En los últimos años las capacidades de la IA han experimentado avances impresionantes. Muchas personas poseen ordenadores o smartphones y han podido experimentar gratis las capacidades de IA generativa. Para seguir mejorando las capacidades de la IA es necesario garantizar una gran cantidad de GPUs de alto rendimiento.





Es natural que se necesiten inversiones gigantescas, pero si no surgen problemas, cada año aparecen nuevos modelos de GPU con mayor capacidad de procesamiento — eso es un hecho. Y también es un hecho que Estados Unidos, al asegurar una enorme cantidad de GPUs, lidera el negocio de la IA a nivel mundial.
Por estas razones escribí este artículo sobre un modelo de GPU bastante especializado.







El chip B200 de NVIDIA es una GPU para IA basada en la arquitectura Blackwell, cuyo suministro está extremadamente tensionado en todo el mundo.

Explico las causas de forma clara.

Primero, desde el lado de la demanda: en el actual boom de la IA, los grandes hyperscalers como Meta, Microsoft, Google y Amazon concentran pedidos gigantescos.

Estas empresas utilizan la B200 para entrenamiento e inferencia de IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM),
buscando un rendimiento 4 veces superior al de la H100 (20 PFLOPS).

Hasta finales de 2025 está completamente agotada, los nuevos pedidos tienen hasta 12 meses de espera. Las pymes tienen dificultades para conseguirla y temen perder competitividad.






Desde el lado de la oferta, el principal factor es el retraso en la transición a la tecnología de empaquetado CoWoS-L de TSMC.

Desde finales de 2024 hasta la primera mitad de 2025 la producción es baja, afectada por terremotos y escasez de componentes (memoria HBM3e).

Además, NVIDIA prioriza la producción del GB200 (superchip con varias B200), lo que limita el suministro de versiones PCIe individuales de la B200.

Riesgos geopolíticos, como las restricciones de exportación por las tensiones comerciales EE.UU.-China, también alteran la cadena de suministro global.

Resultado: mientras las inversiones en centros de datos IA siguen acelerándose en 2025, la oferta no alcanza — se espera escasez durante varios trimestres. Esta situación simboliza el crecimiento de la industria de la IA y al mismo tiempo pone de manifiesto sus desafíos globales.









El uso del chip B200 de NVIDIA aporta enormes beneficios al desarrollo de la IA.


Rendimiento de la B200


Entrenamiento 3× más rápido que la H100, inferencia 15× más rápida, con 208 mil millones de transistores y 192 GB de memoria HBM3e permite manejar eficientemente LLM de nivel billón de parámetros.

Esto acelera los avances en áreas científicas como descubrimiento de fármacos, simulación del cambio climático y computación cuántica. Por ejemplo, el tiempo de análisis de estructuras moleculares complejas se reduce drásticamente, acelerando el desarrollo de nuevos medicamentos.


Entre los beneficios destaca la reducción del 25 % en costes de inferencia y consumo eléctrico.

La mejora de la eficiencia energética reduce los costes operativos de los centros de datos y hace posible una operación sostenible de la IA. Además, avanza la democratización de la IA generativa en tiempo real.

Chatbots y sistemas de recomendación pueden construirse a bajo coste, facilitando que las pymes lancen sus propias fábricas de IA. El efecto en el aumento de capacidades de IA es notable: la introducción de precisión FP4 duplica el ancho de banda y mejora la precisión del aprendizaje multimodal (texto·imagen·sonido).

La 5.ª generación de NVLink refuerza la escalabilidad, la colaboración entre varias GPUs se vuelve fluida y el entrenamiento de modelos de nivel AGI (inteligencia artificial general) se hace realista. Como resultado: transformación industrial y nacimiento de aplicaciones innovadoras en educación, salud y entretenimiento. La B200 es la clave que impulsa la transformación industrial y amplía el futuro de la IA.







El chip NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) en 2026 tiene alta probabilidad de sufrir una escasez aún mayor.

Los envíos se generalizarán a partir de finales de 2025, pero los retrasos en la rampa de producción de TSMC (problemas persistentes con CoWoS-L y secuelas de terremotos) + duplicación de la demanda de memoria HBM3e provocan grave escasez de componentes.

Los analistas estiman que el 80 % de los ingresos de centros de datos FY26 (154 700 millones USD) provendrá de la familia Blackwell; los envíos de racks GB300 se han revisado a la baja de 50-80 000 a 15-20 000 unidades, y varios trimestres sin stock se consideran inevitables.

Causa de la demanda: la continua aceleración de las inversiones en IA. Aumento de la escala de entrenamiento de LLM, persistencia de la dependencia de NVIDIA incluso con el giro de Meta hacia ASIC/AMD, y posible retorno del mercado chino en caso de distensión geopolítica.






