في السنوات القليلة الماضية، تطور قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل مذهل. يمتلك الكثير من الناس حواسيب شخصية أو هواتف ذكية، لذا يمكنهم تجربة قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي مجانًا. تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي يتطلب تأمين كمية كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء.





التكاليف الاستثمارية الهائلة أمر طبيعي، لكن إذا لم تحدث مشكلات، يظهر كل عام نماذج GPU جديدة ذات قدرة معالجة محسنة، وهذا أمر حقيقي. وهو أمر حقيقي أيضًا أن أمريكا هي التي تضمن كميات كبيرة من GPU وتدير أعمال الذكاء الاصطناعي على أعلى مستوى عالمي.
من هذه الأسباب، كتبت عن نموذج GPU متخصص نسبيًا.







رقاقة B200 من NVIDIA هي وحدة معالجة رسوميات للذكاء الاصطناعي مبنية على معمارية Blackwell، والتي تعاني من نقص شديد في التوريد عالميًا.

أوضح الأسباب بشكل واضح.

أولاً من جانب الطلب: في ظل الازدهار الحالي للذكاء الاصطناعي، تركز الشركات الكبرى مثل Meta وMicrosoft وGoogle وAmazon طلبات هائلة.

تستخدم هذه الشركات B200 لتدريب·استدلال الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة (LLM)،
وتسعى لأداء 4 أضعاف H100 (20 بيتافلوبس).

حتى نهاية 2025 مُباعة بالكامل، الطلبات الجديدة تنتظر حتى 12 شهرًا. الشركات الصغيرة والمتوسطة تواجه صعوبة في الحصول عليها وتخشى فقدان القدرة التنافسية.






من جانب العرض، السبب الرئيسي هو تأخر الانتقال إلى تقنية التغليف CoWoS-L لدى TSMC.

من نهاية 2024 إلى النصف الأول من 2025 كان الإنتاج ضعيفًا، متأثرًا بالزلازل ونقص المكونات (ذاكرة HBM3e).

بالإضافة إلى ذلك، تعطي NVIDIA الأولوية لإنتاج GB200 (سوبرشيب يحتوي على عدة B200)، مما يحد من توريد الإصدارات الفردية PCIe من B200.

المخاطر الجيوسياسية، مثل قيود التصدير بسبب التوتر التجاري بين الولايات المتحدة والصين، تعطل أيضًا سلسلة التوريد العالمية.

النتيجة: بينما تتسارع الاستثمارات في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في 2025، لا يواكب العرض، وسيستمر النقص لعدة أرباع. هذا الوضع يرمز إلى نمو صناعة الذكاء الاصطناعي ويكشف في الوقت نفسه تحديات الصناعة بأكملها.









استخدام رقاقة B200 من NVIDIA يجلب فوائد هائلة لتطوير الذكاء الاصطناعي.


حول جوانب أداء B200


أداء التدريب 3 أضعاف، أداء الاستدلال 15 أضعاف محسن مقارنة بـ H100، مع 208 مليارات ترانزستور و192 جيجابايت ذاكرة HBM3e يمكن التعامل بكفاءة مع LLM من مستوى تريليون معلمة.

بهذا، تتسارع الاختراقات في المجالات العلمية مثل اكتشاف الأدوية، محاكاة تغير المناخ، أو الحوسبة الكمومية. على سبيل المثال، يتم تقليل وقت تحليل الهياكل الجزيئية المعقدة بشكل كبير، مما يسرع تطوير أدوية جديدة.


من الفوائد، يمكن خفض تكاليف الاستدلال واستهلاك الكهرباء بنسبة 25 %.

تحسين كفاءة الطاقة يقلل تكاليف تشغيل مراكز البيانات ويجعل تشغيل الذكاء الاصطناعي مستدامًا. بالإضافة إلى ذلك، تتقدم دمقرطة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الحقيقي.

يمكن بناء الروبوتات الدردشة أو أنظمة التوصية بتكلفة منخفضة، مما يسهل على الشركات الصغيرة والمتوسطة إنشاء مصانع ذكاء اصطناعي. تأثير تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي واضح: إدخال دقة FP4 يضاعف النطاق الترددي، وتحسن دقة التعلم متعدد الوسائط (دمج النص·الصورة·الصوت).

تعزيز القابلية للتوسع عبر الجيل الخامس NVLink يجعل التعاون بين وحدات GPU متعددة سلسًا، ويصبح تدريب نماذج مستوى AGI (الذكاء الاصطناعي العام) واقعيًا. النتيجة: تعزيز التحول الصناعي وظهور تطبيقات مبتكرة في التعليم والصحة والترفيه. B200 هو المفتاح الذي يعزز التحول الصناعي ويوسع مستقبل الذكاء الاصطناعي.







