Dalam beberapa tahun terakhir, kemampuan AI telah mengalami kemajuan yang luar biasa. Banyak orang memiliki PC atau smartphone sehingga banyak yang mengalami kemampuan sebagai AI generatif secara gratis. Untuk meningkatkan kemampuan AI, diperlukan pengadaan GPU berkinerja tinggi dalam jumlah besar.





Biaya investasi yang sangat besar adalah hal yang wajar, tetapi jika tidak ada masalah, fakta bahwa model GPU baru dengan kemampuan pemrosesan yang ditingkatkan muncul setiap tahun. Dan fakta bahwa Amerika yang mengamankan GPU dalam jumlah besar dan menjalankan bisnis AI di level top dunia.
Dari hal-hal seperti itu, saya mencoba menulis tentang model GPU yang maniak.







Chip B200 dari NVIDIA adalah GPU untuk AI berbasis arsitektur Blackwell, dengan pasokan yang ketat secara global.

Saya akan menjelaskan penyebabnya dengan mudah dipahami.

Pertama, dari sisi permintaan, di tengah boom AI yang berkembang pesat, hyperscaler besar seperti Meta, Microsoft, Google, Amazon memusatkan pesanan skala besar.

Perusahaan-perusahaan ini memanfaatkan B200 untuk training·inferensi AI generatif dan model bahasa besar (LLM),
mencari performa 4 kali lipat dibanding H100 (20PFLOPS).

Sampai akhir 2025 dalam keadaan terjual habis, pesanan baru menjadi menunggu 12 bulan. Perusahaan kecil dan menengah sulit mendapatkannya, ada kekhawatiran penurunan daya saing.






Dari sisi pasokan, keterlambatan transisi ke teknologi packaging CoWoS-L TSMC adalah faktor besar.

Dari akhir 2024 hingga paruh pertama 2025 produksi rendah, dipengaruhi gempa dan kekurangan komponen (memori HBM3e).

Selain itu, NVIDIA memprioritaskan produksi GB200 (superchip yang memuat beberapa B200), sehingga pasokan versi PCIe tunggal B200 dibatasi.

Risiko geopolitik, misalnya pembatasan ekspor karena friksi perdagangan AS-China, juga mengganggu rantai pasok global.

Hasilnya, investasi pusat data AI pada 2025 juga mempercepat, tetapi pasokan tidak mengikuti, diperkirakan ketat selama beberapa kuartal. Situasi ini melambangkan pertumbuhan industri AI sekaligus menyoroti tantangan keseluruhan industri.









Dengan menggunakan chip B200 dari NVIDIA, pengembangan AI menghasilkan manfaat besar.


Tentang Aspek Performa B200


Performa training 3 kali lipat dibanding H100, performa inferensi 15 kali lipat ditingkatkan, dengan 208 miliar transistor dan 192GB memori HBM3e dapat menangani LLM kelas mega-parameter secara efisien.

Dengan ini, breakthrough di bidang ilmiah seperti penemuan obat, simulasi perubahan iklim, komputasi kuantum dipercepat. Misalnya, waktu analisis struktur molekul kompleks sangat dipersingkat, kecepatan pengembangan obat baru meningkat.


Manfaatnya, dapat mengurangi biaya inferensi dan konsumsi daya 25 %.

Peningkatan efisiensi energi menekan biaya operasional pusat data, memungkinkan operasi AI berkelanjutan. Selain itu, sebagai kemungkinan, demokratisasi AI generatif realtime maju.

Chatbot atau sistem rekomendasi dapat dibangun dengan biaya rendah, perusahaan kecil dan menengah juga mudah mendirikan pabrik AI. Efek peningkatan kemampuan AI sangat jelas, dengan pengenalan presisi FP4 bandwidth menjadi 2 kali, akurasi pembelajaran multimodal (integrasi teks·gambar·suara) meningkat.

Dengan penguatan skalabilitas oleh generasi ke-5 NVLink, kolaborasi beberapa GPU menjadi lancar, training model level AGI (kecerdasan buatan umum) menjadi realistis. Hasilnya, mempromosikan transformasi industri, lahir aplikasi inovatif di bidang pendidikan, medis, hiburan. B200 mempromosikan transformasi industri, menjadi kunci yang memperluas masa depan AI.







Chip NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) pada 2026 memiliki kemungkinan tinggi mengalami kekurangan pasokan.

Pengiriman mulai serius dari akhir 2025, tetapi keterlambatan ramp produksi TSMC (masalah berkelanjutan transisi CoWoS-L dan dampak gempa) memengaruhi, kekurangan komponen karena permintaan memori HBM3e berlipat ganda juga parah.

Menurut prediksi analis, 80 % penjualan pusat data FY26 sebesar 154,7 miliar dolar adalah terkait Blackwell, pengiriman rack GB300 direvisi turun dari awal 5-8만 menjadi 1.5-2만, beberapa kuartal habis stok pasti terlihat.

Penyebab permintaan adalah percepatan berkelanjutan investasi AI. Perluasan skala training LLM atau, meski shift ASIC/AMD Meta, ketergantungan NVIDIA berlanjut, kemungkinan revival pasar China dengan pelonggaran geopolitik.






