In den letzten Jahren gab es bemerkenswerte Fortschritte in der AI-Leistung. Viele Menschen besitzen Computer oder Smartphones und haben dadurch generative AI-Fähigkeiten kostenlos erlebt. Zur Verbesserung der AI-Fähigkeiten ist die Sicherstellung einer großen Menge hochleistungsfähiger GPUs erforderlich.





Es ist natürlich, dass enorme Investitionskosten erforderlich sind, aber wenn keine Probleme auftreten, ist es eine Tatsache, dass jedes Jahr neue GPU-Modelle mit verbesserter Verarbeitungsleistung erscheinen. Und es ist auch eine Tatsache, dass Amerika durch die Sicherstellung einer großen Menge an GPUs AI-Geschäfte auf Weltspitzenniveau betreibt.
Aus diesem Grund habe ich über ein manisches GPU-Modell geschrieben.







Der B200-Chip von NVIDIA ist eine AI-GPU auf Basis der Blackwell-Architektur, deren Lieferung weltweit angespannt ist.

Diese Ursachen erkläre ich verständlich.

Zuerst auf der Nachfrageseite: Im rasch voranschreitenden AI-Boom konzentrieren große Hyperscaler wie Meta, Microsoft, Google, Amazon massive Bestellungen.

Diese Unternehmen nutzen die B200 für das Training und die Inference von generativer AI und großen Sprachmodellen (LLM),
und suchen 4-mal die Leistung im Vergleich zur H100 (20PFLOPS).

Bis Ende 2025 war sie ausverkauft, neue Bestellungen hatten bis zu 12 Monate Wartezeit. Mittelständische Unternehmen hatten Schwierigkeiten beim Erwerb, und es gab Bedenken hinsichtlich abnehmender Wettbewerbsfähigkeit.






Auf der Angebotsseite war die Verzögerung beim Übergang zur CoWoS-L-Packaging-Technologie von TSMC ein großer Faktor.

Von Ende 2024 bis zur ersten Hälfte 2025 war die Produktion niedrig, beeinflusst durch Erdbeben und Teilemangel (HBM3e-Speicher).

Zusätzlich priorisierte NVIDIA die Produktion des GB200 (Superchip mit mehreren B200), wodurch die Lieferung der einzelnen PCIe-Version der B200 eingeschränkt wurde.

Geopolitische Risiken, wie Exportbeschränkungen durch US-China-Handelsreibungen, störten auch die globale Lieferkette.

Ergebnis: Während AI-Datacenter-Investitionen 2025 beschleunigten, konnte das Angebot nicht mithalten, und die Knappheit hielt mehrere Quartale an. Diese Situation symbolisiert das Wachstum der AI-Industrie und macht die Herausforderungen der gesamten Branche sichtbar.









Durch die Nutzung des B200-Chips von NVIDIA entstehen große Vorteile für die AI-Entwicklung.


Zur Leistung der B200


Trainingsleistung 3-mal, Inferenzleistung 15-mal höher als H100, mit 208 Milliarden Transistoren und 192 GB HBM3e-Speicher, kann sie effizient LLM auf Trillion-Parameter-Niveau handhaben.

Dadurch werden Durchbrüche in wissenschaftlichen Bereichen wie Medikamentenentdeckung, Klimawandel-Simulation und Quantencomputing beschleunigt. Zum Beispiel wird die Analysezeit komplexer Molekülstrukturen erheblich verkürzt, und die Geschwindigkeit der Entwicklung neuer Medikamente steigt.


Als Vorteil kann die Reduzierung der Inferenzkosten und des Stromverbrauchs um 25 % genannt werden.

Durch die Verbesserung der Energieeffizienz werden die Betriebskosten von Datencentern gesenkt, und ein nachhaltiger AI-Betrieb wird möglich. Zudem schreitet als Möglichkeit die Demokratisierung der Echtzeit-generativen AI voran.

Chatbots oder Empfehlungssysteme können kostengünstig aufgebaut werden, und mittelständische Unternehmen können leichter AI-Fabriken starten. Der Effekt der AI-Leistungsverbesserung ist bemerkenswert, durch die Einführung der FP4-Präzision verdoppelt sich die Bandbreite, und die Genauigkeit des multimodalen Lernens (Integration von Text, Bildern, Audio) steigt.

