GeForce RTX 2080 SUPER vs Radeon RX 9060 XT 16GB 性能比較
3Dグラフィックス性能ではRadeon RX 9060 XT 16GBが約4%リードしています。
- GeForce RTX 2080 SUPER19,391
- Radeon RX 9060 XT 16GB20,129
どっちを選ぶ?比較解説
RTX 2080 SUPERは2019年発売のTuring世代で、TU104に8GBのGDDR6を256bitバスで組み合わせ、PCIe 3.0 x16で接続します。RX 9060 XT 16GBは2025年発売のRDNA 4世代で、Navi 44に16GBのGDDR6を128bitバスで搭載し、PCIe 5.0 x16で接続します。
ベンチマークスコアはRTX 2080 SUPERが19,391、RX 9060 XT 16GBが20,129で、RX 9060 XT 16GBが約4%上回ります。TDPはRTX 2080 SUPERが250W、RX 9060 XT 16GBが160Wで、90W低くなります。VRAMは8GBから16GBへ倍増します。
RX 9060 XT 16GBはFSR 4に公式対応し、AV1エンコードも使えます。一方、NVIDIAからの乗り換えになるため、RTX 2080 SUPERで使っていたDLSSは使えなくなります。RX 9060 XT 16GBはx16接続なので、PCIe 3.0のマザーボードでも帯域の影響は比較的小さく済みます。
性能だけを見ると横移動に近く、性能向上を目的とした買い替えにはおすすめしにくい組み合わせです。消費電力を大きく下げたい、VRAM不足を解消したい、FSR 4を使いたいといった目的があるなら検討の価値があります。補助電源の端子はモデルによって異なるので、電源の端子とメーカーの推奨容量を確認してください。
使うCPUに合わせた電源容量は、電源容量計算機でRadeon RX 9060 XT 16GBを選んだ状態から計算できます。
スペック比較表
| 項目 | GeForce RTX 2080 SUPER | Radeon RX 9060 XT 16GB |
|---|---|---|
| 3Dスコア | 19,391 | 20,129 |
| 2Dスコア | 917 | 1,167 |
| ビデオメモリ | 8 GB | 16 GB |
| コアクロック | 1,650 MHz | 1,700 MHz |
| TDP | 250 W | 160 W |
| 発売年 | 2019年前後 | 2025年前後 |
| 参考価格 | $486.96(約76,000円) | $529(約83,000円) |
※参考価格の円換算は1ドル=157円で換算(2026年10月23日時点)
用途別の適性比較
| GeForce RTX 2080 SUPER | Radeon RX 9060 XT 16GB | |
|---|---|---|
| フルHDゲーム | ★★★★★ | ★★★★★ |
| WQHD・4Kゲーム | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 動画編集・3DCG | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 事務・動画視聴 | ★★★★★ | ★★★★★ |
※ベンチマークスコアをもとにした当サイト独自の目安です。
比較のポイント
3Dグラフィックス性能はRadeon RX 9060 XT 16GBが20,129、GeForce RTX 2080 SUPERが19,391で、約4%の差があります。ほぼ互角と言ってよい性能差です。価格や消費電力、入手性で選んで問題ありません。
消費電力の目安となるTDPはGeForce RTX 2080 SUPERが250W、Radeon RX 9060 XT 16GBが160Wです。Radeon RX 9060 XT 16GBの方が大幅に省電力で、電源ユニットの要件も緩くなります。
それぞれの詳細ページ
よくある質問
Q.GeForce RTX 2080 SUPERとRadeon RX 9060 XT 16GBはどちらが速いですか?
A.3Dグラフィックス性能(総合スコア)ではRadeon RX 9060 XT 16GBが約4%高いスコアです(20,129 vs 19,391)。
Q.GeForce RTX 2080 SUPERとRadeon RX 9060 XT 16GBの発売時期は?
A.GeForce RTX 2080 SUPERは2019年頃、Radeon RX 9060 XT 16GBは2025年頃の発売です。
Q.VRAM(ビデオメモリ)の違いは?
A.GeForce RTX 2080 SUPERは8 GB、Radeon RX 9060 XT 16GBは16 GBです。高解像度テクスチャや生成AI用途ではVRAM容量が重要になります。