Az elmúlt néhány évben az AI képességei lenyűgözően fejlődtek. Sok embernek van számítógépe vagy okostelefonja, így ingyen tapasztalhatták meg a generatív AI képességeit. Az AI képességeinek további növeléséhez hatalmas mennyiségű nagy teljesítményű GPU biztosítása szükséges.





A hatalmas beruházási költségek természetesek, de ha nincs probléma, évente megjelennek az új, nagyobb feldolgozási kapacitású GPU-modellek – ez tény. És az is tény, hogy az Egyesült Államok az, amely hatalmas mennyiségű GPU biztosításával világszínvonalú AI-üzletet folytat.
Ezek miatt írtam egy meglehetősen specializált GPU-modellről.







Az NVIDIA B200 chipje egy Blackwell architektúrára épülő AI-GPU, amelynek globális ellátása rendkívül feszes.

Az okokat érthetően magyarázom el.

Először a keresleti oldalon: az AI-boom gyors terjedése közepette a nagy hyperscalerek (Meta, Microsoft, Google, Amazon) óriási rendeléseket koncentrálnak.

Ezek a vállalatok a B200-at használják generatív AI és nagy nyelvi modellek (LLM) tanítására és inferenciájára,
a H100-hoz képest négyszeres teljesítményt (20 PFLOPS) keresve.

2025 végéig teljesen elkel, az új rendelések 12 hónapos várakozási idővel járnak. A kis- és középvállalatok számára nehéz hozzájutni, és félnek a versenyképesség csökkenésétől.






A kínálati oldalon a TSMC CoWoS-L csomagolási technológiára való átállás késedelme a legnagyobb ok.

2024 végétől 2025 első feléig alacsony a termelés, földrengések és alkatrészhiány (HBM3e memória) befolyásolják.

Emellett az NVIDIA a GB200 (több B200-at tartalmazó szuperchip) gyártását részesíti előnyben, ezért a B200 önálló PCIe verzióinak ellátása korlátozott.

Geopolitikai kockázatok – például az USA-Kína kereskedelmi súrlódások miatti exportkorlátozások – szintén zavarják a globális ellátási láncot.

Eredmény: miközben az AI-adatközpont beruházások 2025-ben is gyorsulnak, a kínálat nem tudja követni – több negyedéven át tartó hiány várható. Ez a helyzet szimbolizálja az AI-ipar növekedését, miközben az egész iparág kihívásait is megvilágítja.









Az NVIDIA B200 chipjének használata óriási előnyöket hoz az AI-fejlesztésben.


A B200 teljesítményéről


A H100-hoz képest 3× tanítási teljesítmény, 15× inferencia teljesítmény, 208 milliárd tranzisztor és 192 GB HBM3e memória révén hatékonyan képes kezelni a billiós paraméterű LLM-eket.

Ezzel felgyorsulnak az áttörések a tudományos területeken: gyógyszerfejlesztés, klímaváltozás szimuláció, kvantumszámítás. Például a komplex molekulaszerkezetek elemzési ideje drasztikusan csökken, gyorsul az új gyógyszerek fejlesztése.


Az előnyök között szerepel az inferencia költségek és energiafogyasztás 25 %-os csökkentése.

Az energiahatékonyság javulása csökkenti az adatközpontok üzemeltetési költségeit és fenntartható AI-üzemeltetést tesz lehetővé. Emellett előrelép a valós idejű generatív AI demokratizálása.

Chatbotok és ajánlórendszerek olcsón építhetők, a kis- és középvállalatok számára is könnyebb saját AI-gyárakat indítani. Az AI-képességek növelésének hatása egyértelmű: az FP4 pontosság bevezetésével a sávszélesség megduplázódik, és jelentősen javul a multimodális tanulás (szöveg·kép·hang integráció) pontossága.

Az 5. generációs NVLink skálázhatóságot erősít, több GPU együttműködése zökkenőmentessé válik, az AGI-szintű (általános mesterséges intelligencia) modellek tanítása realitássá válik. Eredmény: iparági átalakulás és innovatív alkalmazások születése az oktatásban, egészségügyben és szórakoztatóiparban. A B200 az iparági átalakulást elősegítő kulcs, amely kiszélesíti az AI jövőjét.







A NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) chip 2026-ban nagy valószínűséggel még nagyobb hiányt fog szenvedni.

A kiszállítás 2025 végétől indul teljes erővel, de a TSMC gyártósorának késedelmes felfuttatása (CoWoS-L átállás folyamatos problémái és földrengés utóhatásai) + HBM3e memória iránti kétszeres kereslet miatti alkatrészhiány súlyos.

Elemzők szerint az FY26 adatközpont bevétel 80 %-a (154,7 milliárd USD) a Blackwell családból származik majd; a GB300 rack szállításokat az eredeti 50–80 ezerről 15–20 ezerre módosították lefelé, és több negyedéves készlethiány biztosra vehető.

A kereslet oka az AI-beruházások folyamatos gyorsulása. Az LLM-tanítás méreteinek növekedése, a Meta ASIC/AMD-váltása ellenére is fennmaradó NVIDIA-függőség, valamint geopolitikai enyhülés esetén a kínai piac visszatérése.






B300 288 GB memóriával　(a B200 192 GB-jának 1,5×-e) és >8 TB/s sávszélességgel, kiváló a nagy modellek feldolgozására, FP4 teljesítmény 14 PFLOPS (55 %-kal jobb a B200 9 PFLOPS-ánál).


1100 W TDP nagy sűrűségű kialakítás a következő generációs AGI és szakértői szintű AI alapja lesz, monopolizálva a hyperscalerek nagy rendeléseit.

Míg a B200 inkább inferenciára és tudományos számításokra optimalizált, a B300 tanításra specializált, kétszeres skálázhatósággal és jobb ROI-jal az erősített NVLink révén.
Ára 400 000 dollár felett, de az SXM Puck modularizáció növeli a rugalmasságot, az ellátási lánc újratervezése prémium keresletet ébreszt. Eredmény: a 2025-ös B200 teljes elkelését is felülmúló hiány és az AI-ökoszisztéma további növekedése.








Az NVIDIA B300 chipje (Blackwell Ultra) forradalmi előnyöket hoz az AI-fejlesztésben.

A B200-hoz képest: FP4 teljesítmény 1,5× (>15 PFLOPS), kétszeres attention teljesítmény, 288 GB HBM3e ultra-nagy modellek (> billiós paraméter) feldolgozására.

Az AI-inferencia 11× gyorsabb (Hopperhez képest), a tanítás 4× gyorsabb, valós idejű AI-reasoning megvalósul (pl. videógenerálás 30× gyorsabb).
Előny: energiahatékonyság javul, TPS-enkénti (token/sec) fogyasztás 5× csökken, drasztikusan csökkenti az adatközpontok üzemeltetési költségeit.


A lehetőségek az AI-gyárak építésével bővülnek. Orvosi genetikai elemzés, pénzügyi előrejelzés, intelligens e-kereskedelmi ügynökök azonnali válaszadásra képesek, növelve az egész iparágak termelékenységét.


Az AI-képességek növelésének hatása egyértelmű: a test-time scaling javítja a modellpontosságot, az erősített NVLink több mint kétszeresére növeli a skálázhatóságot. Eredmény: az AGI-szintű fejlett reasoning AI közelebb kerül, felgyorsítva a társadalmi átalakulást. Ez a chip a kulcs, amely még fényesebben világítja meg az AI jövőjét.