Durch die Skalierbarkeitsstärkung mit der 5. Generation von NVLink wird die Zusammenarbeit mehrerer GPUs reibungslos, und das Training von Modellen auf AGI (allgemeine künstliche Intelligenz)-Niveau wird realistisch. Als Ergebnis fördert es die industrielle Transformation und erzeugt innovative Anwendungen in Bereichen wie Bildung, Medizin und Unterhaltung. Die B200 fördert die industrielle Transformation und ist der Schlüssel zur Erweiterung der AI-Zukunft.







Der NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)-Chip im Jahr 2026 hat eine hohe Wahrscheinlichkeit für Lieferknappheit.

Die Auslieferung hat Ende 2025 begonnen, aber Verzögerungen beim Produktionshochlauf von TSMC (anhaltende Herausforderungen beim Übergang zu CoWoS-L und Nachwirkungen von Erdbeben) wirken sich aus, und der Teilemangel durch verdoppelte Nachfrage nach HBM3e-Memory ist schwerwiegend.

Analystenschätzungen besagen, dass 80 % des FY26-Datacenter-Umsatzes von 154,7 Milliarden Dollar Blackwell-bezogen sind, die GB300-Rack-Auslieferungen von anfänglich 5-8 万 auf 1.5-2 万 nach unten korrigiert wurden, und mehrere Quartale Lagerleerstände sind sicher.

Ursache der Nachfrage ist die anhaltende Beschleunigung von AI-Investitionen. Erweiterung der LLM-Trainingsskala und anhaltende NVIDIA-Abhängigkeit trotz Meta's ASIC/AMD-Shift, und Möglichkeit der Wiederbelebung des chinesischen Marktes bei geopolitischer Entspannung.






B300 hat 288 GB Memory　（1.5-mal der 192 GB der B200） und über 8 TB/s Bandbreite, hervorragend für die Verarbeitung großer Modelle, FP4-Leistung von 14 PFLOPS (55 % Verbesserung gegenüber den 9 PFLOPS der B200).


Mit hochdichtem Design bei TDP 1100 W wird sie zur Basis für nächste AGI und Experten-Level-AI, und monopolisiert große Bestellungen der Hyperscaler.

Während die B200 für Inference und wissenschaftliche Berechnungen geeignet ist, ist die B300 trainingsspezialisiert mit doppelter Skala, und überlegenem ROI (Return on Investment) durch NVLink-Verstärkung.
Der Preis ist über 400.000 Dollar hoch, aber durch SXM Puck-Modularisierung steigt die Flexibilität, und die Neugestaltung der Lieferkette weckt Premium-Nachfrage. Ergebnis, eine Knappheit, die die 2025-Vollverkäufe der B200 übertrifft, und weiterer Schub für das Wachstum des AI-Ökosystems.








Der B300-Chip von NVIDIA (Blackwell Ultra) bringt innovative Vorteile für die AI-Entwicklung.

Im Vergleich zur B200 FP4-Leistung 1.5-mal (über 15 PFLOPS), Attention-Leistung 2-mal verbessert, 288 GB HBM3e-Memory für die Verarbeitung ultra-großer Modelle (über Trillion-Parameter).

Dadurch wird AI-Inference 11-mal beschleunigt (im Vergleich zu Hopper), Training 4-mal schneller, Echtzeit-AI-Reasoning (Beispiel: Videogenerierung 30-mal schneller) realisiert.
Als Vorteil verbessert sich die Energieeffizienz, und der Stromverbrauch pro TPS (Token/Sekunde) verbessert sich 5-mal, die Betriebskosten von Datencentern werden erheblich reduziert.


Die Möglichkeiten erweitern sich durch den Aufbau von AI-Fabriken. Genetische Analysen in der Medizin oder Vorhersageanalysen in der Finanzwelt, intelligente Agenten im e-Commerce werden sofort reagierbar, und die Produktivität ganzer Industrien steigt.


Der Effekt der AI-Leistungsverbesserung ist bemerkenswert, durch Test-Time-Scaling steigt die Modellgenauigkeit, NVLink-Verstärkung für mehr als 2-mal Skalierbarkeit. Ergebnis, AGI-Level hochentwickelte Inference-AI wird nah, und beschleunigt die gesellschaftliche Transformation. Dieser Chip ist der Schlüssel, der die AI-Zukunft noch heller beleuchtet.

