در چند سال اخیر پیشرفت قابلیت‌های هوش مصنوعی چشمگیر بوده است. بسیاری از افراد با داشتن کامپیوتر شخصی یا گوشی هوشمند، قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد را به صورت رایگان تجربه می‌کنند. برای بهبود قابلیت‌های هوش مصنوعی، تأمین تعداد زیادی GPU با عملکرد بالا ضروری است.





طبیعتاً هزینه سرمایه‌گذاری عظیم لازم است، اما اگر مشکلی پیش نیاید، هر سال مدل‌های جدیدی از GPU با قدرت پردازش بالاتر عرضه می‌شود و این واقعیت است که آمریکا بیشترین تعداد GPU را در اختیار دارد و در سطح جهانی کسب‌وکار هوش مصنوعی را پیش می‌برد.
به همین دلیل تصمیم گرفتم درباره مدل‌های خاص GPU بنویسم.







تراشه B200 انویدیا یک GPU مبتنی بر معماری Blackwell برای هوش مصنوعی است و در سراسر جهان با کمبود شدید عرضه مواجه است.

این دلایل را به زبان ساده توضیح می‌دهم.

ابتدا از سمت تقاضا: در حالی که رونق هوش مصنوعی به سرعت پیش می‌رود، hyperscalerهای بزرگ مانند Meta، Microsoft، Google، Amazon سفارش‌های عظیمی متمرکز کرده‌اند.

این شرکت‌ها از B200 برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) استفاده می‌کنند،
عملکرد 4 برابر نسبت به H100 (20PFLOPS).

تا پایان 2025 کاملاً فروخته شده و سفارش‌های جدید 12 ماه منتظر می‌مانند. شرکت‌های کوچک و متوسط به سختی به آن دسترسی دارند و نگرانی از کاهش رقابت‌پذیری وجود دارد.






از سمت عرضه، تأخیر در انتقال به فناوری بسته‌بندی CoWoS-L TSMC بزرگ‌ترین عامل است.

از اواخر 2024 تا نیمه اول 2025 تولید کم بوده و زلزله و کمبود قطعات (حافظه HBM3e) تأثیر گذاشته است.

همچنین انویدیا به تولید GB200 (سوپرچیپ با چندین B200) اولویت داده، بنابراین عرضه نسخه PCIe تک B200 محدود شده است.

ریسک‌های ژئوپلیتیک، مانند مقررات صادراتی ناشی از تنش تجاری آمریکا-چین، زنجیره تأمین جهانی را مختل کرده است.

نتیجه، سرمایه‌گذاری در مراکز داده هوش مصنوعی در سال 2025 نیز شتاب می‌گیرد اما عرضه نمی‌تواند پا به پای آن بیاید و پیش‌بینی می‌شود کمبود برای چند فصل ادامه داشته باشد. این وضعیت نماد رشد صنعت هوش مصنوعی است و چالش‌های کل صنعت را برجسته می‌کند.









با استفاده از تراشه B200 انویدیا، مزایای بزرگی برای توسعه هوش مصنوعی ایجاد می‌شود.


درباره جنبه عملکرد B200


عملکرد آموزش 3 برابر نسبت به H100،عملکرد استنتاج 15 برابر بهبود یافته، با 208 میلیارد ترانزیستور و 192 گیگابایت حافظه HBM3e، می‌توان مدل‌های LLM در سطح تریلیون پارامتر را به طور کارآمد مدیریت کرد.

این امر پیشرفت‌ها را در زمینه‌های علمی مانند کشف دارو، شبیه‌سازی تغییرات آب و هوایی، محاسبات کوانتومی شتاب می‌دهد. برای مثال زمان تحلیل ساختارهای مولکولی پیچیده به شدت کاهش یافته و سرعت توسعه داروهای جدید افزایش می‌یابد.


از مزایا، کاهش 25% هزینه استنتاج و مصرف برق است.

بهبود بهره‌وری انرژی هزینه‌های عملیاتی مراکز داده را کاهش می‌دهد و عملیات هوش مصنوعی پایدار را ممکن می‌کند. همچنین به عنوان امکان، دموکراتیزه شدن هوش مصنوعی مولد بلادرنگ پیش می‌رود.

چت‌بات‌ها و سیستم‌های توصیه را می‌توان با هزینه کم ساخت، شرکت‌های کوچک و متوسط نیز به راحتی کارخانه هوش مصنوعی راه‌اندازی می‌کنند. اثر بهبود قابلیت هوش مصنوعی قابل توجه است، با معرفی دقت FP4 پهنای باند دو برابر می‌شود، یادگیری چندوجهی (ادغام متن·تصویر·صدا) دقت بهبود می‌یابد.

