Posljednjih nekoliko godina mogućnosti AI-a rastu nevjerojatnom brzinom. Mnogi posjeduju računala ili pametne telefone i besplatno isprobavaju sposobnosti generativnog AI-a. Za daljnje povećanje sposobnosti AI-a potrebno je osigurati veliku količinu visokoučinkovitih GPU-a.





Ogromni investicijski troškovi su razumljivi, ali ako nema problema, svake godine se pojavljuju novi modeli GPU-a s poboljšanom procesorskom snagom — to je činjenica. I činjenica je da Amerika, osiguravajući ogromnu količinu GPU-a, vodi AI poslovanje na svjetskoj razini.
Iz tih razloga napisao sam o prilično specijaliziranom modelu GPU-a.







Čip B200 tvrtke NVIDIA je AI GPU temeljen na arhitekturi Blackwell, čija je globalna opskrba iznimno ograničena.

Uzroke objašnjavam na razumljiv način.

Prvo sa strane potražnje: usred brzog širenja AI groznice, veliki hyperscaleri kao Meta, Microsoft, Google i Amazon koncentriraju ogromne narudžbe.

Te tvrtke koriste B200 za trening i inferenciju generativnog AI-a i velikih jezičnih modela (LLM),
tražeći performanse 4 puta veće od H100 (20 PFLOPS).

Do kraja 2025. potpuno je rasprodan, nove narudžbe čekaju do 12 mjeseci. Malim i srednjim poduzećima je teško doći do njega, postoji bojazan od pada konkurentnosti.






Sa strane ponude glavni razlog je kašnjenje prelaska na tehnologiju pakiranja CoWoS-L tvrtke TSMC.

Od kraja 2024. do prve polovine 2025. proizvodnja je niska, pod utjecajem potresa i nedostatka komponenti (HBM3e memorija).

Osim toga, NVIDIA daje prioritet proizvodnji GB200 (superčip s više B200), čime je ograničena opskrba pojedinačnim PCIe verzijama B200.

Geopolitički rizici, primjerice ograničenja izvoza zbog trgovinskih sukoba SAD-Kina, također ometaju globalni opskrbni lanac.

Rezultat: dok investicije u AI podatkovne centre 2025. ubrzavaju, ponuda ne prati — očekuje se nedostatak tijekom više kvartala. Ova situacija simbolizira rast AI industrije i istovremeno ističe izazove cijele industrije.









Korištenjem čipa B200 tvrtke NVIDIA razvoju AI-a donose se ogromne prednosti.


O performansama B200


Performanse treninga 3× veće od H100, inferencija 15× brža, s 208 milijardi tranzistora i 192 GB HBM3e memorije omogućuje učinkovito rukovanje LLM-ovima razine bilijuna parametara.

Time se ubrzavaju proboji u znanstvenim područjima poput otkrivanja lijekova, simulacije klimatskih promjena i kvantnog računarstva. Na primjer, vrijeme analize složenih molekularnih struktura drastično se skraćuje, ubrzava se razvoj novih lijekova.


Jedna od prednosti je mogućnost smanjenja troškova inferencije i potrošnje energije za 25 %.

Poboljšanje energetske učinkovitosti smanjuje operativne troškove podatkovnih centara i omogućuje održivo korištenje AI-a. Osim toga, napreduje demokratizacija generativnog AI-a u stvarnom vremenu.

Chatbotovi i sustavi preporuka mogu se izgraditi po niskoj cijeni, malim i srednjim poduzećima olakšava pokretanje vlastitih AI tvornica. Učinak na povećanje sposobnosti AI-a je očit: uvođenjem FP4 preciznosti propusnost se udvostručuje, a točnost multimodalnog učenja (integracija teksta·slike·zvuka) raste.

NVLink 5. generacije pojačava skalabilnost, suradnja više GPU-ova postaje glatka, trening modela razine AGI (opća umjetna inteligencija) postaje realan. Rezultat: poticanje industrijske transformacije i rađanje inovativnih aplikacija u obrazovanju, zdravstvu i zabavi. B200 je ključ koji potiče industrijsku transformaciju i širi budućnost AI-a.