Weltweite Knappheit der B200 · Ursachen der Nachfrage

・Hyperscaler (Meta, MS, Google, Amazon) monopolisieren mit Massenbestellungen ・4-mal Leistung der H100 für explosive AI-Training · Inference ・TSMC CoWoS-L-Übergangsverzögerung + Erdbeben + HBM-Mangel ・NVIDIA priorisiert GB200-Produktion → einzelne B200 fehlt ・US-China-Reibung stört Lieferkette

Punkte

„Jeder will zu viel, aber zu wenig produziert“-Zustand hielt bis Ende 2025 an

Welche Vorteile · Möglichkeiten gibt es mit B200

・Training 3-mal, Inference 15-mal schneller ・192 GB großer Speicher für Trillion-Parameter-LLM mit Leichtigkeit ・Medikamentenentdeckung · Klimasimulation werden dramatisch schneller ・Inference-Kosten & Strom 25 % Reduzierung → Datencenter vorteilhaft ・Echtzeit-generative AI wird auch für mittelständische Unternehmen nutzbar ・Multimodal (Bilder + Audio + Text) Genauigkeit explodiert ・AGI (menschenähnliche AI)-Entwicklung nähert sich realistisch

Punkte

„AI wird schnell · günstig · klug“ dreifach perfekter Traumchip

Nachfrageausblick für B300 im Jahr 2026

・Auslieferung ab Ende 2025, aber Produktionsverzögerung für sofortigen Ausverkauf erwartet ・Speicher 288 GB (1.5-mal B200), Bandbreite über 8 TB/s ・Training spezialisiert für optimales Erstellen der nächsten AGI ・Hyperscaler bestellen massiv „ohne B300 geht nicht“ ・Preis über 400.000 Dollar, aber ROI hervorragend ・Möglichkeit der Wiederbelebung des chinesischen Marktes, Nachfrage explodiert

Punkte

„Wer mit B200 zufrieden war, will B300 unbedingt haben“-Level

Vorteile und Möglichkeiten der B300 (Zukünftige Entwicklung)

・Energieeffizienz 5-mal verbessert (TPS/MW) für Kostensenkung ・Videogenerierung usw. Echtzeit-Verarbeitung 30-mal schneller ・Medizin (Genanalyse) ・Finanz (Vorhersage) ・e-Commerce (AI-Agent)-Innovation ・AI-Fabrik für simultane Multi-User-Unterstützung, niedrige Latenz-Dienste

Punkte

„Zu einer Welt, in der AI in allen Szenen des Alltags aktiv ist“

　Rang 1　　Amerika

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 3,000,000 - 4,000,000 Einheiten　　70-80%

- AWS: Project Ceiba mit 20,000+ Einheiten (400 exaflops AI-Cluster, 2025 Q4-Ausbau)
- Microsoft Azure: über 100万 Einheiten (DGX B200/GB200-Basis, für AI-Training)
- Google Cloud: 80万 Einheiten (TPU-Integration)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice mit 100,000 Einheiten (1,000 exaflops, DOE-Wissenschaftsprojekt)
- CoreWeave/Lambda: Zehntausende Einheiten (CSP-Erweiterung).

- Treiber: Hyperscaler-geführte AI-Investitionen (OpenAI/Meta/Google).

Herausforderungen: Energieverbrauch (1,000W/GPU), Mangel an Flüssigkeitskühl-Datencentern.






　Rang 2　　Vereinigtes Königreich

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 300,000 Einheiten (in Betrieb)　　ca. 6%

- NVIDIA und UK bauen nationale AI-Infrastruktur, Nscale mit 300,000 Grace Blackwell GPUs.

- Treiber: Nationale AI-Infrastrukturinvestitionen.

Herausforderungen: Datenschutz und Regulierungen.