تقویت مقیاس‌پذیری با NVLink نسل پنجم، هماهنگی چندین GPU را روان می‌کند، آموزش مدل‌های سطح AGI (هوش مصنوعی عمومی) واقعی می‌شود. نتیجه، تحول صنعتی را ترویج می‌دهد، در آموزش، پزشکی، سرگرمی برنامه‌های نوآورانه متولد می‌شوند. B200 تحول صنعتی را ترویج می‌دهد و آینده هوش مصنوعی را گسترش می‌دهد.







تراشهNVIDIA B300（Blackwell Ultra） در سال 2026 احتمال کمبود عرضه بالا دارد.

حمل از پایان 2025 کامل می‌شود اما تأخیر در رمپ تولید TSMC (چالش‌های مداوم انتقال CoWoS-L و پس‌لرزه زلزله) تأثیر می‌گذارد، تقاضای حافظه HBM3e دو برابر شده کمبود قطعات جدی است.

پیش‌بینی تحلیلگران، فروش دیتاسنتر FY26 154.7 میلیارد دلار 80% مرتبط با Blackwell، حمل رک GB300 از اولیه 5-8万 به 1.5-2万 کاهش یافته، قطع موجودی چند فصل قطعی به نظر می‌رسد.

علت تقاضا ادامه شتاب سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی است. گسترش مقیاس آموزش LLM یا حتی با شیفت متا به ASIC/AMD وابستگی به انویدیا ادامه دارد، با کاهش ژئوپلیتیک امکان بازگشت بازار چین وجود دارد.






B300 حافظه 288GB　（1.5 برابر 192GB B200） و پهنای باند بیش از 8TB/s، در پردازش مدل بزرگ عالی، عملکرد FP4 14PFLOPS (55% بهبود نسبت به 9PFLOPS B200).


با طراحی پرتراکم TDP1100W، پایه AGI نسل بعدی و هوش مصنوعی سطح متخصص می‌شود، سفارش‌های بزرگ hyperscalerها را انحصاری می‌کند.

B200 که به سمت استنتاج و محاسبات علمی است، در مقابل B300 تخصصی آموزش با مقیاس 2 برابر، NVLink تقویت‌شده ROI (نرخ بازگشت سرمایه) برتر است.
قیمت بیش از 40万 دلار بالا است اما مدولار SXM Puck انعطاف را افزایش می‌دهد، بازطراحی زنجیره تأمین تقاضای پرمیوم را برمی‌انگیزد. نتیجه، کمبود بیش از فروش کامل 2025 B200 ایجاد می‌شود، رشد اکوسیستم AI را بیشتر پشتیبان می‌کند.








تراشه B300 انویدیا (Blackwell Ultra) مزایای انقلابی به توسعه هوش مصنوعی می‌آورد.

نسبت به B200 عملکرد FP4 1.5 برابر (بیش از 15PFLOPS)، عملکرد attention 2 برابر بهبود، با حافظه HBM3e 288GB پردازش مدل فوق بزرگ (بیش از تریلیون پارامتر) ممکن است.

این امر استنتاج AI را 11 برابر سریع‌تر (نسبت به Hopper)، آموزش را 4 برابر سریع‌تر می‌کند، استدلال AI بلادرنگ (مثال: تولید ویدئو 30 برابر سریع) محقق می‌شود.
به عنوان مزیت، بهره‌وری انرژی بهبود یافته، مصرف برق به ازای TPS 5 برابر بهبود، هزینه عملیاتی دیتاسنتر را به شدت کاهش می‌دهد.


امکانات در ساخت کارخانه AI گسترش می‌یابد. تحلیل ژنتیک پزشکی یا تحلیل پیش‌بینی مالی، عامل هوشمند eコマース پاسخ فوری ممکن می‌شود، بهره‌وری کل صنعت را افزایش می‌دهد.


اثر بهبود قابلیت AI قابل توجه است، با تست تایم اسکیلینگ دقت مدل بهبود، تقویت NVLink مقیاس‌پذیری 2 برابر بیش. نتیجه، هوش مصنوعی استنتاج پیشرفته سطح AGI نزدیک می‌شود، تحول اجتماعی را شتاب می‌دهد. این تراشه کلید روشن‌تر کردن آینده AI است.

