इन कुछ वर्षों में AI की क्षमता में उल्लेखनीय सुधार हुआ है। कई लोग कंप्यूटर या स्मार्टफोन रखकर जेनरेटिव AI की क्षमता को मुफ्त में अनुभव कर रहे हैं। AI की क्षमता सुधारने के लिए बड़ी मात्रा में हाई-परफॉर्मेंस GPU की आवश्यकता है।





बड़ी निवेश लागत की आवश्यकता स्पष्ट है, लेकिन यदि कोई समस्या नहीं होती तो हर साल प्रोसेसिंग क्षमता में सुधार वाली नई GPU मॉडल आती है। और बड़ी मात्रा में GPU सुरक्षित करके विश्व स्तर पर AI व्यवसाय चला रहे अमेरिका का होना भी तथ्य है।
ऐसे कारणों से, मैंने मैनीएक GPU मॉडल के बारे में लिखा है।







NVIDIA का B200 चिप, Blackwell आर्किटेक्चर पर आधारित AI के लिए GPU है, और विश्व स्तर पर सप्लाई तंग है।

इस कारण को आसानी से समझाते हैं।

पहले, मांग पक्ष में, AI बूम तेजी से बढ़ रहा है, Meta, Microsoft, Google, Amazon जैसे बड़े हाइपरस्केलर बड़े पैमाने पर ऑर्डर केंद्रित कर रहे हैं।

ये कंपनियां जेनरेटिव AI या बड़े भाषा मॉडल (LLM) की ट्रेनिंग·इन्फरेंस में B200 का उपयोग करती हैं,
H100 की तुलना में 4 गुना परफॉर्मेंस (20PFLOPS) मांगती हैं।

2025 के अंत तक पूरी तरह बिका हुआ है, नए ऑर्डर 12 महीने प्रतीक्षा हैं। छोटे-मध्यम उद्यमों को प्राप्त करना मुश्किल है, प्रतिस्पर्धा क्षमता घटने की चिंता है।






सप्लाई पक्ष में, TSMC के CoWoS-L पैकेजिंग टेक्नोलॉजी में बदलाव की देरी बड़ा कारण है।

2024 के अंत से 2025 की पहली छमाही तक उत्पादन कम है, भूकंप या पार्ट्स कमी (HBM3e मेमोरी) प्रभावित कर रहे हैं।

इसके अलावा, NVIDIA GB200 (कई B200 लगे सुपरचिप) को प्राथमिक उत्पादन कर रहा है, इसलिए B200 सिंगल PCI e संस्करण की सप्लाई प्रतिबंधित है।

भू-राजनीतिक जोखिम, जैसे अमेरिका-चीन व्यापार घर्षण से निर्यात नियंत्रण, ग्लोबल सप्लाई चेन को बिगाड़ रहे हैं।

परिणाम, AI डेटासेंटर निवेश 2025 में भी तेज होगा लेकिन सप्लाई नहीं पहुंचेगी, कई तिमाहियों तक तंगी जारी रहेगी। यह स्थिति AI इंडस्ट्री की ग्रोथ को प्रतीक बनाती है और पूरे इंडस्ट्री की चुनौतियों को उजागर करती है।









NVIDIA के B200 चिप का उपयोग करके, AI डेवलपमेंट में बड़ा फायदा उत्पन्न होता है।


B200 की परफॉर्मेंस के बारे में


H100 की तुलना में ट्रेनिंग परफॉर्मेंस 3 गुना、इन्फरेंस परफॉर्मेंस 15 गुना सुधार, 208 अरब ट्रांजिस्टर और 192GB HBM3e मेमोरी से, ट्रिलियन पैरामीटर स्तर के LLM को कुशलता से हैंडल कर सकता है।

इससे, दवा खोज या जलवायु परिवर्तन सिमुलेशन, क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे विज्ञान क्षेत्रों में, ब्रेकथ्रू तेज होता है। उदाहरण के लिए, जटिल मॉलिक्यूल स्ट्रक्चर का एनालिसिस समय बहुत कम होता है, नई दवा विकास की स्पीड बढ़ती है।


