ディスクリート デスクトップ GPU 分野における Nvidia と AMD の過去の市場シェアを見ると、2018 年には 64 対 36 という健全な割合で分かれていることがわかります。これは RTX 20 シリーズの発売前のことであり、Nvidia が依然としてリーダーでしたが、AMD は市場の 36% という立派なシェアを占めていました。それ以来、AMD のシェアは着実に低下し、2025 年末にはわずか 5% に達しました。AMD よりも多くの VRAM と 1 ドルあたりの価値を提供しているにもかかわらず、人々が Nvidia を買い続ける理由はたくさんありますが、ここで私が焦点を当てているのは、AMD を選択するときに意図的に妥協することです。 RX 90 シリーズの結果は大幅に向上しましたが、ゲーマーが最初に考えるのはおそらくレイ トレーシングのパフォーマンスの低さです。ただし、本当に革新的なレイトレーシング タイトルはほんのわずかで、ほとんどは照明、反射、影の改善よりも FPS の向上を好みます。 AMD GPU に関連するより目に見える侵害は、ソフトウェアの成熟度、エコシステム ゲーム、生産性プログラムとの互換性に関連しています。ゲーマーはこれらの要素を気にしないかもしれませんが、グラフィックス カードを取り巻くインフラストラクチャ全体を重視する消費者にとっては重要です。
Nvidia を辞めて AMD GPU を手に入れた後、最も恋しい 4 つのこと
AMD グラフィックス カードへの切り替えは、最も簡単なプロセスではありません。
DLSSの優位性はマーケティングだけではない
先行者利益とより多くのリソースを手元に
AMD は PC 業界で最悪のマーケティング マシンの 1 つを持っていると正当に主張する人もいます。 「AMD は勝利の機会を決して逃さない」や「勝利の口から敗北をもぎ取る AMD の能力」などの古典的な風刺は、AMD に対する消費者の感情を非常に明確にします。それでも、ソフトウェア面における Nvidia の優位性は、どちらの陣営のことを話しているのかにもよりますが、マーケティングの成功か失敗だけではありません。 Nvidia は何十年にもわたってハードウェアとソフトウェアのイノベーションの最前線に立ってきましたが、近年、後者の方がより顕著になってきています。 DLSS アップスケーリングおよびフレーム生成スイートの開発により、ゲーマーは競合他社よりも Nvidia GPU を好むようになりました。 DLSS は常にテクノロジーを導入し、洗練させてきましたが、後に AMD と Intel が複製を試みましたが、結果はまちまちでした。
AMD の FSR スイートは 2026 年に DLSS との差をほぼ縮めていますが、依然として重要な分野で Nvidia を追いかけています。たとえば、AMD には、Nvidia のマルチ フレーム生成 (MFG) およびレイ再構成テクノロジに相当するものがまだありません。 AMD の 4x および 6x フレーム世代がすぐに FSR に登場する可能性がありますが、現時点では MFG がリードしています。さらに、AMD は動的フレーム生成に対する答えをまだ持っていません。 Team Red のレイ再生機能はまだプレビューのような感じで、ゲームのサポートはひどく不足しています。実際、ゲームのサポートは、DLSS 対 FSR のより大きな議論の問題でもあります。アップスケーリングをサポートするゲームの約 97% が DLSS もサポートしていますが、FSR の同じ数字は 72% にすぎません。後者は決して小さい数字ではありませんが、Nvidia GPU を使用すると、アップスケーラーのより普遍的なサポートが得られるという事実には変わりありません。
Nvidia は、古いグラフィックス カードのサポートでも先行しており、RTX 20 シリーズまでの DLSS Transformer モデルを利用できます。一方、AMD は、RX 90 シリーズの初期の独占サポートに関する消費者のフィードバックを受けて、古い GPU でのみ FSR 4.1 を発表しました。現時点では、FSR 4.1 はドライバーのアップデートとともに RX 7000 シリーズ GPU に到着しています。ゲーマーを対象に実施されたいくつかのブラインド テストで示されているように、単純なアップスケーリングを直接比較した場合でも、速度に関しては DLSS の方が優れた結果が得られます。 FSR 4.1 は、最近の FSR 3 スイートと比べると大きく異なりますが、画質と時間的安定性の点では、依然として DLSS がリードしています。結局のところ、DLSS はより成熟した機能セットであるのに対し、FSR は常に追いついており、状況がすぐに変わることはないようです。公平を期すために言うと、Nvidia にはより多くのリソースがあり、AI 研究とソフトウェア エンジニアリングに多額の投資が可能です。また、DLSS ステータスの向上にも貢献します。
Nvidia の DLSS は依然として AMD の FSR よりも優位性があり、それは決して変わらない可能性があります
これは何か驚くべきことでしょうか？