　Rang 3　　Südkorea

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 260,000 Einheiten (geplant/in Betrieb)　　ca. 5%

- Regierungsgeführt: über 260,000 Blackwell AI-Chips von NVIDIA.
- Samsung/SK Group/Hyundai: Tausende Einheiten (AI-Produktion/Forschungsfabriken, 2025 Q2-Debüt). - PYLER (AdTech): Hunderte Einheiten (Echtzeit-Videoanalyse, 30x Leistungssteigerung)
- Seoul National University: 4,000 Einheiten Netzwerkzugriff (gemischt mit H200, Übergang zu B200).

- Treiber: Halbleiterindustrie (Samsung HBM-Lieferung), Regierungs-AI-Strategie.

Herausforderungen: Shift zu NVIDIA zur Reduzierung der Abhängigkeit von Huawei-Alternativen.



　Rang 4　　Indien

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 80,000 Einheiten (in Betrieb/geplant)　　ca. 1.5%

- 80,000 GPUs deployiert in 2025, Tata Communications mit Zehntausenden Hopper, Blackwell-Integration 2025.

- Treiber: Nationale AI-Projekte, Erdbeben/Klimaforschung.

Herausforderungen: Stromversorgungsbeschränkungen (Abhängigkeit von erneuerbaren Energien).



　Rang 5　　Deutschland

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 10,000 - 50,000 Einheiten (initial/geplant)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: 10,000 Einheiten geplant (industrielle AI-Cloud, für Siemens/Ansys, 2025 Bau-2026 Fertigstellung, initial B200 1,000-5,000 Einheiten)
- EU-Souveräne AI-Initiative: Testeinführung (Hunderte Einheiten, Fertigungsprojekte).

- Treiber: EU-Fertigungsförderung (Industry 4.0), Souveräne Datenschutz.

Herausforderungen: GDPR-konforme Datenmigration-Verzögerung.




　Rang 6　　andere Europa (Niederlande/Frankreich/Spanien/Großbritannien)

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 2,000 - 5,000 Einheiten (verteilt/initial)　　<0.1%

- Niederlande (TU/e Eindhoven): DGX B200 initial übernommen (Hunderte Einheiten, AI-Forschung)
- Frankreich (Scaleway): Tausende Einheiten (AI-Cloud, zweite Hälfte 2025)
- Spanien/Großbritannien: über Oracle EU/UK Government Cloud (Hunderte Einheiten, Blackwell-Dienste)
- EU insgesamt: Global Scale-Datencenter (US/EU-Auswahl, Testcluster).

- Treiber: EU AI Act-konforme Souveräne Infrastruktur-Investitionen.

Herausforderungen: Grenzüberschreitende Datenübertragungsregulierungen.





　Rang 7　　Australien

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 500 - 1,000 Einheiten (initial)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: Hunderte Einheiten (Blackwell-Dienste, zweite Hälfte 2025)
- NEXTDC-Datencenter: Kleinskala-Tests (Übergang von H200).

- Treiber: Regierungs-Cloud-Erweiterung, Klimamodell-Forschung.

Herausforderungen: Verzögerung durch geographische Isolation.




　Rang 8　　China

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 100 - 500 Einheiten (unter Beschränkungen/Varianten)　　<0.01%

- B20/B30A-Varianten (Exportregelkonform, leistungsbeschränkte B200, über Inspur Q2 2025 Debüt)
- Übergang von Huawei-Alternativen: Hohe Nicht-NVIDIA-Abhängigkeit (Ascend-Chip 5-20% Yield).


- Treiber: Nationale AI-Selbstständigkeit.

Herausforderungen: US-Exportregulierungen (TPP-Obergrenze 600 TFLOPS, 1/7.5 des Standard B200).





　Rang 9　　VAE/Indonesien/Singapur (andere)

Geschätzte installierte Anzahl (B200 GPU)　ca. 500 - 1,000 Einheiten (verteilt)　　<0.05%

- VAE (MorphwareAI): Hunderte Einheiten (Abu Dhabi AI-Erweiterung)
- Indonesien (Indosat): Souveräne Cloud initial (Hunderte Einheiten)
- Singapur (Singtel): über Yotta/Shakti Cloud (Tests)

- Treiber: AI-Investitionen in Schwellenmärkten.

Herausforderungen: Unreife Infrastruktur.








Über Leistung, Nachfrage und Vorteile der NVIDIA B200 · B300



Erstellt unter Bezug auf Ausgaben von xAI

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