फायदे के रूप में, इन्फरेंस कॉस्ट और बिजली खपत को 25% कम किया जा सकता है।

ऊर्जा दक्षता के सुधार से, डेटासेंटर के ऑपरेशन कॉस्ट को दबाया जा सकता है, सस्टेनेबल AI ऑपरेशन संभव होता है। साथ ही, संभावना के रूप में, रियलटाइम जेनरेटिव AI का लोकतंत्रीकरण बढ़ता है।

चैटबॉट या रेकमेंडेशन सिस्टम को कम लागत में बनाया जा सकता है, छोटे-मध्यम उद्यमों में भी AI फैक्ट्री शुरू करना आसान होता है। AI क्षमता सुधार का प्रभाव स्पष्ट है, FP4 प्रिसिजन के अपनाने से बैंडविड्थ 2 गुना होता है, मल्टीमोडल लर्निंग (टेक्स्ट·इमेज·ऑडियो का एकीकरण) की सटीकता सुधारती है।

NVLink 5वीं पीढ़ी से स्केलेबिलिटी मजबूत होती है, कई GPU का सहयोग सुगम होता है, AGI (सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता) स्तर के मॉडल ट्रेनिंग वास्तविक होता है। परिणामस्वरूप, इंडस्ट्री परिवर्तन को बढ़ावा मिलता है, शिक्षा या चिकित्सा, मनोरंजन क्षेत्रों में क्रांतिकारी एप्लीकेशन जन्म लेते हैं। B200 इंडस्ट्री परिवर्तन को बढ़ावा देता है, AI के भविष्य को विस्तार देता है।







2026 केNVIDIA B300（Blackwell Ultra） चिप की सप्लाई तंगी की संभावना उच्च है।

शिपमेंट 2025 के अंत से पूर्ण रूप से शुरू होता है, लेकिन TSMC के उत्पादन रैंप अप देरी (CoWoS-L बदलाव की निरंतर चुनौतियां या भूकंप का प्रभाव) प्रभावित करता है, HBM3e मेमोरी की मांग दोगुनी से पार्ट्स कमी भी गंभीर है।

विश्लेषक अनुमान में, FY26 डेटासेंटर सेल्स 154.7 अरब डॉलर का 80% Blackwell संबंधित है, GB300 रैक शिपमेंट शुरुआती 5-8 लाख से 1.5-2 लाख में डाउन रिवाइज, कई तिमाहियों की इन्वेंटरी कटौती निश्चित मानी जा रही है।

मांग कारण, AI निवेश की निरंतर तेजी है। LLM ट्रेनिंग का स्केल विस्तार या, Meta के ASIC/AMD शिफ्ट में भी NVIDIA निर्भरता जारी है, भू-राजनीतिक राहत से चीन मार्केट पुनरुद्धार की संभावना भी है।






B300 मेमोरी 288GB　（B200 के 192GB का 1.5 गुना） और बैंडविड्थ 8TB/s से अधिक, बड़े स्केल मॉडल प्रोसेसिंग में उत्कृष्ट, FP4 परफॉर्मेंस 14PFLOPS（B200 के 9PFLOPS का 55% सुधार）है।


TDP1100W के हाई डेंसिटी डिज़ाइन से, अगली पीढ़ी AGI या विशेषज्ञ स्तर AI का आधार बनता है, हाइपरस्केलर के बड़े ऑर्डर को एकाधिकार करता है।

B200 जो इन्फरेंस·साइंस कंप्यूटेशन की ओर है, उसके विपरीत B300 ट्रेनिंग स्पेशलाइज्ड है स्केल 2 गुना, NVLink मजबूती से ROI (निवेश लाभ दर) श्रेष्ठ है।
कीमत 40 लाख डॉलर से अधिक ऊंची है लेकिन, SXM Puck मॉड्यूल से लचीलापन बढ़ता है, सप्लाई चेन रीडिज़ाइन प्रीमियम मांग को उकसाता है। परिणाम, B200 के 2025 पूर्ण बिक्री को पार करने वाली तंगी उत्पन्न होती है, AI इकोसिस्टम की ग्रोथ को और बढ़ावा देगा।








