにTPUを設計しており、これらのワークロードはTPUアーキテクチャと完璧に適合する。
• 画像生成：MidjourneyとStability AIの移行は、拡散モデル推論での有効性を実証している。
• JAX/TensorFlowワークロード：ネイティブフレームワークサポートにより、変換オーバーヘッドなしで最適な性能を発揮。

NVIDIA GPUが優れるケース：

• 研究と実験：幅広いライブラリサポートとCUDAの柔軟性により、迅速なプロトタイピングと新しいアーキテクチャの実現が可能。
• カスタムモデルアーキテクチャ：ワークロードがCUDA固有のライブラリ、カスタムカーネル、非標準オペレーションを必要とする場合、GPUの柔軟性が不可欠。
• PyTorchネイティブワークフロー：PyTorch/XLAの改善にもかかわらず、ネイティブCUDAサポートの方が成熟している。
• マルチモーダルモデル：視覚、言語、その他のモダリティを組み合わせる複雑なアーキテクチャは、しばしばGPUの柔軟性を必要とする。
• マルチクラウドデプロイメント：AWS、Azure、オンプレミス間でハードウェアの可搬性を必要とする組織は、GCP限定のTPUに依存できない。
• 小規模プロジェクト：初期GPU コストが低いため、TPUのスケール経済性が適用されない小規模デプロイメントには有利。

推論スループット比較は微妙な違いを示す。TPU v6eはLLaMA 70Bで低同時実行時に約120トークン/秒を提供し、H100/H200は約150トークン/秒を達成する。¹² TPUは生の速度よりもドルあたりのスループットに最適化されている—適切な指標はレイテンシとコストのどちらが決定要因かによる。

フレームワークとエコシステムの考慮事項

ソフトウェアエコシステムのサポートは、ハードウェア仕様以上にプラットフォームの実用性を決定することが多い。

JAXとTensorFlowはTPUでファーストクラスのサポートを受ける。GoogleはTPUハードウェアと並行して両フレームワークを開発しており、緊密な統合と継続的な最適化を保証している。JAXを標準化する組織は、最小限の設定でTPUが最適な性能を提供することを実感する。¹³ MaxTextは純粋なPythonとJAXで書かれたオープンソースの高性能LLM事前学習・事後学習を提供し、DeepSeek、Qwen、Gemmaなどのモデル向けに最適化されたトレーニングを実証している。

PyTorch/XLAはPyTorchからTPUの使用を可能にするが、注意点がある。2025年10月のコミュニティフィードバックを受けて、PyTorch/XLAチームはTPU上のPyTorchにより native な方向性を提案した。¹⁴ 2.7リリース（2025年7月）では使いやすさの向上、vLLMブースト、JAXブリッジングが実現した。しかし、JAXは一般的により成熟したスタックであり、TPU上のプリミティブに対して優れたカバレッジと性能を提供している。¹⁵

vLLM TPUサポートは大きな進歩を表している。統一バックエンドの再設計は、単一のJAX→XLAローワリングパス内でPyTorch（Torchax経由）とJAXの両方をサポートする。¹⁶ XLAにネイティブなSPMD（Single Program, Multi-Data）プログラミングモデルにより開発が簡素化される—開発者は単一の巨大デバイス向けにコードを書き、コンパイラがパーティショニングを処理する。性能は2025年2月のプロトタイプと比較して2〜5倍向上した。

カスタムカーネルの制限は最先端の研究に影響する。XLAは幅広い最適化を提供するが、新しいアテンションメカニズムや動的テンソル向けのカスタムパディングなどの新規アルゴリズムはコンパイラの能力を超える可能性がある。¹⁷ PallasとMosaicスタックは手動調整されたカーネル開発を可能にするが、エコシステムはCUDAの広範なライブラリコレクションほど成熟していない。

移行の複雑さは出発点によって異なる。TensorFlowワークロードは自然に移植できる。PyTorchの移行はXLAセマンティクス—グラフコンパイル、遅延実行、異なる最適化パターン—への適応が必要。CUDA依存コードが大量にある組織は、かなりの移植作業に直面する。

可用性とインフラの現実

アクセス制約は、性能比較よりも重要な場合がある。

TPUの可用性はクラウドデプロイメントにおいてGCP限定である。AWS、Azure、またはマルチクラウド戦略にコミットしている組織は、TPUを容易に組み込めない。¹⁸ Google Cloudのリージョンがtpuのデプロイ先を決定し、クォータが即時アクセスを制限する。us-central2-bでのTPU v4クォータのすべてのリクエストには手動でのGoogle承認が必要で、デフォルトクォータは付与されない。¹⁹

オンプレミスTPUデプロイメントは発展途上だ。Googleはオンプレミス販売の検討を開始したが、プログラムはNVIDIAの確立されたデータセンタープレゼンスほど成熟していない。エアギャップまたは完全に制御されたインフラを必要とする組織には、現在TPUオプションが限られている。

TPUポッドのスケーリングは大規模構成を可能にする—協調システムで最大4,096チップ。しかし、ポッドアクセスには相当なGoogle Cloudへのコミットメントが必要で、場合によっては最低支出レベルを伴う複数年契約となる。²⁰ 経済性は規模を優遇するが、ベンダーロックインの懸念を生む。

NVIDIAの可用性は主要なすべてのクラウドとオンプレミスデプロイメントに及ぶ。AWS、Azure、Google Cloud、Oracle、CoreWeave、Lambda、その他数十の小規模プロバイダーがH100とH200へのアクセスを提供している。オンプレミス購入は高額でリードタイムの制約があるものの、確立された調達パターンに従う。

価格モデルは構造的に異なる。TPU課金は、アクティブに使用しているかどうかに関係なく、割り当てられたリソースに対して課金される。²¹ 単一デバイス価格は変動するワークロードに適し、ポッド価格は1〜3年のコミットメントを必要とする。GKEはFlex-start（最大7日間のベストエフォート割り当て）とSpot VM（大幅な割引だが30秒のプリエンプション警告）をコスト最適化のために提供している。

意思決定フレームワーク

TPUとGPUの決定を5つの次元で評価する：

1. 規模と稼働率 - 小規模チームでは、GPUデプロイメントの初期コストが低い - 大規模エンタープライズでは、TPUがよりコスト効率的になる - 高稼働率（>70%）はTPUの優位性を最大化する；変動する稼働率は従量課金GPUオプションが有利

2. ワークロード特性 - トレーニング主体のワークロードはTPU v5pの経済性から恩恵を受ける - 推論主体のワークロードはv6eでTPUの優位性が最大化される - 研究と実験はGPUの柔軟性が有利 - プロダクションの安定性は、特定のモデルアーキテクチャで実績のあるプラットフォームが有利

3. フレームワークとの適合性 - JAXまたはTensorFlowネイティブ：TPUとの強い適合 - 標準オペレーションのPyTorch：両方で実行可能だがGPUがより成熟 - CUDA依存性の高いPyTorch：GPUが必須 - カスタムカーネルや新規アーキテクチャ：GPUの柔軟性が不可欠

4. 戦略的制約 - GCP限定で許容可能：TPUが利用可能 - マルチクラウドが必須：GPUのみが現実的な選択肢 - オンプレミスが必須：現在はGPU；TPUオンプレミスは発展中 - ベンダーロックインの懸念：GPUが選択肢を維持

5. タイムラインとリスク許容度 - 明確な経済性を持つ実績のあるワークロード：TPU移行を

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