B300 con 288 GB de memoria　(1,5× los 192 GB de la B200) y ancho de banda superior a 8 TB/s, ideal para procesamiento de modelos muy grandes, rendimiento FP4 de 14 PFLOPS (55 % mejor que los 9 PFLOPS de la B200).


Diseño de alta densidad TDP 1100 W, se convierte en la base de la próxima generación de AGI y IA experta, monopolizando los grandes pedidos de los hyperscalers.

Mientras la B200 está orientada a inferencia y cálculo científico, la B300 está especializada en entrenamiento con escala duplicada y mejor ROI gracias al NVLink reforzado.
Precio superior a 400 000 dólares, pero la modularización SXM Puck aumenta la flexibilidad y la reestructuración de la cadena de suministro despierta demanda premium. Resultado: escasez que superará el agotamiento total de la B200 en 2025 y nuevo impulso al crecimiento del ecosistema IA.








El chip B300 de NVIDIA (Blackwell Ultra) aporta beneficios revolucionarios al desarrollo de la IA.

Respecto a la B200: rendimiento FP4 ×1,5 (más de 15 PFLOPS), atención duplicada, 288 GB HBM3e permiten procesar modelos ultra-masivos (más de un billón de parámetros).

La inferencia IA se acelera 11× (vs Hopper), el entrenamiento 4× más rápido, se hace realidad el razonamiento IA en tiempo real (ej.: generación de vídeo 30× más rápida).
Beneficio: mejora de la eficiencia energética, consumo por TPS (tokens/segundo) reducido 5×, lo que reduce drásticamente los costes operativos de los centros de datos.


Las posibilidades se amplían con la construcción de fábricas de IA. Análisis genético en medicina, análisis predictivo en finanzas, agentes inteligentes en e-commerce obtienen respuesta instantánea, aumentando la productividad de sectores enteros.


El efecto en el aumento de capacidades de IA es notable: test-time scaling mejora la precisión de los modelos, NVLink reforzado duplica (o más) la escalabilidad. Resultado: IA de razonamiento avanzado de nivel AGI se hace cercana, acelerando la transformación social. Este chip es la clave que iluminará aún más el futuro de la IA.






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Causas de la escasez mundial y demanda de la B200

・Los hyperscalers (Meta, MS, Google, Amazon) monopolizan con pedidos masivos<br> ・4× rendimiento de la H100 para entrenamiento e inferencia explosivos ・Retraso en transición CoWoS-L de TSMC + terremotos + escasez HBM ・NVIDIA prioriza producción GB200 → faltan B200 individuales ・Tensiones EE.UU.-China alteran la cadena de suministro

Puntos clave

«Todo el mundo quiere demasiado pero no se puede producir lo suficiente» hasta finales de 2025

Ventajas y posibilidades con la B200

・Entrenamiento ×3, inferencia ×15 más rápido ・192 GB de memoria manejan con facilidad LLM de billón de parámetros ・Descubrimiento de fármacos · simulación climática se vuelven dramáticamente más rápidos ・Costes de inferencia y electricidad -25 % → centros de datos más rentables ・IA generativa en tiempo real disponible incluso para pymes ・Multimodal (imagen＋sonido＋texto) precisión explota ・Desarrollo AGI (IA nivel humano) se vuelve realista

Puntos clave

Chip de ensueño «IA rápida · barata · inteligente» todo en uno

Previsión de demanda B300 en 2026

・Envíos comienzan a finales de 2025 pero agotamiento inmediato por retraso de producción ・Memoria 288 GB (×1,5 B200), ancho de banda >8 TB/s ・Especializada en entrenamiento, ideal para crear la próxima AGI ・Los hyperscalers piden masivamente «sin B300 no vale» ・Precio >$400 000 pero ROI excepcional ・Posible retorno del mercado chino → explosión de demanda

Puntos clave

«Incluso quienes estaban satisfechos con B200 querrán la B300 de inmediato»

Ventajas y posibilidades de la B300 (futuro)

・Eficiencia energética ×5 (TPS/MW) reducción de costes ・Generación de vídeo y procesamiento en tiempo real ×30 más rápido ・Medicina (análisis genético) ・Finanzas (predicción) ・Innovación e-commerce (agentes IA) ・Fábricas IA multiusuario simultáneo, servicios baja latencia

Puntos clave

«Hacia un mundo donde la IA esté activa en todas las escenas de la vida diaria»

　1.er puesto　　Estados Unidos

Número estimado instalado (GPU B200)　aprox. 2 500 000 - 3 000 000 unidades　　70-80 %

- AWS: Project Ceiba >20 000 unidades (clúster IA 400 exaflops, Q4 2025)
- Microsoft Azure: más de 1 millón de unidades (base DGX B200/GB200, entrenamiento IA)
- Google Cloud: 800 000 unidades (integración TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100 000 unidades (1000 exaflops, proyecto científico DOE)
- CoreWeave/Lambda: cientos de miles de unidades (expansión CSP).