NVIDIA का B300 चिप（Blackwell Ultra）, AI डेवलपमेंट में क्रांतिकारी फायदा लाता है।

B200 की तुलना में FP4 परफॉर्मेंस 1.5 गुना（15PFLOPS से अधिक）, अटेंशन परफॉर्मेंस 2 गुना सुधार, 288GB HBM3e मेमोरी से सुपर बड़े स्केल मॉडल（ट्रिलियन पैरामीटर से अधिक）का प्रोसेसिंग संभव है।

इससे, AI इन्फरेंस 11 गुना तेजीकरण（Hopper की तुलना में）, ट्रेनिंग 4 गुना तेज़ होता है, रियलटाइम AI रीजनिंग（उदाहरण: वीडियो जेनरेशन 30 गुना तेज़）साकार होता है।
फायदे के रूप में, ऊर्जा दक्षता सुधार, TPS（टोकन/सेकंड）प्रति बिजली खपत को 5 गुना सुधार, डेटासेंटर के ऑपरेशन कॉस्ट को बड़े पैमाने पर कटौती करता है।


संभावना, AI फैक्ट्री के निर्माण में फैलती है। चिकित्सा की जीन एनालिसिस या वित्त की भविष्यवाणी एनालिसिस, eकॉमर्स के इंटेलिजेंट एजेंट तत्काल प्रतिक्रिया संभव होते हैं, पूरी इंडस्ट्री की उत्पादकता बढ़ाते हैं।


AI क्षमता सुधार का प्रभाव स्पष्ट है, टेस्ट टाइम स्केलिंग से मॉडल सटीकता सुधार, NVLink मजबूती से स्केलेबिलिटी 2 गुना से अधिक। परिणाम, AGI स्तर की उन्नत इन्फरेंस AI करीब आता है, समाज परिवर्तन को तेज करता है। यह चिप, AI के भविष्य को और उज्जवल रोशनी देता है।

B200 की वैश्विक तंगी·मांग के कारण

・हाइपरस्केलर（Meta, MS, Google, Amazon）बड़ी मात्रा ऑर्डर से एकाधिकार ・H100 की 4 गुना परफॉर्मेंस से AI ट्रेनिंग·इन्फरेंस विस्फोटक तेज ・TSMC का CoWoS-L बदलाव देरी＋भूकंप＋HBM कमी ・NVIDIA GB200 को प्राथमिक उत्पादन → B200 सिंगल कम ・अमेरिका-चीन घर्षण से सप्लाई चेन उथल-पुथल

पॉइंट

「सब बहुत चाहते हैं लेकिन बना नहीं सकते」स्थिति 2025 के अंत तक जारी

B200 का उपयोग करने से क्या फायदा·संभावना है

・ट्रेनिंग 3 गुना, इन्फरेंस 15 गुना तेज ・192GB बड़ी क्षमता मेमोरी से ट्रिलियन पैरामीटर स्तर LLM भी आसानी ・नई दवा खोज·जलवायु सिमुलेशन नाटकीय रूप से तेज होता है ・इन्फरेंस कॉस्ट＆बिजली 25% कटौती → डेटासेंटर लाभदायक ・रियलटाइम जेनरेटिव AI छोटे उद्यमों में भी उपयोग योग्य होता है ・मल्टीमोडल（इमेज＋ऑडियो＋टेक्स्ट）की सटीकता विस्फोटक बढ़ोतरी ・AGI（मानव स्तर AI）डेवलपमेंट वास्तविक रूप से करीब

पॉइंट

「AI तेज·सस्ता·बुद्धिमान होता है」तीन तालमेल वाला सपनों का चिप

2026 के B300 की मांग अनुमान

・2025 अंत शिपमेंट शुरू लेकिन उत्पादन रैंप देरी से तुरंत पूर्ण बिक्री अनुमान ・मेमोरी 288GB（B200 का 1.5 गुना）, बैंडविड्थ 8TB/s से अधिक ・ट्रेनिंग स्पेशलाइज्ड से अगली पीढ़ी AGI बनाने के लिए最適 ・हाइपरस्केलर 「B300 नहीं तो नहीं」कहकर बड़ी मात्रा ऑर्डर ・कीमत 40 लाख डॉलर से अधिक भी ROI उत्कृष्ट ・चीन मार्केट पुनरुद्धार की संभावना से मांग विस्फोट

