Za posledních několik let se schopnosti AI zvyšují ohromujícím tempem. Většina lidí vlastní počítač nebo smartphone, a proto mnozí zdarma vyzkoušeli možnosti generativní AI. Pro další zvyšování schopností AI je nutné zajistit obrovské množství vysoce výkonných GPU.





Obrovské investiční náklady jsou samozřejmé, ale pokud nevzniknou problémy, každý rok se objevují nové modely GPU s vyšší výpočetní kapacitou – to je fakt. A také faktem je, že USA, které zajišťují obrovské množství GPU, provozují AI byznys na světové špičce.
Z těchto důvodů jsem napsal o poměrně specializovaném modelu GPU.







Čip B200 od NVIDIA je AI GPU založená na architektuře Blackwell, jejíž globální dodávky jsou extrémně napjaté.

Příčiny vysvětlím srozumitelně.

Nejprve ze strany poptávky: uprostřed rychle rostoucího AI boomu velcí hyperscaleři (Meta, Microsoft, Google, Amazon) soustřeďují obrovské objednávky.

Tyto firmy využívají B200 pro trénink a inferenci generativní AI a velkých jazykových modelů (LLM),
hledají 4× vyšší výkon než H100 (20 PFLOPS).

Do konce roku 2025 je zcela vyprodaná, nové objednávky mají až 12 měsíců čekací doby. Malé a střední podniky mají potíže s jejím získáním a obávají se poklesu konkurenceschopnosti.






Ze strany nabídky je hlavní příčinou zpoždění přechodu na balicí technologii CoWoS-L od TSMC.

Od konce 2024 do první poloviny 2025 je výroba nízká, ovlivněná zemětřeseními a nedostatkem komponent (paměť HBM3e).

Kromě toho NVIDIA dává přednost výrobě GB200 (superčip s více B200), čímž omezuje dodávky samostatných PCIe verzí B200.

Geopolitická rizika, například exportní omezení kvůli obchodnímu napětí USA-Čína, také narušují globální dodavatelský řetězec.

Výsledek: zatímco investice do AI datacenter v roce 2025 dále zrychlují, nabídka nestíhá – očekává se nedostatek po několik čtvrtletí. Tato situace symbolizuje růst AI průmyslu a zároveň odhaluje jeho celkové problémy.









Použití čipu B200 od NVIDIA přináší obrovské výhody vývoji AI.


O výkonu B200


3× vyšší tréninkový výkon než H100, 15× rychlejší inference, s 208 miliardami tranzistorů a 192 GB paměti HBM3e umožňuje efektivně pracovat s LLM na úrovni bilionů parametrů.

Tím se urychlují průlomy ve vědeckých oblastech jako objevování léků, simulace změny klimatu, kvantové výpočty. Například doba analýzy složitých molekulárních struktur se dramaticky zkracuje, rychlost vývoje nových léků stoupá.


Mezi výhody patří snížení nákladů na inferenci a spotřeby energie o 25 %.

Zvýšení energetické účinnosti snižuje provozní náklady datacenter a umožňuje udržitelný provoz AI. Navíc postupuje demokratizace realtime generativní AI.

Chatboty a doporučovací systémy lze stavět levně, malým a středním podnikům usnadňuje spuštění vlastních AI továren. Efekt zvyšování schopností AI je zřetelný: zavedení FP4 přesnosti zdvojnásobuje šířku pásma a zvyšuje přesnost multimodálního učení (integrace text·obrázek·zvuk).

5. generace NVLink posiluje škálovatelnost, spolupráce více GPU je plynulá, trénink modelů úrovně AGI (obecná umělá inteligence) se stává realistickým. Výsledek: podpora průmyslové transformace a vznik inovativních aplikací ve vzdělávání, zdravotnictví a zábavě. B200 podporuje průmyslovou transformaci a rozšiřuje budoucnost AI.







Čip NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) v roce 2026 má vysokou pravděpodobnost ještě většího nedostatku.

Dodávky začínají plně od konce 2025, ale zpoždění rampy výroby u TSMC (trvající problémy s přechodem na CoWoS-L a následky zemětřesení) + nedostatek komponent kvůli zdvojnásobení poptávky po paměti HBM3e je vážný.

Podle analytiků bude 80 % příjmů datacenter FY26 (154,7 miliardy USD) pocházet z rodiny Blackwell; dodávky GB300 racků byly revidovány dolů z původních 50–80 tisíc na 15–20 tisíc a několik čtvrtletí bez skladových zásob se považuje za jisté.

Příčina poptávky: pokračující zrychlení investic do AI. Zvětšování škály tréninku LLM, přetrvávající závislost na NVIDII i přes přechod Meta na ASIC/AMD, a možný návrat čínského trhu při geopolitickém uvolnění.






B300 s pamětí 288 GB　(1,5× více než 192 GB B200) a šířkou pásma >8 TB/s, ideální pro zpracování velkých modelů, FP4 výkon 14 PFLOPS (55 % lepší než 9 PFLOPS B200).