رقاقة NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) في 2026 لها احتمالية عالية في مواجهة نقص أكبر.

تبدأ الشحنات بشكل كامل من نهاية 2025، لكن تأخيرات تصعيد الإنتاج لدى TSMC (المشكلات المستمرة في الانتقال إلى CoWoS-L أو آثار الزلازل) تؤثر، نقص المكونات بسبب تضاعف الطلب على ذاكرة HBM3e أيضًا خطير.

توقعات المحللين تشير إلى أن 80 % من إيرادات مراكز البيانات FY26 (154,7 مليار دولار) من عائلة Blackwell، وتم تعديل شحنات رفوف GB300 إلى الأسفل من 5-8만 إلى 1.5-2만، وعدة أرباع من نفاذ المخزون مؤكدة.

سبب الطلب: التسارع المستمر في الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي. زيادة حجم تدريب LLM أو، حتى في تحول Meta إلى ASIC/AMD, استمرار الاعتماد على NVIDIA، إمكانية عودة السوق الصيني مع التخفيف الجيوسياسي.






B300 ذاكرة 288 جيجابايت　(1.5 مرة من 192 جيجابايت B200) وعرض نطاق >8 تيرابايت/ثانية، ممتازة في معالجة النماذج الكبيرة، أداء FP4 14 بيتافلوبس (تحسن 55% من 9 بيتافلوبس B200).


تصميم كثافة عالية TDP1100 واط يصبح أساس AGI الجيل التالي وذكاء اصطناعي مستوى الخبراء، يحتكر الطلبات الكبيرة من hyperscaler.

بينما B200 موجهة نحو الاستدلال·الحسابات العلمية, B300 مخصصة للتدريب بمقياس مزدوج, ROI (معدل العائد على الاستثمار) أفضل بفضل NVLink المعزز.
سعر >40만 دولار عالي, لكن الوحدة SXM Puck تزيد المرونة, إعادة تصميم سلسلة التوريد يثير طلبًا مميزًا. النتيجة: نقص يفوق بيع 2025 الكامل لـ B200 ويدفع نمو نظام الذكاء الاصطناعي أكثر.








رقاقة B300 من NVIDIA (Blackwell Ultra) تجلب فوائد ثورية لتطوير الذكاء الاصطناعي.

مقارنة بـ B200 أداء FP4 1.5 مرة (فوق 15 بيتافلوبس), أداء الانتباه 2 مرات محسن, 288 جيجابايت HBM3e ذاكرة لمعالجة نموذج هائل (فوق تريليون معلمة).

بهذا, استدلال الذكاء الاصطناعي 11 مرة أسرع (مقابل Hopper), التدريب 4 مرات أسرع, يتحقق استدلال ذكاء اصطناعي في الوقت الحقيقي (مثال: توليد فيديو 30 مرة أسرع).
فائدة كتحسين كفاءة الطاقة, يحسن 5 مرات استهلاك الطاقة لكل TPS (توكن/ثانية), يقلل تكاليف تشغيل مراكز البيانات بشكل كبير.


الإمكانيات تتوسع في بناء مصنع ذكاء اصطناعي. تحليل جيني طبي أو تحليل تنبؤي مالي, وكيل ذكي في التجارة الإلكترونية يصبحون قادرين على الرد الفوري, يزيد إنتاجية الصناعة بأكملها.


تأثير تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي واضح, من خلال scaling وقت الاختبار يحسن دقة النموذج, تعزيز NVLink يضاعف القابلية للتوسع أكثر من مرتين. النتيجة, ذكاء اصطناعي استدلال متقدم مستوى AGI يصبح قريبًا, يسرع التحول الاجتماعي. هذه الرقاقة هي المفتاح الذي يضيء مستقبل الذكاء الاصطناعي أكثر سطوعًا.

أسباب النقص العالمي والطلب B200

・الشركات العملاقة (Meta, MS, Google, Amazon) تحتكر بالطلبات الهائلة<br> ・أداء 4 أضعاف H100 لتدريب·استدلال ذكاء اصطناعي انفجاري ・تأخير انتقال CoWoS-L TSMC + زلازل + نقص HBM ・NVIDIA تعطي الأولوية لإنتاج GB200 → نقص B200 الفردية ・توترات أمريكا-الصين تعطل سلسلة التوريد