पॉइंट

「B200 से संतुष्ट लोग भी, B300 देखकर जरूर चाहेंगे」स्तर

B300 का फायदा और संभावना（भविष्य का विकास）

・ऊर्जा दक्षता 5 गुना सुधार（TPS/MW）से कॉस्ट कटौती ・वीडियो जेनरेशन आदि रियलटाइम प्रोसेसिंग 30 गुना तेज ・चिकित्सा（जीन एनालिसिस） ・वित्त（भविष्यवाणी） ・eकॉमर्स（AI एजेंट）का नवाचार ・AI फैक्ट्री में कई यूजर एक साथ, कम देरी सर्विस

पॉइंट

「रोजमर्रा के हर सीन में AI सक्रिय दुनिया की ओर」

　रैंक　1位　　अमेरिका

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 2,500,000 - 3,000,000 यूनिट　　70-80%

- AWS: Project Ceiba में 20,000+ यूनिट（400 exaflops AI क्लस्टर, 2025 Q4 विकास）
- Microsoft Azure: 1 लाख यूनिट से अधिक（DGX B200/GB200 आधार, AI ट्रेनिंग के लिए）
- Google Cloud: 80 हजार यूनिट（TPU एकीकरण）
- ANL（Argonne National Lab）: Solstice में 100,000 यूनिट（1,000 exaflops, DOE विज्ञान प्रोजेक्ट）
- CoreWeave/Lambda: दर्जनों लाख यूनिट（CSP विस्तार）。

- ड्राइवर: हाइपरस्केलर प्रमुख AI निवेश（OpenAI/Meta/Google）。

चुनौती: ऊर्जा खपत（1,000W/GPU）, लिक्विड कूलिंग डेटासेंटर कमी。






　रैंक　2位　　ताइवान

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 10,000 यूनिट（कार्यरत）　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10,000 यूनिट（AI फैक्ट्री सुपरकंप्यूटर, रिसर्च/स्टार्टअप के लिए, 2025 Q3 पूरा）
- NYCU（राष्ट्रीय यांग मिंग चियाओ तुंग विश्वविद्यालय）: DGX B200 प्रारंभिक अपनाना（कई सौ यूनिट, AI रिसर्च प्लेटफॉर्म）。

- ड्राइवर: TSMC/NVIDIA उत्पादन सहयोग, सेमीकंडक्टर इकोसिस्टम。

चुनौती: भूकंप जोखिम के लिए टिकाऊ डिज़ाइन。



　रैंक　3位　　कोरिया

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 5,000 - 10,000 यूनिट（योजना/आंशिक कार्यरत）　　0.2-0.3%

- सरकार प्रमुख: 50,000 यूनिट से अधिक योजना（मुख्य रूप से H100 मिश्रित, B200 भाग में 5,000-10,000 यूनिट अनुमान, सॉवरेन क्लाउड/AI फैक्ट्री）
- Samsung/SK Group/Hyundai: हजारों यूनिट（AI मैन्युफैक्चरिंग/रिसर्च फैक्ट्री, 2025 Q2 डेब्यू）。 - PYLER (AdTech): सौ यूनिट（रियलटाइम वीडियो एनालिसिस, 30x परफॉर्मेंस सुधार）
- Seoul National University: 4,000 यूनिट नेटवर्क एक्सेस（H200 मिश्रित, B200 ट्रांजिशन में）。

- ड्राइवर: सेमीकंडक्टर इंडस्ट्री（Samsung HBM सप्लाई）, सरकार AI रणनीति。

चुनौती: Huawei विकल्प निर्भरता कम करने के लिए NVIDIA शिफ्ट。



　रैंक　4位　　जापान

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 4,000 - 10,000 यूनिट（कार्यरत/योजना）　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10,000 यूनिट（सरकार सब्सिडी 「Koukaryoku」क्लाउड, HGX B200 सिस्टम, 2025 मार्च-2026 विकास）
- SoftBank: 4,000+ यूनिट（DGX B200 SuperPOD, विश्व सबसे बड़ा क्लास AI क्लस्टर）。 - Tokyo University of Technology: <100 यूनिट（2 exaflops AI सुपरकंप्यूटर）
- AIST (इंडस्ट्री टेक्नोलॉजी कॉम्प्रिहेंसिव इंस्टीट्यूट): ABCI-Q विस्तार（2,000 यूनिट H100 मिश्रित, B200 जोड़）。