Vysoce hustý design TDP 1100 W se stává základem pro novou generaci AGI a expertní AI, monopolizuje velké objednávky hyperscalerů.

Zatímco B200 je orientovaná na inferenci a vědecké výpočty, B300 je specializovaná na trénink s dvojnásobnou škálou a lepším ROI díky posílenému NVLink.
Cena nad 400 000 USD, ale modularizace SXM Puck zvyšuje flexibilitu, přepracování dodavatelského řetězce probouzí prémiovou poptávku. Výsledek: nedostatky převyšující úplné vyprodání B200 v roce 2025 a nový impuls růstu AI ekosystému.








Čip B300 od NVIDIA (Blackwell Ultra) přináší revoluční výhody vývoji AI.

Ve srovnání s B200: FP4 výkon 1,5× (>15 PFLOPS), dvojnásobný výkon attention, 288 GB HBM3e umožňuje zpracování ultra velkých modelů (> bilion parametrů).

AI inference se zrychluje 11× (oproti Hopperu), trénink 4× rychleji, realtime AI reasoning se stává realitou (např. generování videa 30× rychleji).
Výhoda: zvýšení energetické účinnosti, spotřeba na TPS klesá 5×, dramatické snížení provozních nákladů datacenter.


Možnosti se rozšiřují výstavbou AI továren. Genetická analýza v medicíně, finanční predikce, inteligentní agenti v e-commerce získávají okamžitou odezvu, zvyšuje se produktivita celých odvětví.


Efekt zvyšování schopností AI je zřetelný: test-time scaling zvyšuje přesnost modelů, posílený NVLink více než zdvojnásobuje škálovatelnost. Výsledek: pokročilá reasoning AI na úrovni AGI se přibližuje, urychluje společenskou transformaci. Tento čip je klíč, který ještě jasněji osvětlí budoucnost AI.

Příčiny globálního nedostatku a poptávky po B200

・Hyperscaleři (Meta, MS, Google, Amazon) monopolizují obrovskými objednávkami<br> ・4× výkon H100 → explozivní rychlost AI tréninku a inferenci ・Zpoždění přechodu na CoWoS-L TSMC + zemětřesení + nedostatek HBM ・NVIDIA dává přednost výrobě GB200 → nedostatek samostatných B200 ・Napětí USA-Čína narušuje dodavatelský řetězec

Klíčové body

„Všichni chtějí příliš mnoho, ale nestačí se vyrábět“ – až do konce 2025

Výhody a možnosti s B200

・Trénink 3×, inference 15× rychlejší ・192 GB velkokapacitní paměť zvládá i bilionové LLM s rezervou ・Objevování léků · klimatická simulace se dramaticky zrychlí ・Náklady na inferenci a elektřinu -25 % → výhodná datacentra ・Realtime generativní AI se stává dostupnou i pro malé a střední firmy ・Multimodální (obrázek＋zvuk＋text) přesnost exploduje ・Vývoj AGI (AI na lidské úrovni) se stává realisticky blízkým

Klíčové body

„AI rychlá · levná · chytrá“ – vysněný čip v jednom

Předpověď poptávky po B300 v roce 2026

・Dodávky začínají koncem 2025, ale kvůli zpoždění výroby okamžité vyprodání ・Paměť 288 GB (1,5× B200), šířka pásma >8 TB/s ・Specializace na trénink, ideální pro tvorbu AGI nové generace ・Hyperscaleři masově objednávají „bez B300 to nejde“ ・Cena >400 000 USD, ale vynikající ROI ・Možný návrat čínského trhu → exploze poptávky

Klíčové body

„I ti, kteří byli spokojeni s B200, budou B300 chtít okamžitě“

Výhody a možnosti B300 (budoucnost)

・5× lepší energetická účinnost (TPS/MW) → úspora nákladů ・Generování videa atd. realtime zpracování 30× rychlejší ・Medicína (genetická analýza) ・Finance (predikce) ・Inovace e-commerce (AI agenti) ・AI továrny více uživatelů současně, nízká latence

Klíčové body

„Ke světu, kde AI aktivně působí ve všech každodenních scénách“

　1. místo　　USA

Odhadovaný počet instalovaných (B200 GPU)　přibližně 2 500 000 – 3 000 000 ks　　70-80 %

- AWS: Project Ceiba >20 000 ks (400 exaflops AI klastr, nasazení Q4 2025)
- Microsoft Azure: více než 1 milion ks (základ DGX B200/GB200, AI trénink)
- Google Cloud: 800 000 ks (TPU integrace)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100 000 ks (1 000 exaflops, DOE vědecký projekt)
- CoreWeave/Lambda: stovky tisíc ks (CSP rozšíření).

- Hybná síla: hyperscalerem vedené AI investice (OpenAI/Meta/Google).

