Ces dernières années, les capacités de l’IA ont connu des progrès spectaculaires. Beaucoup de gens possèdent un ordinateur ou un smartphone et ont ainsi pu expérimenter gratuitement les capacités d’IA générative. Pour améliorer les performances de l’IA, il est nécessaire de sécuriser un grand nombre de GPU haute performance.





Des investissements colossaux sont évidemment nécessaires, mais tant qu’aucun problème n’apparaît, de nouveaux modèles de GPU avec des capacités de traitement améliorées sortent chaque année – c’est un fait. Et c’est aussi un fait que les États-Unis, en sécurisant massivement des GPU, dominent le secteur de l’IA au niveau mondial.
C’est pour cette raison que j’ai rédigé cet article sur un modèle de GPU plutôt pointu.







La puce B200 de NVIDIA est un GPU dédié à l’IA basé sur l’architecture Blackwell, dont l’approvisionnement est extrêmement tendu dans le monde entier.

Je vais expliquer les causes de façon claire.

D’abord du côté de la demande : dans le boom actuel de l’IA, les grands hyperscalers comme Meta, Microsoft, Google et Amazon concentrent d’énormes commandes.

Ces entreprises utilisent la B200 pour le training et l’inférence des IA génératives et des grands modèles de langage (LLM),
en recherchant une performance 4 fois supérieure à la H100 (20 PFLOPS).

Jusqu’à fin 2025, elle est en rupture de stock, les nouvelles commandes ont jusqu’à 12 mois d’attente. Les PME ont du mal à s’en procurer et craignent une perte de compétitivité.






Côté offre, le principal facteur est le retard dans la transition vers la technologie d’encapsulation CoWoS-L de TSMC.

De fin 2024 à la première moitié 2025, la production est faible, affectée par les tremblements de terre et les pénuries de composants (mémoire HBM3e).

De plus, NVIDIA privilégie la production du GB200 (superchip intégrant plusieurs B200), ce qui limite l’approvisionnement en versions PCIe individuelles de la B200.

Les risques géopolitiques, comme les restrictions d’exportation dues aux tensions commerciales États-Unis-Chine, perturbent également la chaîne d’approvisionnement mondiale.

Résultat : alors que les investissements dans les centres de données IA s’accélèrent en 2025, l’offre ne suit pas, et la pénurie devrait durer plusieurs trimestres. Cette situation symbolise la croissance du secteur de l’IA tout en révélant les défis de l’ensemble de l’industrie.









L’utilisation de la puce B200 de NVIDIA apporte d’immenses avantages au développement de l’IA.


Performances de la B200


Performance d’entraînement 3× supérieure à la H100, inférence 15× plus rapide, avec 208 milliards de transistors et 192 Go de mémoire HBM3e, elle permet de gérer efficacement les LLM de niveau trillion de paramètres.

Cela accélère les percées dans les domaines scientifiques comme la découverte de médicaments, la simulation du changement climatique ou l’informatique quantique. Par exemple, le temps d’analyse des structures moléculaires complexes est considérablement réduit, accélérant le développement de nouveaux médicaments.


Parmi les avantages, on note une réduction de 25 % des coûts d’inférence et de la consommation électrique.

L’amélioration de l’efficacité énergétique réduit les coûts d’exploitation des centres de données et rend possible une exploitation durable de l’IA. De plus, la démocratisation de l’IA générative en temps réel progresse.

Les chatbots ou systèmes de recommandation peuvent être construits à faible coût, facilitant le lancement d’usines IA même pour les PME. L’effet sur l’amélioration des capacités IA est remarquable : l’introduction de la précision FP4 double la bande passante, et la précision de l’apprentissage multimodal (intégration texte·image·son) s’améliore.

La 5ᵉ génération de NVLink renforce la scalabilité, la collaboration entre plusieurs GPU devient fluide, et l’entraînement de modèles de niveau AGI (intelligence artificielle générale) devient réaliste. Résultat : transformation industrielle et apparition d’applications innovantes dans l’éducation, la santé et le divertissement. La B200 est la clé qui promeut la transformation industrielle et élargit l’avenir de l’IA.







La puce NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) en 2026 a de fortes chances de connaître une pénurie encore plus importante.

Les livraisons débutent fin 2025, mais les retards de montée en production chez TSMC (problèmes persistants avec CoWoS-L et séquelles des tremblements de terre) ainsi que la pénurie de composants due au doublement de la demande en mémoire HBM3e sont graves.

Les analystes prévoient que 80 % des revenus data center FY26 (154,7 milliards USD) proviendront de la famille Blackwell, les livraisons de racks GB300 ont été révisées à la baisse de 50-80 000 à 15-20 000 unités, et plusieurs trimestres de rupture de stock sont certains.

La cause de la demande est l’accélération continue des investissements IA. Augmentation de l’échelle de training des LLM, dépendance persistante à NVIDIA même avec le virage Meta vers ASIC/AMD, et possibilité de retour du marché chinois en cas d’apaisement géopolitique.