النقاط

حالة «الجميع يريدون كثيرًا لكن لا يمكن إنتاج كفاية» تستمر حتى نهاية 2025

فوائد وإمكانيات مع B200

・تدريب 3 أضعاف، استدلال 15 أضعاف أسرع ・ذاكرة سعة كبيرة 192 جيجابايت تتعامل بسهولة مع LLM تريليون المعلمات ・اكتشاف أدوية جديدة · محاكاة مناخ تصبح أسرع بشكل دراماتيكي ・تكاليف استدلال وكهرباء -25 % → مراكز بيانات أكثر ربحية ・ذكاء اصطناعي توليدي في الوقت الحقيقي يصبح قابلاً للاستخدام حتى للشركات الصغيرة والمتوسطة ・متعدد الوسائط (صورة＋صوت＋نص) دقة تنفجر ・تطوير AGI (ذكاء اصطناعي مستوى الإنسان) يصبح واقعيًا

النقاط

رقاقة الحلم «ذكاء اصطناعي سريع · رخيص · ذكي» كل شيء في واحد

توقع الطلب على B300 في 2026

・شحن يبدأ في نهاية 2025 لكن نفاذ فوري متوقع بسبب تأخير الإنتاج ・ذاكرة 288 جيجابايت (1.5 أضعاف B200)، عرض نطاق >8 تيرابايت/ثانية ・مخصصة للتدريب مثالية لصنع AGI الجيل التالي ・الشركات العملاقة «لا يمكن بدون B300» طلبات هائلة ・سعر >40만 دولار لكن ROI استثنائي جيد ・إمكانية عودة السوق الصيني أيضًا انفجار الطلب

النقاط

«الأشخاص الذين كانوا راضين عن B200، سيردون B300 بالتأكيد»

فوائد وإمكانيات B300 (التطورات المستقبلية)

・كفاءة طاقة 5 أضعاف تحسن (TPS/MW) تقليل التكاليف ・توليد فيديو إلخ معالجة في الوقت الحقيقي 30 أضعاف أسرع ・الطب (تحليل جيني) ・المالية (تنبؤ) ・ابتكار التجارة الإلكترونية (عملاء ذكاء اصطناعي) ・مصانع ذكاء اصطناعي متعددة المستخدمين في وقت واحد، خدمات تأخير منخفض

النقاط

«نحو عالم حيث يعمل الذكاء الاصطناعي في كل مشهد يومي»

　المركز 1　　أمريكا

عدد مقدر مثبت (GPU B200)　حوالي 2,500,000 - 3,000,000 وحدة　　70-80%

- AWS: Project Ceiba 20,000+ وحدة (كلستر ذكاء اصطناعي 400 إكسافلوبس, نشر Q4 2025)
- Microsoft Azure: أكثر من 1 مليون وحدة (أساس DGX B200/GB200, لتدريب الذكاء الاصطناعي)
- Google Cloud: 80만 وحدة (دمج TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100,000 وحدة (1,000 إكسافلوبس, مشروع DOE علمي)
- CoreWeave/Lambda: عشرات الآلاف من الوحدات (توسعة CSP).

- المحرك: استثمارات ذكاء اصطناعي بقيادة الشركات العملاقة (OpenAI/Meta/Google).

التحديات: استهلاك الطاقة (1,000 واط/GPU), نقص مراكز البيانات ذات التبريد السائل.






　المركز 2　　تايوان

عدد مقدر مثبت　حوالي 10,000 وحدة (في التشغيل)　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10,000 وحدة (سوبركمبيوتر مصنع ذكاء اصطناعي, للبحث/الشركات الناشئة, إكمال Q3 2025)
- NYCU (الجامعة الوطنية يانغ مينغ تشياو تونغ): مقدمة أولية DGX B200 (مئات الوحدات, منصة بحث ذكاء اصطناعي).

- المحرك: تعاون إنتاج TSMC/NVIDIA, نظام إيكولوجي لأشباه الموصلات.

التحديات: تصميم متين لمواجهة مخاطر الزلازل.



　المركز 3　　كوريا

عدد مقدر مثبت　حوالي 5,000 - 10,000 وحدة (مخطط/تشغيل جزئي)　　0.2-0.3%

- مبادرة حكومية: خطة >50,000 وحدة (أساسًا مختلط H100, جزء B200 مقدر 5,000-10,000 وحدة, سحابة سيادية/مصنع ذكاء اصطناعي)
- Samsung/SK Group/Hyundai: آلاف الوحدات (مصانع تصنيع/بحث ذكاء اصطناعي, إطلاق Q2 2025).
- جامعة سيئول الوطنية: وصول شبكي 4,000 وحدة (مختلط H200, انتقال إلى B200).

- المحرك: صناعة أشباه الموصلات (توريد HBM من Samsung), استراتيجية حكومية للذكاء الاصطناعي.