دلایل کمبود جهانی و تقاضای B200

・هایپراسکیلر (Meta, MS, Google, Amazon) سفارش عظیم برای انحصار ・عملکرد 4 برابر H100 برای آموزش و استنتاج AI فوق سریع ・تأخیر انتقال CoWoS-L TSMC + زلزله + کمبود HBM ・انویدیا اولویت تولید GB200 → B200 تک کم ・تنش آمریکا-چین زنجیره تأمین را مختل

نکته

حالت «همه بیش از حد می‌خواهند اما نمی‌توان ساخت» تا پایان 2025 ادامه دارد

مزایا و امکانات استفاده از B200

・آموزش 3 برابر، استنتاج 15 برابر سریع ・حافظه بزرگ 192 گیگابایت برای LLM تریلیون پارامتر هم کافی ・کشف دارو و شبیه‌سازی آب و هوا به طور چشمگیری سریع‌تر ・کاهش هزینه استنتاج و برق 25% → دیتاسنتر سودآور ・هوش مصنوعی مولد بلادرنگ حتی برای شرکت‌های کوچک قابل استفاده ・دقت چندوجهی (تصویر + صدا + متن) به شدت افزایش ・توسعه AGI (هوش مصنوعی هم‌سطح انسان) به واقعیت نزدیک

نکته

تراشه رویایی که «سریع · ارزان · هوشمند» را با هم دارد

پیش‌بینی تقاضای B300 در 2026

・شروع حمل از پایان 2025 اما به دلیل تأخیر تولید بلافاصله تمام پیش‌بینی ・حافظه 288 گیگابایت (1.5 برابر B200)، پهنای باند بیش از 8TB/s ・تخصصی آموزش برای ساخت AGI نسل بعدی بهینه ・هایپراسکیلرها «فقط B300» می‌گویند و سفارش عظیم ・حتی بیش از 40万 دلار ROI عالی ・با احتمال بازگشت بازار چین تقاضا انفجار

نکته

سطح «حتی کسانی که از B200 راضی بودند، B300 را ببینند حتما می‌خواهند»

مزایا و امکانات B300 (توسعه آینده)

・بهره‌وری انرژی 5 برابر بهبود (TPS/MW) کاهش هزینه ・پردازش بلادرنگ مانند تولید ویدئو 30 برابر سریع ・پزشکی (تحلیل ژن) ・مالی (پیش‌بینی) ・نوآوری eコマース (عامل AI) ・کارخانه AI برای پشتیبانی همزمان کاربران متعدد، سرویس با تأخیر کم

نکته

«به سوی دنیایی که هوش مصنوعی در هر صحنه روزمره فعال است»

　رتبه 1位　　آمریکا

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 2,500,000 - 3,000,000 واحد　　70-80%

- AWS: Project Ceiba 20,000+ واحد (کلاستر AI 400 exaflops، توسعه Q4 2025)
- Microsoft Azure: بیش از 100万 واحد (بر پایه DGX B200/GB200، برای آموزش AI)
- Google Cloud: 80万 واحد (یکپارچه TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100,000 واحد (1,000 exaflops، پروژه علمی DOE)
- CoreWeave/Lambda: ده‌ها هزار واحد (گسترش CSP).

- درایور: سرمایه‌گذاری AI رهبری hyperscaler (OpenAI/Meta/Google).

چالش: مصرف انرژی (1,000W/GPU)، کمبود دیتاسنتر خنک‌کننده مایع.






　رتبه 2位　　تایوان

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 10,000 واحد (در حال کار)　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10,000 واحد (سوپرکامپیوتر کارخانه AI، برای تحقیق/استارتاپ، تکمیل Q3 2025)
- NYCU (دانشگاه ملی یانگ مینگ چیائو تونگ): معرفی اولیه DGX B200 (صدها واحد، پلتفرم تحقیق AI).

- درایور: همکاری تولید TSMC/NVIDIA، اکوسیستم نیمه‌رسانا.

چالش: طراحی مقاوم برای ریسک زلزله.



　رتبه 3位　　کره

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 5,000 - 10,000 واحد (در برنامه/بخشی در حال کار)　　0.2-0.3%

- رهبری دولت: برنامه بیش از 50,000 واحد (عمدتاً مخلوط H100، تخمین بخشی B200 5,000-10,000 واحد، ابر حاکمیتی/کارخانه AI)
- Samsung/SK Group/Hyundai: هزاران واحد (کارخانه تولید/تحقیق AI، دبیو Q2 2025). - PYLER (AdTech): صدها واحد (تحلیل ویدیو بلادرنگ، بهبود عملکرد 30x)
- Seoul National University: دسترسی شبکه 4,000 واحد (مخلوط H200، در حال انتقال به B200).