Čip NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) u 2026. ima veliku vjerojatnost još većeg nedostatka.

Isporuke postaju pune od kraja 2025., ali kašnjenja u proizvodnom rampu kod TSMC-a (trajni problemi s CoWoS-L i posljedice potresa) + nedostatak komponenti zbog udvostručenja potražnje za HBM3e memorijom su ozbiljni.

Prema predviđanjima analitičara, 80 % prihoda podatkovnih centara FY26 (154,7 milijardi USD) dolazi od obitelji Blackwell; isporuke GB300 rackova revidirane su prema dolje s 50-80 tisuća na 15-20 tisuća, a nekoliko kvartala bez zaliha smatra se sigurnim.

Uzrok potražnje je kontinuirano ubrzanje ulaganja u AI. Povećanje skale treninga LLM-a, trajna ovisnost o NVIDIJI čak i kod Meta-inog prelaska na ASIC/AMD, te moguće vraćanje kineskog tržišta u slučaju geopolitičkog popuštanja.






B300 s 288 GB memorije　(1,5× od 192 GB B200) i propusnost >8 TB/s, izvrsna za obradu velikih modela, FP4 performanse 14 PFLOPS (55 % bolje od 9 PFLOPS B200).


Dizajn visoke gustoće TDP 1100 W postaje temelj sljedeće generacije AGI i AI razine stručnjaka, monopolizirajući velike narudžbe hyperscalera.

Dok je B200 usmjeren na inferenciju i znanstvene proračune, B300 je specijaliziran za trening s dvostrukom skalom i boljim ROI-om zahvaljujući pojačanom NVLink-u.
Cijena iznad 400.000 USD, ali SXM Puck modularizacija povećava fleksibilnost, redizajn opskrbnog lanca budi premium potražnju. Rezultat: nedostatak koji nadmašuje rasprodani B200 iz 2025. i dodatno potiče rast AI ekosustava.








Čip B300 tvrtke NVIDIA (Blackwell Ultra) donosi revolucionarne prednosti razvoju AI-a.

U odnosu na B200: FP4 performanse 1,5× (preko 15 PFLOPS), attention 2× bolje, 288 GB HBM3e omogućuje obradu ultra-velikih modela (preko bilijuna parametara).

Inferencija AI postaje 11× brža (vs Hopper), trening 4× brži, ostvaruje se real-time AI reasoning (primjer: generiranje videa 30× brže).
Prednost: poboljšanje energetske učinkovitosti, potrošnja po TPS-u (tokeni/sekundi) smanjena 5×, drastično smanjenje operativnih troškova podatkovnih centara.


Mogućnosti se šire izgradnjom AI tvornica. Genetska analiza u medicini, financijske predikcije, inteligentni e-commerce agenti postaju trenutno odzivni, povećavajući produktivnost cijelih industrija.


Učinak na povećanje sposobnosti AI-a je očit: test-time scaling povećava točnost modela, pojačani NVLink više nego udvostručuje skalabilnost. Rezultat: napredni reasoning AI razine AGI postaje bliži, ubrzava društvenu transformaciju. Ovaj čip je ključ koji će još svjetlije osvijetliti budućnost AI-a.

Uzroci globalnog nedostatka i potražnje za B200

・Hyperscaleri (Meta, MS, Google, Amazon) monopoliziraju velikim narudžbama<br> ・4× performanse H100 za eksplozivni AI trening·inferenciju ・Kašnjenje prijelaza na CoWoS-L TSMC + potresi + nedostatak HBM-a ・NVIDIA daje prioritet GB200 → nedostatak pojedinačnih B200 ・Sukobi SAD-Kina ometaju opskrbni lanac

Ključne točke

„Svi previše žele, a ne može se dovoljno proizvesti“ — do kraja 2025.