التحديات: الانتقال إلى NVIDIA لتقليل الاعتماد على بدائل Huawei.



　المركز 4　　اليابان

عدد مقدر مثبت　حوالي 4,000 - 10,000 وحدة (في التشغيل/مخطط)　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10,000 وحدة (سحابة بدعم حكومي «كوكاريوكو», نظام HGX B200, مارس 2025-2026)
- SoftBank: >4,000 وحدة (DGX B200 SuperPOD, كلستر ذكاء اصطناعي من الطراز العالمي).
- AIST (المعهد الوطني للعلوم والتكنولوجيا الصناعية المتقدمة): توسيع ABCI-Q (2,000 وحدة مختلط H100 + إضافة B200).

- المحرك: مشاريع ذكاء اصطناعي وطنية (دعم >13 مليار ين), بحث زلازل/مناخ.

التحديات: قيود توريد الكهرباء (اعتماد على الطاقة المتجددة).



　المركز 5　　ألمانيا

عدد مقدر مثبت　حوالي 1,000 - 5,000 وحدة (أولي/مخطط)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: خطة 10,000 وحدة (سحابة ذكاء اصطناعي صناعي, لـ Siemens/Ansys, بناء 2025-إكمال 2026, جزء أولي B200 1,000-5,000 وحدة)
- مبادرة ذكاء اصطناعي سيادي الاتحاد الأوروبي: مقدمة تجريبية (مئات الوحدات, مشاريع تصنيع).

- المحرك: دعم تصنيع الاتحاد الأوروبي (صناعة 4.0), حماية بيانات سيادية.

التحديات: تأخير نقل البيانات متوافق مع GDPR.




　المركز 6　　أوروبا الأخرى (هولندا/فرنسا/إسبانيا/المملكة المتحدة)

عدد مقدر مثبت　حوالي 2,000 - 5,000 وحدة (مبعثر/أولي)　　<0.1%

- هولندا (TU/e Eindhoven): اعتماد أولي DGX B200 (مئات الوحدات, بحث ذكاء اصطناعي)
- فرنسا (Scaleway): آلاف الوحدات (سحابة ذكاء اصطناعي, النصف الثاني 2025)
- إسبانيا/المملكة المتحدة: عبر Oracle EU/UK Government Cloud (مئات الوحدات, خدمات Blackwell)
- الاتحاد الأوروبي ككل: مراكز بيانات Global Scale (اختيار أمريكا/أوروبا, كلستر اختبار).

- المحرك: استثمارات في البنية التحتية السيادية متوافقة مع قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي.

التحديات: لوائح نقل البيانات عبر الحدود.





　المركز 7　　أستراليا

عدد مقدر مثبت　حوالي 500 - 1,000 وحدة (أولي)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: مئات الوحدات (خدمات Blackwell, النصف الثاني 2025)
- مراكز بيانات NEXTDC: اختبارات صغيرة النطاق (انتقال من H200).

- المحرك: توسعة سحابة الحكومة, بحث نماذج المناخ.

التحديات: تأخير بسبب العزلة الجغرافية.




　المركز 8　　الصين

عدد مقدر مثبت　حوالي 100 - 500 وحدة (تحت قيود/متغيرات)　　<0.01%

- متغيرات B20/B30A (متوافقة مع قيود التصدير, إصدار B200 محدود الأداء, عبر Inspur إطلاق Q2 2025)
- انتقال بدائل Huawei: اعتماد مرتفع غير NVIDIA (رقائق Ascend 5-20% عائد).


- المحرك: الاكتفاء الذاتي الوطني في الذكاء الاصطناعي.

التحديات: قيود التصدير الأمريكية (سقف TPP 600 TFLOPS, 1/7.5 من B200 القياسي).





　المركز 9　　الإمارات العربية المتحدة/إندونيسيا/سنغافورة (أخرى)

عدد مقدر مثبت　حوالي 500 - 1,000 وحدة (مبعثر)　　<0.05%

- الإمارات (MorphwareAI): مئات الوحدات (توسعة ذكاء اصطناعي أبو ظبي)
- إندونيسيا (Indosat): سحابة سيادية أولية (مئات الوحدات)
- سنغافورة (Singtel): عبر Yotta/Shakti Cloud (اختبار)

- المحرك: استثمارات ذكاء اصطناعي في الأسواق الناشئة.

التحديات: البنية التحتية غير ناضجة.








حول أداء وطلب وفوائد NVIDIA B200·B300



تم إنشاؤه بمرجعية مخرجات xAI

هذا الموقع لا يتحمل أي مسؤولية عن استخدام هذه الصفحة
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.