La B300 dispose de 288 Go de mémoire　(1,5× les 192 Go de la B200) et plus de 8 To/s de bande passante, idéale pour le traitement de très grands modèles, performance FP4 de 14 PFLOPS (55 % de mieux que les 9 PFLOPS de la B200).


Avec un design haute densité TDP 1100 W, elle devient la base de la prochaine génération d’AGI et d’IA experte, monopolisant les grosses commandes des hyperscalers.

Alors que la B200 est orientée inférence et calcul scientifique, la B300 est spécialisée training avec une échelle doublée et un ROI supérieur grâce au NVLink renforcé.
Prix supérieur à 400 000 dollars mais modularisation SXM Puck augmentant la flexibilité, la refonte de la chaîne d’approvisionnement suscite une demande premium. Résultat : une pénurie dépassant celle de la B200 en 2025 et un nouvel élan pour la croissance de l’écosystème IA.








La puce B300 de NVIDIA (Blackwell Ultra) apporte des avantages révolutionnaires au développement de l’IA.

Par rapport à la B200 : performance FP4 ×1,5 (plus de 15 PFLOPS), attention ×2, 288 Go HBM3e permettant le traitement de modèles ultra-massifs (plus d’un trillion de paramètres).

L’inférence IA devient 11× plus rapide (vs Hopper), le training 4× plus rapide, le raisonnement IA en temps réel (ex : génération vidéo 30× plus rapide) devient réalité.
Avantage : l’efficacité énergétique s’améliore, la consommation par TPS (tokens/seconde) est réduite de 5×, diminuant fortement les coûts d’exploitation des centres de données.


Les possibilités s’élargissent avec la construction d’usines IA. Analyse génétique en médecine, analyse prédictive en finance, agents intelligents en e-commerce deviennent instantanément réactifs, augmentant la productivité de tous les secteurs.


L’effet sur l’amélioration des capacités IA est remarquable : le test-time scaling augmente la précision des modèles, le NVLink renforcé double (voire plus) la scalabilité. Résultat : une IA de raisonnement avancée de niveau AGI devient accessible, accélérant la transformation sociétale. Cette puce est la clé qui illumine encore plus l’avenir de l’IA.

Causes de la pénurie mondiale et de la demande B200

・Les hyperscalers (Meta, MS, Google, Amazon) monopolisent avec des commandes massives ・4× la performance de la H100 pour un training·inférence IA explosif ・Retard de transition CoWoS-L de TSMC + séismes + pénurie HBM ・NVIDIA privilégie la production GB200 → manque de B200 individuelles ・Frictions USA-Chine perturbent la chaîne d’approvisionnement

Points clés

« Tout le monde en veut trop mais on n’arrive pas à en produire assez » jusqu’à fin 2025

Avantages et possibilités avec la B200

・Training 3×, inférence 15× plus rapide ・192 Go de mémoire gèrent facilement les LLM trillion-paramètres ・Découverte de médicaments · simulation climatique deviennent spectaculairement plus rapides ・Coûts d’inférence & électricité -25 % → centres de données plus rentables ・IA générative temps réel devient utilisable même par les PME ・Multimodal (image＋son＋texte) précision explose ・Développement AGI (IA niveau humain) devient réaliste

Points clés

Puce de rêve « IA rapide · peu chère · intelligente » tout en un

Prévisions de demande B300 en 2026

・Livraisons début fin 2025 mais rupture immédiate prévue à cause du retard de production ・Mémoire 288 Go (1,5× B200), bande passante >8 To/s ・Spécialisée training, idéale pour créer la prochaine AGI ・Les hyperscalers commandent massivement « il faut la B300 » ・Prix >400 000 $ mais ROI exceptionnel ・Possibilité de retour du marché chinois, explosion de la demande

Points clés

« Même ceux qui étaient satisfaits de la B200 voudront absolument la B300 »

Avantages et possibilités de la B300 (développements futurs)

・Efficacité énergétique ×5 (TPS/MW) réduction des coûts ・Traitement temps réel (vidéo etc.) 30× plus rapide ・Médecine (analyse génétique) ・Finance (prédiction) ・Innovation e-commerce (agents IA) ・Usines IA multi-utilisateurs simultanés, services basse latence

Points clés

« Vers un monde où l’IA est active dans toutes les scènes du quotidien »

　1ᵉʳ rang　　États-Unis

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 2 500 000 - 3 000 000 unités　　70-80 %

- AWS : Project Ceiba >20 000 unités (cluster IA 400 exaflops, déploiement Q4 2025)
- Microsoft Azure : plus d’1 million d’unités (base DGX B200/GB200, training IA)
- Google Cloud : 800 000 unités (intégration TPU)
- ANL (Argonne National Lab) : Solstice 100 000 unités (1 000 exaflops, projet scientifique DOE)
- CoreWeave/Lambda : centaines de milliers d’unités (extension CSP).

