すべてのAIチップ · を追跡
すべてのメーカー、すべてのファウンドリからのすべてのAIチップ。スペック、消費電力、クラウド料金、既知のバイヤー、ライブ供給逼迫度 · ファウンドリ、メモリサプライヤー、ラック、データセンター、およびそのチップ上で学習されたモデルとクロスリンク。
- 加重逼迫度68
- リードタイム乗数2.09×
- 設備投資アクセラレータ1.85×
- フロンティア保有プレミアム+60
New since Apr 14, 2026
verified on the source page · specs added after review- Zhenwu M890Alibaba T-Headannounced2026-05-20source
T-Head formally debuted the Zhenwu M890 as its latest AI training and inference processor for datacenter use.
- TPU 8tGoogleannounced2026-04-22source
Google announced TPU 8t as its training-focused eighth-generation TPU for AI workloads.
- TPU 8iGoogleannounced2026-04-22source
Google announced TPU 8i as its inference-focused eighth-generation TPU for AI workloads.
ティアラダー
フロンティア · メインストリーム · 特化型 · レガシー · 四半期ごとに評価
ハイパースケーラー向けに大規模出荷されている現世代のフラッグシップシリコン。現在、最大級のモデルを学習しているチップです。
ワット当たり性能
FP16 TFLOPs 対 TDP · 対数スケール · バブルの大きさ = HBM容量
左上ほど優秀です。次の線より上のチップは 4 T/W 効率フロンティアです · ハイパースケールでの電力予算の勝負はそこで決まります。ウェハースケールやマルチダイのスーパーチップは、ワット数を犠牲にして処理能力を得るため右上に位置します。
チップ需要ラダー
現在の供給の逼迫度 · 受注状況と決算説明会から手作業で集計
供給に関するメモ
- GB200Sold out through 2027 · Oracle, Microsoft, Meta competing
- GB300xAI Memphis + Stargate phase 2
- B200CoWoS-L packaging capacity is the bottleneck
- Ascend 910CChina export-ban alternative · SMIC N7 constrained
- WSE-3G42 Condor Galaxy absorbing most wafers
- B300Ultra variant ramping Q4 2025
これは次のチップ別プレビューです: AIコンピュート需要指数 掲載先: /compute · 100を超えて上限なし、市場が過熱すると250以上になります。ハイパースケーラーの受注状況と決算開示から毎週更新されます。
最適な用途
ライブスペックデータから算出された6つの厳選ショートリスト
FP16スループット最大
FP16/BF16 TFLOPsの上位5件 · 価格と電力は考慮しない · 純粋な計算性能
最高効率(TFLOPs/W)
ワットあたりのFP16 TFLOPsが最良 · データセンターの電力予算を成り立たせるチップ
最安のクラウドレンタル
パブリッククラウドで1時間あたりの料金が最安 · 手軽な実験に最適
フルリーダーボード
Geckoスコア順 · ティア、新しさ、採用度、性能密度の複合
| # | チップ | メーカー | スコア |
|---|---|---|---|
| 1 | NVIDIA | 94 | |
| 2 | NVIDIA | 86 | |
| 3 | 83 | ||
| 4 | AWS | 78 | |
| 5 | NVIDIA | 75 | |
| 6 | AMD | 75 | |
| 7 | Huawei | 75 | |
| 8 | 71 | ||
| 9 | NVIDIA | 70 | |
| 10 | AMD | 68 | |
| 11 | AMD | 65 | |
| 12 | Cerebras | 60 | |
| 13 | Intel | 57 | |
| 14 | NVIDIA | 55 | |
| 15 | NVIDIA | 55 | |
| 16 | Meta | 52 | |
| 17 | 49 | ||
| 18 | Microsoft | 42 | |
| 19 | Groq | 34 | |
| 20 | NVIDIA | 31 |
メーカー別
10社 · 3ファウンドリ · 2か国
よくある質問
ライブデータセットから抽出 · 毎日更新
現在FP16 TFLOPsが最も高いAIチップはどれですか?
密なFP16スループットでは、NVIDIA GB300(Grace Blackwell Ultra)がスーパーチップあたり約5000 TFLOPsでトップ、次いでGB200が4500 TFLOPsです。Cerebras WSE-3はウェハーあたり125000 TFLOPsに達しますが、根本的に異なるアーキテクチャです · 1枚のウェハーに約50基のGPU相当が収まっています。
ワットあたりの効率が最も高いAIチップはどれですか?
出荷中のチップでは、Google TPU v7(Ironwood)とNVIDIA B200がワットあたりのFP16 TFLOPsで首位を争っています。Trillium(TPU v6e)もそれに迫ります。推論重視の設計(Ironwood、Groq LPU)は学習専用の回路を省くため、性能/ワットで優位になりやすい傾向があります。
NVIDIA以外にAIチップを製造しているのはどこですか?
BenchGeckoで追跡している量産AIアクセラレータを出荷する企業は10社あります · NVIDIA、AMD、Google、AWS、Intel、Microsoft、Meta、Huawei、Cerebras、Groqなど。サードパーティ向け販売ではNVIDIAが圧倒的ですが、ハイパースケーラーは依存を減らすため、独自設計のシリコン(Trainium2、TPU v7、Maia 100、MTIA)の出荷を増やしています。
AIチップはどのファブで製造されていますか?
追跡対象チップの90%はTSMCで製造されています。GlobalFoundriesはGroqの14nm LPUを担当しています。SMICは米国の輸出規制への主な対応として、HuaweiのAscend 910CをN7ノードで製造しています。TSMCの先端ノード(N5/N4/N3)は、現世代のNVIDIA、AMD、AWS、Google、Microsoft製シリコンのボトルネックです。
チップを「フロンティア」ティアと判断する基準は何ですか?
フロンティアは、2025年から2026年に出荷され、ハイパースケーラーが広く発注している現世代のフラッグシップを指します。メインストリームは、現世代の非フラッグシップ、または現在も稼働中の前世代フラッグシップ(H100、H200、MI300X)です。スペシャライズドは、ウェハースケール、LPU、MTIAなどのカスタム設計を指します。レガシーは、販売終了または段階的に廃止されるもの(A100、V100)です。ティアは四半期ごとに見直されます。
BenchGeckoはチップのデータをどこから取得していますか?
スペックはメーカーのデータシート、購入者の開示情報はSEC 10-K提出書類と決算説明会の書き起こし、$/時間はクラウドプロバイダーのAPI価格、発売日は公開プレスリリースから取得しています。各チップの詳細ページにはソースへのリンクがあります。有料データなし · ベンダー提供のランキングなし · すべて再現可能です。
関連項目
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