A B200 globális hiányának és keresletének okai

・Hyperscalerek (Meta, MS, Google, Amazon) hatalmas rendelésekkel monopolizálják<br> ・H100 4× teljesítménye az AI-tanítás és inferencia robbanásszerű gyorsaságához ・TSMC CoWoS-L átállás késedelme + földrengések + HBM-hiány ・NVIDIA előnyben részesíti a GB200 gyártását → kevés egyedi B200 ・USA-Kína súrlódások megzavarják az ellátási láncot

Kulcsfontosságú pontok

„Mindenki túl sokat akar, de túl keveset tudnak gyártani” – 2025 végéig

Milyen előnyöket és lehetőségeket kínál a B200

・Tanítás 3×, inferencia 15× gyorsabb ・192 GB nagy kapacitású memória billiós paraméterű LLM-ekkel is könnyedén boldogul ・Új gyógyszer felfedezés · klímaszimuláció drámaian felgyorsul ・Inferenciaköltség & áram 25 % csökkenés → kedvező adatközpontok ・Valós idejű generatív AI a KKV-k számára is elérhetővé válik ・Multimodális (kép＋hang＋szöveg) pontosság robban ・AGI (emberi szintű AI) fejlesztés reálisan közelebb kerül

Kulcsfontosságú pontok

„AI gyors · olcsó · okos” – álomchip egyben

2026-os B300 kereslet előrejelzés

・2025 végén indul a kiszállítás, de gyártási késedelem miatt azonnal elfogy ・288 GB memória (B200 1,5×-e), >8 TB/s sávszélesség ・Tanítás-specializált, ideális a következő generációs AGI készítéséhez ・Hyperscalerek tömegesen rendelnek „csak B300 jöhet szóba” ・Ár >400 000 USD, de kiemelkedő ROI ・Kínai piac visszatérése is lehetséges → keresletrobbanás

Kulcsfontosságú pontok

„Aki elégedett volt a B200-zal, az is azonnal akarja a B300-at” szint

B300 előnyei és lehetőségei (jövő)

・5× energiahatékonyság (TPS/MW) → költségcsökkenés ・Videógenerálás stb. valós idejű feldolgozás 30× gyorsabb ・Orvostudomány (genetikai elemzés) ・Pénzügy (előrejelzés) ・e-kereskedelem (AI-ügynökök) innováció ・AI-gyárak több felhasználó egyidejű kiszolgálása, alacsony késleltetés

Kulcsfontosságú pontok

„Olyan világ felé, ahol az AI minden napi jelenetben aktív”

　1. hely　　Egyesült Államok

Becslés szerint telepített szám (B200 GPU)　kb. 2 500 000 - 3 000 000 db　　70-80 %

- AWS: Project Ceiba >20 000 db (400 exaflops AI-klaszter, 2025 Q4)
- Microsoft Azure: több mint 1 millió db (DGX B200/GB200 alapú, AI-tanításhoz)
- Google Cloud: 800 000 db (TPU-integráció)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100 000 db (1 000 exaflops, DOE tudományos projekt)
- CoreWeave/Lambda: százezres nagyságrend (CSP bővítés).

- Hajtóerő: hyperscalerek vezette AI-beruházások (OpenAI/Meta/Google).

Kihívások: energiafogyasztás (1000 W/GPU), folyadékhűtésű adatközpontok hiánya.






　2. hely　　Tajvan

Becslés szerint telepített szám　kb. 10 000 db (üzemben)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10 000 db (AI-gyári szuperszámítógép, kutatás/startupok, 2025 Q3)
- NYCU (Nemzeti Yang Ming Chiao Tung Egyetem): kezdeti DGX B200 bevezetés (százas nagyságrend, AI kutatási platform).

- Hajtóerő: TSMC/NVIDIA gyártási együttműködés, félvezető ökoszisztéma.

Kihívások: földrengésálló kialakítás.



　3. hely　　Dél-Korea

Becslés szerint telepített szám　kb. 5 000 - 10 000 db (tervezett/részben üzemelő)　　0,2-0,3 %

- Kormányzati kezdeményezés: >50 000 db terv (főleg H100 keverék, B200 rész kb. 5-10 ezer db, szuverén felhő/AI-gyár)
- Samsung/SK Group/Hyundai: ezres nagyságrend (AI gyártó-/kutatóüzemek, 2025 Q2 debütálás).
- Szöuli Nemzeti Egyetem: 4000 db hálózati hozzáférés (H200 keverék, B200 átállás).

- Hajtóerő: félvezetőipar (Samsung HBM ellátás), kormányzati AI-stratégia.

Kihívások: Huawei-alternatívák függőségének csökkentése érdekében NVIDIA-átállás.



