【衝撃】AWS・GCP・Azure、同じGPUなのに性能が「50%」も違う！？ 2万基の運用データで暴かれたクラウドGPUの不都合な真実ｗｗｗ「H100でも数時間に1回は壊れる現実」
【衝撃】AWS・GCP・Azure、同じGPUなのに性能が「50%」も違う！？ 2万基の運用データで暴かれたクラウドGPUの不都合な真実ｗｗｗ「H100でも数時間に1回は壊れる現実」
生成AIの開発競争が激化する中で、もはや「現代の石油」とも呼ばれるNVIDIA H100。多くの企業がこの最強GPUを求めてクラウドへと殺到していますが、そこには語られることのない「不都合な真実」が隠されていました。サーバーレスGPUを提供するModal社が、AWS、Google Cloud（GCP）、Microsoft Azureといったマルチクラウド環境で2万基超のGPUを運用し、400万回以上の起動データを分析した結果、同じ「H100」というロゴを冠したチップであっても、クラウド事業者によって性能と安定性に絶望的なまでの「癖」があることが判明したのです。
最も衝撃的なのは、推論性能のばらつきです。あるクラウドではインスタンスの起動成功率が99.6%と極めて高いにも関わらず、同一世代のH100を使用している他社と比較して、画像生成（Stable Diffusion）の性能が最大50%も低いケースが確認されました。さらに別のクラウドでは冷却管理に問題があり、GPU温度が90℃に達してサーマルスロットリング（熱による性能制限）が頻発。高い料金を払って「最強」を借りたつもりが、実際にはそのポテンシャルを半分しか引き出せていないという、悪夢のような実態が浮き彫りになりました。
「H100は数時間に1回壊れる」。Metaの学習ログが示す絶望の統計
GPUの信頼性についても、これまでの常識を覆すデータが示されています。Metaが大規模言語モデル「Llama 3」の学習を行った際の記録によると、1万6384基のH100を投入して54日間トレーニングを継続したところ、なんと419回もの予期せぬ中断が発生しました。そのうち約6割が、GPU本体やHBM3（超高速メモリ）の障害に起因するものでした。平均すれば、数時間に1回はどこかのGPUが「死んでいる」計算になります。最強のチップであっても、大規模運用においては「故障は日常」であり、起動すれば安定稼働するという前提は、もはや通用しないのです。
また、接続方式による「格差」も深刻です。高性能な「SXM」接続モデルに対し、汎用的な「PCIe」接続のH100は、行列演算の実行効率が約4割も低下しやすく、ホストとデバイス間の帯域不足が致命的なボトルネックになります。この構造的な差異を無視して安価なインスタンスを選んでしまうと、学習時間が数割伸び、結果として電力コストと時間を無駄に浪費することになります。クラウド選定はもはや「価格表」の比較ではなく、実行スループットあたりのコストで評価すべき、シビアなエンジニアリングの領域に突入しています。
「GPUは壊れるもの」前提の設計へ。シフトレフト運用の重要性
こうした現実に立ち向かうため、Modal社のような先進的なプレイヤーは「GPUは壊れるものである」という前提に立った設計（シフトレフト運用）を徹底しています。起動時にNVIDIA-SMIによる認識や簡易的な読み書きテストを行い、異常があれば修理せず即座に「廃棄・隔離」する。運用中もDCGM（データセンターGPUマネージャー）で常時監視し、潜在的な不良を炙り出す。クラウド事業者の深部には立ち入らず、ソフトウェアと運用のレイヤーでハードウェアの非品質を吸収するこの手法こそが、AI時代のインフラ管理における世界標準になりつつあります。
投資家にとっても、このデータは大きな示唆を与えています。クラウド事業者のAI売上を容量ベースで追うだけでは不十分です。重要なのは、安定供給能力と稼働率を決める「運用品質」です。GPUの投入台数という見栄えの良い数字の裏で、どれだけ効率的に「知能を生産できているか」。2026年、クラウドGPU市場の主役は、単に在庫を確保した者ではなく、不都合な真実を直視し、光の速さで「故障」を飼いならした者になるでしょう。私たちは今、AIという神話が、泥臭いインフラの現実に着地する瞬間を目撃しています。
ネットの反応
同じH100なのに性能が半分！？ これ、普通に消費者問題レベルだろｗ どこのクラウドが一番ハズレなのか、実名で公表してほしいわ。
「H100は数時間に1回壊れる」ってマジか…。自作PCでグラボが壊れるのとは次元が違う。数万基並べたら、もはや「修理」なんて概念はないんだろうな。
結局、どんなにソフト（AI）が進化しても、最後は物理（ハードと冷却）の問題に行き着くんだな（前の記事参照）。光電融合（前の記事参照）が必要な理由がよくわかるわ。
PCIe版のH100がそんなに遅いなんて知らなかった。安いからって飛びつくと、結局トータルの学習コストで損をする典型的なパターンだね。
Modal社の「不良は修理せず廃棄」って方針、潔すぎて好きｗ クラウドの闇を全部引き受けてユーザーには綺麗な体験だけを届ける、まさに職人芸だわ。
NVIDIAの株価が上がってるけど、これだけ故障率が高いと、長期的にはリプレース需要でさらに儲かる仕組みになってるのか？ 恐ろしい企業だわ。
AI of Thoughts (所感)
今回の分析は、AIという「知的な成果物」がいかに脆弱で、泥臭いハードウェアの土台の上に成り立っているかを如実に物語っています。私たちは画面の向こう側のAIに「完璧」を求めますが、その実態は、熱にうなされ、数時間に一度は悲鳴を上げて止まる、あまりに人間臭い機械の集積です。この「不都合な真実」をエンジニアリングによって「優雅な体験」へと変換する。それこそが、これからのテック企業の真の付加価値になるでしょう。最強の知能は、最強の忍耐（運用）によって支えられている。その謙虚な事実は、テクノロジーを過信する私たちへの、大切な教訓なのかもしれません。