- Moteur : investissements IA menés par les hyperscalers (OpenAI/Meta/Google).

Défis : consommation énergétique (1 000 W/GPU), manque de centres de données à refroidissement liquide.






　2ᵉ rang　　Taïwan

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 10 000 unités (en service)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai) : 10 000 unités (superordinateur usine IA, recherche/startups, fin Q3 2025)
- NYCU (Université nationale Yang Ming Chiao Tung) : introduction initiale DGX B200 (centaines d’unités, plateforme recherche IA).

- Moteur : collaboration production TSMC/NVIDIA, écosystème semiconducteurs.

Défis : conception résistante aux séismes.



　3ᵉ rang　　Corée du Sud

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 5 000 - 10 000 unités (planifié/en partie opérationnel)　　0,2-0,3 %

- Initiative gouvernementale : plus de 50 000 unités prévues (principalement mix H100, partie B200 estimée 5-10 000, cloud souverain/usine IA)
- Samsung/SK Group/Hyundai : plusieurs milliers d’unités (usines fabrication/recherche IA, lancement Q2 2025).
- Université nationale de Séoul : accès réseau 4 000 unités (mix H200, migration B200 en cours).

- Moteur : industrie semiconducteurs (fourniture HBM Samsung), stratégie gouvernementale IA.

Défis : transition NVIDIA pour réduire la dépendance aux alternatives Huawei.



　4ᵉ rang　　Japon

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 4 000 - 10 000 unités (en service/planifié)　　0,1-0,3 %

- Sakura Internet : 10 000 unités (cloud subvention gouvernementale « Koukaryoku », système HGX B200, déploiement mars 2025-2026)
- SoftBank : plus de 4 000 unités (DGX B200 SuperPOD, cluster IA de classe mondiale).
- AIST (Institut national des sciences et technologies industrielles avancées) : extension ABCI-Q (2 000 unités mix H100, ajout B200).

- Moteur : projets nationaux IA (subventions >13 milliards ¥), recherche séismes/climat.

Défis : contraintes d’approvisionnement électrique (dépendance énergies renouvelables).



　5ᵉ rang　　Allemagne

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 1 000 - 5 000 unités (initial/planifié)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA : 10 000 unités prévues (cloud IA industriel, pour Siemens/Ansys, construction 2025-fin 2026, première tranche B200 1-5 000 unités)
- Initiative IA souveraine UE : introduction pilote (centaines d’unités, projets fabrication).

- Moteur : soutien fabrication UE (Industrie 4.0), protection données souveraine.

Défis : retard migration données conforme RGPD.




　6ᵉ rang　　Autres Europe (Pays-Bas/France/Espagne/Royaume-Uni)

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 2 000 - 5 000 unités (dispersé/initial)　　<0,1 %

- Pays-Bas (TU/e Eindhoven) : adoption initiale DGX B200 (centaines d’unités, recherche IA)
- France (Scaleway) : plusieurs milliers d’unités (cloud IA, seconde moitié 2025)
- Espagne/Royaume-Uni : via Oracle EU/UK Government Cloud (centaines d’unités, services Blackwell)
- UE globale : centres Global Scale (sélection US/EU, clusters test).

- Moteur : investissements infrastructures souveraines conformes AI Act UE.

Défis : réglementations transferts de données transfrontaliers.





　7ᵉ rang　　Australie

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 500 - 1 000 unités (initial)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud : centaines d’unités (services Blackwell, seconde moitié 2025)
- Centres NEXTDC : tests petite échelle (transition depuis H200).

- Moteur : extension cloud gouvernemental, recherche modèles climatiques.

Défis : retard dû à l’isolement géographique.




　8ᵉ rang　　Chine

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 100 - 500 unités (sous restrictions/variantes)　　<0,01 %

- Variantes B20/B30A (conformes restrictions export, version bridée B200, via Inspur lancement Q2 2025)
- Transition alternatives Huawei : forte dépendance non-NVIDIA (puces Ascend rendement 5-20 %).


- Moteur : autonomie nationale en IA.

Défis : restrictions export US (plafond TPP 600 TFLOPS, soit 1/7,5ᵉ de la B200 standard).





　9ᵉ rang　　EAU/Indonésie/Singapour (autres)

Nombre estimé installé (GPU B200)　env. 500 - 1 000 unités (dispersé)　　<0,05 %

- EAU (MorphwareAI) : centaines d’unités (extension IA Abu Dhabi)
- Indonésie (Indosat) : cloud souverain initial (centaines d’unités)
- Singapour (Singtel) : via Yotta/Shakti Cloud (tests)

- Moteur : investissements IA marchés émergents.

Défis : infrastructures encore immatures.








Performances, demande et avantages des NVIDIA B200·B300



Créé en référence aux sorties de xAI

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