- Motor: inversiones lideradas por hyperscalers (OpenAI/Meta/Google).

Desafíos: consumo energético (1000 W/GPU), falta de centros de datos con refrigeración líquida.






　2.º puesto　　Taiwán

Número estimado instalado　aprox. 10 000 unidades (en funcionamiento)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10 000 unidades (supercomputadora fábrica IA, investigación/startups, Q3 2025)
- NYCU (Universidad Nacional Yang Ming Chiao Tung): introducción inicial DGX B200 (cientos de unidades, plataforma investigación IA).

- Motor: colaboración producción TSMC/NVIDIA, ecosistema semiconductores.

Desafíos: diseño resistente a terremotos.



　3.er puesto　　Corea del Sur

Número estimado instalado　aprox. 5 000 - 10 000 unidades (planificado/parcialmente operativo)　　0,2-0,3 %

- Liderazgo gubernamental: más de 50 000 unidades planeadas (principalmente mezcla H100, parte B200 estimada 5-10 000, nube soberana/fábrica IA)
- Samsung/SK Group/Hyundai: miles de unidades (fábricas producción/investigación IA, Q2 2025).
- Universidad Nacional de Seúl: acceso red 4000 unidades (mezcla H200, transición B200).

- Motor: industria semiconductores (suministro HBM Samsung), estrategia gubernamental IA.

Desafíos: transición a NVIDIA para reducir dependencia de alternativas Huawei.



　4.º puesto　　Japón

Número estimado instalado　aprox. 4 000 - 10 000 unidades (operativo/planificado)　　0,1-0,3 %

- Sakura Internet: 10 000 unidades (nube con subsidio gubernamental «Koukaryoku», sistema HGX B200, marzo 2025-2026)
- SoftBank: más de 4000 unidades (DGX B200 SuperPOD, clúster IA de clase mundial).
- AIST: expansión ABCI-Q (2000 unidades mezcla H100 + adición B200).

- Motor: proyectos nacionales IA (subsidios >13 000 millones ¥), investigación sismos/clima.

Desafíos: limitaciones suministro eléctrico (dependencia renovables).



　5.º puesto　　Alemania

Número estimado instalado　aprox. 1 000 - 5 000 unidades (inicial/planificado)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: plan 10 000 unidades (nube IA industrial, Siemens/Ansys, 2025-2026, lote inicial B200 1-5 000)
- Iniciativa IA soberana UE: introducción piloto (cientos de unidades, proyectos fabricación).

- Motor: apoyo fabricación UE (Industria 4.0), protección datos soberana.

Desafíos: retrasos migración datos conforme RGPD.




　6.º puesto　　Resto de Europa (Países Bajos/Francia/España/Reino Unido)

Número estimado instalado　aprox. 2 000 - 5 000 unidades (disperso/inicial)　　<0,1 %

- Países Bajos (TU/e Eindhoven): adopción inicial DGX B200 (cientos de unidades, investigación IA)
- Francia (Scaleway): miles de unidades (nube IA, segunda mitad 2025)
- España/Reino Unido: vía Oracle EU/UK Government Cloud (cientos de unidades, servicios Blackwell)
- UE global: centros Global Scale (selección EE.UU./UE, clústeres prueba).

- Motor: inversiones infraestructura soberana conforme AI Act UE.

Desafíos: regulaciones transferencia datos transfronteriza.





　7.º puesto　　Australia

Número estimado instalado　aprox. 500 - 1000 unidades (inicial)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: cientos de unidades (servicios Blackwell, segunda mitad 2025)
- Centros NEXTDC: pruebas a pequeña escala (transición desde H200).

- Motor: expansión nube gubernamental, investigación modelos climáticos.

Desafíos: aislamiento geográfico → retrasos.




　8.º puesto　　China

Número estimado instalado　aprox. 100 - 500 unidades (bajo restricciones/variantes)　　<0,01 %

- Variantes B20/B30A (cumplen restricciones exportación, versión recortada B200, vía Inspur Q2 2025)
- Transición alternativas Huawei: alta dependencia no-NVIDIA (chips Ascend rendimiento 5-20 %).


- Motor: autosuficiencia nacional en IA.

Desafíos: restricciones exportación EE.UU. (techo TPP 600 TFLOPS — 1/7,5 de la B200 estándar).





　9.º puesto　　EAU/Indonesia/Singapur (otros)

Número estimado instalado　aprox. 500 - 1000 unidades (disperso)　　<0,05 %

- EAU (MorphwareAI): cientos de unidades (expansión IA Abu Dhabi)
- Indonesia (Indosat): nube soberana inicial (cientos de unidades)
- Singapur (Singtel): vía Yotta/Shakti Cloud (pruebas)

- Motor: inversiones IA mercados emergentes.

Desafíos: infraestructura aún inmadura.








Rendimiento, demanda y ventajas de las NVIDIA B200·B300



Creado con referencia a la salida de xAI

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