- درایور: صنعت نیمه‌رسانا (تامین HBM سامسونگ)، استراتژی AI دولت.

چالش: شیفت به انویدیا برای کاهش وابستگی جایگزین Huawei.



　رتبه 4位　　ژاپن

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 4,000 - 10,000 واحد (در حال کار/برنامه)　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10,000 واحد (ابر کمک دولت «Koukaryoku»، سیستم HGX B200، توسعه مارس 2025-2026)
- SoftBank: بیش از 4,000 واحد (DGX B200 SuperPOD، بزرگ‌ترین کلاس کلاستری AI جهان). - Tokyo University of Technology: <100 واحد (سوپرکامپیوتر AI 2 exaflops)
- AIST (مؤسسه جامع فناوری صنعتی): گسترش ABCI-Q (2,000 واحد مخلوط H100، اضافه B200).

- درایور: پروژه ملی AI (کمک بیش از 1.3 میلیارد ین)، تحقیق زلزله/آب و هوا.

چالش: محدودیت تامین برق (وابستگی به انرژی تجدیدپذیر).



　رتبه 5位　　آلمان

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 1,000 - 5,000 واحد (اولیه/برنامه)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: برنامه 10,000 واحد (ابر AI صنعتی، برای Siemens/Ansys، ساخت 2025-تکمیل 2026, بخش اولیه B200 1,000-5,000 واحد)
- ابتکار AI حاکمیتی EU: معرفی آزمایشی (صدها واحد، پروژه تولید).

- درایور: حمایت تولید EU (Industry 4.0)، حفاظت داده حاکمیتی.

چالش: تأخیر مهاجرت داده مطابق GDPR.




　رتبه 6位　　سایر اروپا (هلند/فرانسه/اسپانیا/انگلیس)

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 2,000 - 5,000 واحد (پراکنده/اولیه)　　<0.1%

- هلند (TU/e Eindhoven): پذیرش اولیه DGX B200 (صدها واحد، تحقیق AI)
- فرانسه (Scaleway): هزاران واحد (ابر AI، نیمه دوم 2025)
- اسپانیا/انگلیس: از طریق Oracle EU/UK Government Cloud (صدها واحد، سرویس Blackwell)
- کل EU: دیتاسنتر Global Scale (انتخاب US/EU، کلاستر آزمایشی).

- درایور: سرمایه‌گذاری زیرساخت حاکمیتی مطابق EU AI Act.

چالش: مقررات انتقال داده بین مرزها.





　رتبه 7位　　استرالیا

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 500 - 1,000 واحد (اولیه)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: صدها واحد (سرویس Blackwell، نیمه دوم 2025)
- دیتاسنتر NEXTDC: آزمایش کوچک (در حال انتقال H200).

- درایور: گسترش ابر دولت، تحقیق مدل آب و هوا.

چالش: تأخیر ناشی از انزوای جغرافیایی.




　رتبه 8位　　چین

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 100 - 500 واحد (تحت محدودیت/متغیر)　　<0.01%

- متغیر B20/B30A (مطابق مقررات صادرات، نسخه محدود عملکرد B200، از طریق Inspur Q2 2025 دبیو)
- انتقال جایگزین Huawei: وابستگی غیرNVIDIA بالا (چیپ Ascend 5-20% بازده).


- درایور: استقلال هوش مصنوعی داخلی.

چالش: مقررات صادرات US (حد بالای TPP 600 TFLOPS، 1/7.5 استاندارد B200).





　رتبه 9位　　UAE/اندونزی/سنگاپور (سایر)

تعداد نصب تخمینی (B200 GPU)　حدود 500 - 1,000 واحد (پراکنده)　　<0.05%

- UAE (MorphwareAI): صدها واحد (گسترش AI ابوظبی)
- اندونزی (Indosat): اولیه ابر حاکمیتی (صدها واحد)
- سنگاپور (Singtel): از طریق Yotta/Shakti Cloud (آزمایش)

- درایور: سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی بازارهای نوظهور.

چالش: زیرساخت نابالغ.








درباره عملکرد و تقاضا و مزایای B200·B300 انویدیا



با ارجاع به خروجی xAI ساخته شده

هیچ مسئولیتی در قبال استفاده از این homepage پذیرفته نمی‌شود privacy-policy Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.