- ड्राइवर: AI राष्ट्रीय प्रोजेक्ट（सब्सिडी 1.3 अरब येन से अधिक）, भूकंप/जलवायु रिसर्च。

चुनौती: बिजली सप्लाई कंस्ट्रेंट्स（नवीकरणीय ऊर्जा निर्भरता）。



　रैंक　5位　　जर्मनी

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 1,000 - 5,000 यूनिट（प्रारंभिक/योजना）　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: 10,000 यूनिट योजना（इंडस्ट्री AI क्लाउड, Siemens/Ansys के लिए, 2025 निर्माण-2026 पूरा, B200 प्रारंभिक हिस्सा 1,000-5,000 यूनिट）
- EU सॉवरेन AI इनिशिएटिव: परीक्षण अपनाना（कई सौ यूनिट, मैन्युफैक्चरिंग प्रोजेक्ट）。

- ड्राइवर: EU मैन्युफैक्चरिंग सपोर्ट（Industry 4.0）, सॉवरेन डेटा प्रोटेक्शन。

चुनौती: GDPR अनुपालन डेटा माइग्रेशन देरी。




　रैंक　6位　　अन्य यूरोप（नीदरलैंड/फ्रांस/स्पेन/ब्रिटेन）

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 2,000 - 5,000 यूनिट（वितरित/प्रारंभिक）　　<0.1%

- नीदरलैंड (TU/e Eindhoven): DGX B200 प्रारंभिक अपनाना（कई सौ यूनिट, AI रिसर्च）
- फ्रांस (Scaleway): हजारों यूनिट（AI क्लाउड, 2025 बादार्ध）
- स्पेन/ब्रिटेन: Oracle EU/UK Government Cloud के माध्यम से（कई सौ यूनिट, Blackwell सर्विस）
- पूरे EU: Global Scale डेटासेंटर（US/EU चयन, परीक्षण क्लस्टर）。

- ड्राइवर: EU AI Act अनुपालन सॉवरेन इंफ्रा निवेश。

चुनौती: सीमा अंतर डेटा ट्रांसफर नियमन。





　रैंक　7位　　ऑस्ट्रेलिया

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 500 - 1,000 यूनिट（प्रारंभिक）　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: सौ यूनिट（Blackwell सर्विस, 2025 बादार्ध）
- NEXTDC डेटासेंटर: छोटा स्केल परीक्षण（H200 ट्रांजिशन में）。

- ड्राइवर: सरकार क्लाउड विस्तार, जलवायु मॉडल रिसर्च。

चुनौती: भौगोलिक अलगाव से देरी。




　रैंक　8位　　चीन

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 100 - 500 यूनिट（प्रतिबंध/वैरिएंट）　　<0.01%

- B20/B30A वैरिएंट（निर्यात नियमन अनुपालन, परफॉर्मेंस प्रतिबंधित संस्करण B200, Inspur के माध्यम से Q2 2025 डेब्यू）
- Huawei विकल्प ट्रांजिशन: गैर-NVIDIA निर्भरता उच्च（Ascend चिप 5-20% यील्ड）。


- ड्राइवर: घरेलू AI स्वतंत्रता。

चुनौती: US निर्यात नियमन（TPP上限 600 TFLOPS, स्टैंडर्ड B200 का 1/7.5）。





　रैंक　9位　　UAE/इंडोनेशिया/सिंगापुर（अन्य）

अनुमानित इंस्टॉल संख्या（B200 GPU）　लगभग 500 - 1,000 यूनिट（वितरित）　　<0.05%

- UAE (MorphwareAI): सौ यूनिट（Abu Dhabi AI विस्तार）
- इंडोनेशिया (Indosat): सॉवरेन क्लाउड प्रारंभिक（सौ यूनिट）
- सिंगापुर (Singtel): Yotta/Shakti Cloud के माध्यम से（परीक्षण）

- ड्राइवर: उभरते बाजार AI निवेश。

चुनौती: इंफ्रा अपरिपक्व。








NVIDIA के B200·B300 की परफॉर्मेंस और मांग और फायदे के बारे में



xAI द्वारा आउटपुट को संदर्भित करके बनाया

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