Kakve prednosti i mogućnosti donosi B200

・Trening 3×, inferencija 15× brža ・192 GB veliki kapacitet memorije lako podnosi LLM bilijun parametara ・Otkrivanje novih lijekova · klimatska simulacija postaju dramatično brži ・Troškovi inferencije i struje 25 % niži → povoljni podatkovni centri ・Real-time generativni AI postaje dostupan i malim i srednjim poduzećima ・Multimodalni (slike＋zvuk＋tekst) točnost eksplodira ・Razvoj AGI (AI na razini čovjeka) postaje realističan

Ključne točke

„AI brz · jeftin · pametan“ — san u jednom čipu

Predviđanje potražnje za B300 u 2026.

・Isporuke počinju krajem 2025., ali trenutno rasprodano zbog kašnjenja proizvodnje ・Memorija 288 GB (1,5× B200), propusnost >8 TB/s ・Specijaliziran za trening, idealan za sljedeću generaciju AGI ・Hyperscaleri masovno naručuju „mora biti B300“ ・Cijena >400.000 USD ali izvrstan ROI ・Moguće vraćanje kineskog tržišta → eksplozija potražnje

Ključne točke

„Čak i oni koji su bili zadovoljni s B200 sigurno će poželjeti B300“

Prednosti i mogućnosti B300 (budućnost)

・Energetska učinkovitost 5× bolja (TPS/MW) → ušteda troškova ・Generiranje videa itd. obrada u realnom vremenu 30× brža ・Medicina (genetska analiza) ・Financije (predviđanje) ・e-commerce (AI agenti) inovacija ・AI tvornica istovremena podrška više korisnika, niska latencija

Ključne točke

„Prema svijetu u kojem AI djeluje u svim svakodnevnim scenama“

　1. mjesto　　SAD

Procjena instaliranih (B200 GPU)　oko 2.500.000 - 3.000.000 komada　　70-80 %

- AWS: Project Ceiba >20.000 komada (400 exaflops AI klaster, Q4 2025)
- Microsoft Azure: preko 1 milijun komada (temelj DGX B200/GB200, za AI trening)
- Google Cloud: 800.000 komada (TPU integracija)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100.000 komada (1.000 exaflops, DOE znanstveni projekt)
- CoreWeave/Lambda: stotine tisuća komada (CSP proširenje).

- Pokretač: hyperscaler vođene AI investicije (OpenAI/Meta/Google).

Izazovi: potrošnja energije (1.000 W/GPU), nedostatak podatkovnih centara s tekućinskim hlađenjem.






　2. mjesto　　Tajvan

Procjena instaliranih　oko 10.000 komada (u funkciji)　　0,3 %

- 2. mjesto　　Tajvan

Procjena instaliranih　oko 10.000 komada (u funkciji)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10.000 komada (AI tvornica superračunalo, za istraživanje/startupe, Q3 2025)
- NYCU (Nacionalno sveučilište Yang Ming Chiao Tung): početno uvođenje DGX B200 (stotine komada, AI istraživačka platforma).

- Pokretač: TSMC/NVIDIA suradnja u proizvodnji, poluvodički ekosustav.

Izazovi: dizajn otporan na potrese.



　3. mjesto　　Južna Koreja

Procjena instaliranih　oko 5.000 - 10.000 komada (u planu/djelomično operativno)　　0,2-0,3 %

- Vladina inicijativa: plan >50.000 komada (uglavnom miješano s H100, dio B200 procjena 5-10.000 komada, suvereni cloud/AI tvornica)
- Samsung/SK Group/Hyundai: tisuće komada (AI proizvodnja/istraživačke tvornice, Q2 2025).
- Sveučilište u Seulu: mrežni pristup 4.000 komada (miješano s H200, prijelaz na B200).

- Pokretač: poluvodička industrija (Samsung HBM opskrba), vladina AI strategija.

Izazovi: prelazak na NVIDIJU radi smanjenja ovisnosti o Huawei alternativama.