Výzvy: spotřeba energie (1 000 W/GPU), nedostatek datacenter s kapalinovým chlazením.






　2. místo　　Tchaj-wan

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 10 000 ks (v provozuici)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10 000 ks (AI tovární superpočítač, pro výzkum/startupy, Q3 2025)
- NYCU (Národní univerzita Yang Ming Chiao Tung): počáteční zavedení DGX B200 (stovky ks, AI výzkumná platforma).

- Hybná síla: spolupráce výroby TSMC/NVIDIA, polovodičový ekosystém.

Výzvy: zemětřesení odolný design.



　3. místo　　Jižní Korea

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 5 000 – 10 000 ks (plánované/částečně provozované)　　0,2-0,3 %

- Vládní iniciativa: plán >50 000 ks (převážně smíšené s H100, část B200 odhad 5-10 tisíc ks, suverénní cloud/AI továrna)
- Samsung/SK Group/Hyundai: tisíce ks (AI výrobní/výzkumné továrny, debut Q2 2025).
- Národní univerzita v Soulu: síťový přístup 4 000 ks (smíšené s H200, přechod na B200).

- Hybná síla: polovodičový průmysl (dodávky HBM od Samsungu), vládní AI strategie.

Výzvy: přechod na NVIDII pro snížení závislosti na alternativách Huawei.



　4. místo　　Japonsko

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 4 000 – 10 000 ks (v provozu/plánované)　　0,1-0,3 %

- Sakura Internet: 10 000 ks (vládní dotace „Koukaryoku“ cloud, HGX B200 systém, březen 2025-2026)
- SoftBank: více než 4 000 ks (DGX B200 SuperPOD, světová třída AI klastr).
- AIST: rozšíření ABCI-Q (2 000 ks smíšené s H100 + přidání B200).

- Hybná síla: národní AI projekty (dotace >13 miliard jenů), výzkum zemětřesení/klima.

Výzvy: omezení dodávek elektřiny (závislost na obnovitelných zdrojích).



　5. místo　　Německo

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 1 000 – 5 000 ks (počáteční/plánované)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: plán 10 000 ks (průmyslový AI cloud, pro Siemens/Ansys, výstavba 2025-dokončení 2026, počáteční várka B200 1-5 tisíc ks)
- EU suverénní AI iniciativa: pilotní zavedení (stovky ks, výrobní projekty).

- Hybná síla: podpora výroby EU (Průmysl 4.0), suverénní ochrana dat.

Výzvy: zpoždění migrace dat podle GDPR.




　6. místo　　Ostatní Evropa (Nizozemsko/Francie/Španělsko/Velká Británie)

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 2 000 – 5 000 ks (rozptýlené/počáteční)　　<0,1 %

- Nizozemsko (TU/e Eindhoven): počáteční zavedení DGX B200 (stovky ks, AI výzkum)
- Francie (Scaleway): tisíce ks (AI cloud, druhá polovina 2025)
- Španělsko/Velká Británie: přes Oracle EU/UK Government Cloud (stovky ks, Blackwell služby)
- EU celkově: Global Scale datacentra (výběr USA/EU, testovací klastry).

- Hybná síla: investice do suverénní infrastruktury podle EU AI Act.

Výzvy: regulace přeshraničního přenosu dat.





　7. místo　　Austrálie

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 500 – 1 000 ks (počáteční)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: stovky ks (Blackwell služby, druhá polovina 2025)
- NEXTDC datacentra: malé testy (přechod z H200).

- Hybná síla: rozšíření vládního cloudu, výzkum klimatických modelů.

Výzvy: zpoždění kvůli geografické izolaci.




　8. místo　　Čína

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 100 – 500 ks (pod omezeními/varianty)　　<0,01 %

- Varianty B20/B30A (v souladu s exportními omezeními, výkonově omezená verze B200, přes Inspur debut Q2 2025)
- Přechod od alternativ Huawei: vysoká závislost na non-NVIDIA (čipy Ascend 5-20 % výtěžnost).


- Hybná síla: domácí soběstačnost v AI.

Výzvy: americká exportní omezení (TPP strop 600 TFLOPS – 1/7,5 standardní B200).





　9. místo　　SAE/Indonésie/Singapur (ostatní)

Odhadovaný počet instalovaných　přibližně 500 – 1 000 ks (rozptýlené)　　<0,05 %

- SAE (MorphwareAI): stovky ks (rozšíření AI Abú Dhabí)
- Indonésie (Indosat): počáteční suverénní cloud (stovky ks)
- Singapur (Singtel): přes Yotta/Shakti Cloud (test).

- Hybná síla: investice do AI na rozvíjejících se trzích.

Výzvy: dosud nevyzrálá infrastruktura.








O výkonu, poptávce a výhodách NVIDIA B200·B300



Vytvořeno s odkazem na výstup xAI

Tato stránka nepřebírá žádnou odpovědnost za použití této stránky
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.