AI ワークロードは Nvidia スタックを優先します
もはやゲームだけが考慮事項ではありません
今日の GPU エコシステムを比較する場合、ネイティブ AI の部分を無視することはできません。 AI 研究用のプログラミング モデルに関しては、Nvidia 独自の CUDA プラットフォームが、AMD のオープンソース RoCM プラットフォームよりも依然として好まれています。ほとんどすべてのカスタム オペレーターと量子化ライブラリは、最初に CUDA 上で構築およびテストされ、ROCm のサポートは後で提供されます。 ROCM は長年にわたって大幅に成熟しており、基本的な LLM 推論については、CUDA とパフォーマンスに違いはありません。とはいえ、Nvidia を使用すると、最先端の LLM、ライブラリ、カスタム パッケージとのプラグ アンド プレイ互換性が得られます。
主にテキストベースの推論を使用していて、手動セットアップを気にしない場合は、AMD GPU で問題ありません。ただし、イメージ生成、OS サポート、および初日サポートに妥協できない場合は、Nvidia を使用する方が合理的です。 Nvidia と AMD のどちらを選択するかについては、ゲーマーだけでなく、地元の AI 愛好家や専門家も考慮すべき点が多くあります。そして、CUDA の優位性は無視するのが困難です。
ローカル AI はこれまで以上にアクセスしやすくなりましたが、GPU サイズに関する大きな注意点があります
ローカル AI スタックから優れたパフォーマンスを得るには、システムの仕様が依然として重要です
クリエイティブなワークロードは依然として Nvidia の領域です
AMD アドレナリンでも休むことはできない
ローカル AI ワークロードの理想的な消費者ではないとしても、ゲームをストリーミングしたり、ビデオを編集したり、3D レンダリング プログラムを使用したりする可能性があります。 Nvidia の NVENC エンコーダは依然として標準であり、同じビットレートで AMD の AMF よりも優れた品質を提供します。ただし、AMD の AMF は RDNA 4 で大幅に改善されています。また、AMD の Adrenalin Suite ではまだ実現されていない方法で、Nvidia Broadcast、ShadowPlay、および Reflex が連携しているという事実もあります。 Reddit を閲覧すると、ドライブのタイムアウト、黒い画面、特定のゲームの不安定性について不満を訴える人々が今でも見かけられます。 Nvidia アプリは Adrenalin ほど洗練されていないかもしれませんが、現時点ではより安定しているようです。
Nvidia の CUDA は、Adobe Premiere Pro、After Effects、Blender などのプログラムで再び主導権を握り、多くの場合 AMD ハードウェアよりも優れたパフォーマンスを提供します。こうしたワークフローに携わる専門家は、基本的に Nvidia の選択を強いられることが多いです。消費者は、より手頃な価格のハードウェアをサポートしたいと考えていますが、パフォーマンス、安定性、互換性の欠陥を犠牲にしてサポートすることはできません。 AMD は、これらの各分野で Nvidia との差を縮めるために懸命に努力してきましたが、Nvidia には無視できない真の優位性があります。
- メモリクロック速度
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1750MHz
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ブラックウェル
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tsmc4n
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6144
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- AIアクセラレータ/コア
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Nvidia と AMD 両方の最新の GPU を所有していることで、2026 年にはハードウェアよりもソフトウェアが重要になることに気づきました。
その違いはもはや純粋にシリコンベースのものではありません
AMDはそれほど遅れをとっていませんが、購入する前に妥協点を認識しておく必要があります
AMD の現在の状況と数年前の状況を比較すると、その違いは明らかです。私たちは、レイ トレーシングとアップスケーリングにおける実際のパフォーマンスの飛躍、ROCM の大幅な改善、生産性アプリの実現可能性を確認してきました。とはいえ、Nvidia は依然としてほぼすべての分野でリーダーであり、同様の価格のハードウェアを比較する場合、これらの違いは顕著になります。
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