　4. mjesto　　Japan

Procjena instaliranih　oko 4.000 - 10.000 komada (u funkciji/planirano)　　0,1-0,3 %

- Sakura Internet: 10.000 komada (cloud s državnom subvencijom „Koukaryoku“, HGX B200 sustav, ožujak 2025.-2026.)
- SoftBank: >4.000 komada (DGX B200 SuperPOD, svjetska klasa AI klaster).
- AIST: proširenje ABCI-Q (2.000 komada miješano s H100 + dodatak B200).

- Pokretač: nacionalni AI projekti (subvencije >13 milijardi jena), istraživanje potresa/klime.

Izazovi: ograničenja opskrbe električnom energijom (ovisnost o obnovljivim izvorima).



　5. mjesto　　Njemačka

Procjena instaliranih　oko 1.000 - 5.000 komada (početno/planirano)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: plan 10.000 komada (industrijski AI cloud, za Siemens/Ansys, gradnja 2025.-završetak 2026., početna serija B200 1-5.000 komada)
- EU inicijativa suverenog AI-a: pilot uvođenje (stotine komada, proizvodni projekti).

- Pokretač: podrška EU proizvodnji (Industrija 4.0), suverena zaštita podataka.

Izazovi: kašnjenje migracije podataka u skladu s GDPR-om.




　6. mjesto　　Ostala Europa (Nizozemska/Francuska/Španjolska/Ujedinjeno Kraljevstvo)

Procjena instaliranih　oko 2.000 - 5.000 komada (raspršeno/početno)　　<0,1 %

- Nizozemska (TU/e Eindhoven): početno usvajanje DGX B200 (stotine komada, AI istraživanje)
- Francuska (Scaleway): tisuće komada (AI cloud, druga polovina 2025.)
- Španjolska/Ujedinjeno Kraljevstvo: putem Oracle EU/UK Government Cloud (stotine komada, Blackwell usluge)
- EU ukupno: Global Scale podatkovni centri (izbor SAD/EU, test klasteri).

- Pokretač: ulaganja u suverenu infrastrukturu u skladu s EU AI Act-om.

Izazovi: regulativa prijenosa podataka preko granica.





　7. mjesto　　Australija

Procjena instaliranih　oko 500 - 1.000 komada (početno)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: stotine komada (Blackwell usluge, druga polovina 2025.)
- NEXTDC podatkovni centri: testovi male skale (prijelaz s H200).

- Pokretač: proširenje vladinog clouda, istraživanje klimatskih modela.

Izazovi: kašnjenje zbog geografske izolacije.




　8. mjesto　　Kina

Procjena instaliranih　oko 100 - 500 komada (pod ograničenjima/varijante)　　<0,01 %

- Varijante B20/B30A (u skladu s ograničenjima izvoza, verzija B200 s ograničenim performansama, putem Inspura Q2 2025)
- Prijelaz s Huawei alternativa: visoka ovisnost o ne-NVIDIA (Ascend čipovi 5-20 % yield).


- Pokretač: domaća samodostatnost u AI-u.

Izazovi: američka ograničenja izvoza (TPP plafon 600 TFLOPS — 1/7,5,5 standardnog B200).





　9. mjesto　　UAE/Indonezija/Singapur (ostalo)

Procjena instaliranih　oko 500 - 1.000 komada (raspršeno)　　<0,05 %

- UAE (MorphwareAI): stotine komada (proširenje AI Abu Dhabi)
- Indonezija (Indosat): početni suvereni cloud (stotine komada)
- Singapur (Singtel): putem Yotta/Shakti Cloud (test)

- Pokretač: AI ulaganja na tržištima u razvoju.

Izazovi: nezrela infrastruktura.








O performansama, potražnji i prednostima NVIDIA B200·B300



Napravljeno uz referencu na izlaz xAI-a

Ova web stranica ne preuzima nikakvu odgovornost za korištenje ove stranice
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.