　4. hely　　Japán

Becslés szerint telepített szám　kb. 4 000 - 10 000 db (üzemben/tervezett)　　0,1-0,3 %

- Sakura Internet: 10 000 db (kormányzati támogatású „Koukaryoku” felhő, HGX B200 rendszer, 2025. március–2026)
- SoftBank: >4000 db (DGX B200 SuperPOD, világklasszis AI-klaszter).
- AIST: ABCI-Q bővítés (2000 db H100 keverék + B200 hozzáadás).

- Hajtóerő: nemzeti AI-projektek (több mint 13 milliárd jen támogatás), földrengés-/klímakutatás.

Kihívások: áramellátási korlátok (megújuló energia függőség).



　5. hely　　Németország

Becslés szerint telepített szám　kb. 1 000 - 5 000 db (kezdeti/tervezett)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: 10 000 db terv (ipari AI-felhő, Siemens/Ansys részére, építés 2025–befejezés 2026, kezdeti B200 1-5 ezer db)
- EU szuverén AI kezdeményezés: próba bevezetés (százas nagyságrend, gyártási projektek).

- Hajtóerő: EU gyártástámogatás (Ipar 4.0), szuverén adatvédelem.

Kihívások: GDPR-megfelelési adatáttelepítési késedelem.




　6. hely　　Egyéb Európa (Hollandia/Franciaország/Spanyolország/Egyesült Királyság)

Becslés szerint telepített szám　kb. 2 000 - 5 000 db (szétszórt/kezdeti)　　<0,1 %

- Hollandia (TU/e Eindhoven): kezdeti DGX B200 bevezetés (százas nagyságrend, AI kutatás)
- Franciaország (Scaleway): ezres nagyságrend (AI-felhő, 2025 második fele)
- Spanyolország/Egyesült Királyság: Oracle EU/UK Government Cloudon keresztül (százas nagyságrend, Blackwell szolgáltatások)
- EU összesen: Global Scale adatközpontok (USA/EU válogatás, tesztklaszterek).

- Hajtóerő: EU AI Actnak megfelelő szuverén infrastruktúra beruházások.

Kihívások: országhatárokat átlépő adatátviteli szabályozás.





　7. hely　　Ausztrália

Becslés szerint telepített szám　kb. 500 - 1 000 db (kezdeti)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: százas nagyságrend (Blackwell szolgáltatások, 2025 második fele)
- NEXTDC adatközpontok: kisméretű tesztek (H200-ról átállás).

- Hajtóerő: kormányzati felhő bővítés, klímamodellezési kutatás.

Kihívások: földrajzi elszigeteltség miatti késedelem.




　8. hely　　Kína

Becslés szerint telepített szám　kb. 100 - 500 db (korlátozások alatt/variánsok)　　<0,01 %

- B20/B30A variánsok (exportkorlátozásoknak megfelel, teljesítménykorlátozott B200, Inspur 2025 Q2 debütálás)
- Huawei-alternatíva átállás: magas nem-NVIDIA függőség (Ascend chipek 5-20 % hozam).


- Hajtóerő: hazai AI-önellátás.

Kihívások: amerikai exportkorlátozások (TPP plafon 600 TFLOPS – a standard B200 1/7,5-e).





　9. hely　　EAE/Indonézia/Szingapúr (egyéb)

Becslés szerint telepített szám　kb. 500 - 1 000 db (szétszórt)　　<0,05 %

- EAE (MorphwareAI): százas nagyságrend (Abu Dhabi AI bővítés)
- Indonézia (Indosat): kezdeti szuverén felhő (százas nagyságrend)
- Szingapúr (Singtel): Yotta/Shakti Cloudon keresztül (teszt)

- Hajtóerő: feltörekvő piaci AI-beruházások.

Kihívások: még éretlen infrastruktúra.








Az NVIDIA B200·B300 teljesítményéről, keresletéről és előnyeiről



Az xAI kimenetére hivatkozva készült

Ez az oldal semmilyen felelősséget nem vállal az oldal használatáért
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.