B300 memori 288GB　(1.5 kali dari 192GB B200) dan bandwidth super 8TB/s, unggul dalam pemrosesan model besar, performa FP4 14PFLOPS (peningkatan 55% dari 9PFLOPS B200).


Desain densitas tinggi TDP1100W menjadi dasar AGI generasi berikutnya dan AI level ahli, memonopoli pesanan besar hyperscaler.

B200 cocok untuk inferensi·perhitungan ilmiah, sementara B300 khusus training dengan skala 2 kali, ROI (tingkat pengembalian investasi) lebih unggul berkat penguatan NVLink.
Harga super 40만 dolar dan tinggi, tapi modularisasi SXM Puck meningkatkan fleksibilitas, redesign rantai pasok membangkitkan permintaan premium. Hasilnya, kekurangan yang melebihi sold out 2025 B200 terjadi, akan mendorong pertumbuhan ekosistem AI lebih lanjut.








Chip B300 dari NVIDIA (Blackwell Ultra) membawa manfaat inovatif bagi pengembangan AI.

Dibanding B200 performa FP4 1.5 kali (super 15PFLOPS), performa attention 2 kali meningkat, 288GB HBM3e memori untuk pemrosesan model super besar (super mega-parameter).

Dengan ini, inferensi AI 11 kali lebih cepat (dibanding Hopper), training 4 kali lebih cepat, merealisasikan realtime AI reasoning (contoh: pembuatan video 30 kali lebih cepat).
Manfaat sebagai peningkatan efisiensi energi, meningkatkan 5 kali konsumsi daya per TPS (token/detik), mengurangi biaya operasional pusat data secara drastis.


Kemungkinan meluas di pembangunan pabrik AI. Analisis genetik medis atau analisis prediksi finansial, agen cerdas e-commerce menjadi mungkin respons instan, meningkatkan produktivitas seluruh industri.


Efek peningkatan kemampuan AI sangat nyata, dengan test time scaling meningkatkan akurasi model, penguatan NVLink skalabilitas 2 kali di atas. Hasilnya, AI inferensi tingkat tinggi level AGI menjadi dekat, mempercepat transformasi sosial. Chip ini menjadi kunci yang menerangi masa depan AI lebih cerah.

Penyebab Kekurangan Pasokan Global dan Permintaan B200

・Hyperscaler (Meta, MS, Google, Amazon) memonopoli dengan pesanan besar<br> ・4× performa H100 untuk training·inferensi AI yang sangat cepat ・Keterlambatan transisi CoWoS-L TSMC + gempa + kekurangan HBM ・NVIDIA memprioritaskan produksi GB200 → kekurangan B200 tunggal ・Gesekan AS-China mengacaukan rantai pasok

Poin

Keadaan «semua orang terlalu menginginkan tapi tidak cukup diproduksi» berlanjut hingga akhir 2025

Manfaat dan Kemungkinan Menggunakan B200

・Training 3×, inferensi 15× lebih cepat ・Memori kapasitas besar 192GB menangani LLM kelas mega-parameter dengan mudah ・Penemuan obat baru·simulasi iklim menjadi dramatis lebih cepat ・Biaya inferensi & listrik 25% penghematan → pusat data menguntungkan ・AI generatif realtime menjadi bisa digunakan bahkan oleh perusahaan kecil menengah ・Multimodal (gambar＋suara＋teks) akurasi meledak naik ・Pengembangan AGI (AI setara manusia) mendekati secara realistis

Poin

«AI cepat·murah·pintar» tiga irama selaras chip mimpi

Prediksi Permintaan B300 Tahun 2026

・Mulai pengiriman akhir 2025 tapi prediksi langsung habis karena keterlambatan ramp produksi ・Memori 288GB (1.5 kali B200), bandwidth super 8TB/s ・Spesialisasi training optimal untuk membuat AGI generasi berikutnya ・Hyperscaler «tidak bisa tanpa B300» pesanan besar ・Harga super 40만 dolar tapi ROI luar biasa baik ・Kemungkinan revival pasar China juga ada ledakan permintaan

Poin

«Orang yang puas dengan B200 juga pasti ingin setelah melihat B300» level

Manfaat dan Kemungkinan B300 (Perkembangan Masa Depan)

・Efisiensi energi 5 kali lebih baik (TPS/MW) penghematan biaya ・Pembuatan video dll pemrosesan realtime 30 kali lebih cepat ・Kedokteran (analisis genetik) ・Keuangan (prediksi) ・Inovasi e-commerce (agen AI) ・Pabrik AI dukungan simultan multi-user, layanan latensi rendah

Poin

«Menuju dunia di mana AI aktif di semua adegan sehari-hari»

　Peringkat 1　　Amerika

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 2.500.000 - 3.000.000 unit　　70-80%

- AWS: Project Ceiba 20.000+ unit (kluster AI 400 exaflops, peluncuran Q4 2025)
- Microsoft Azure: lebih dari 1 juta unit (basis DGX B200/GB200, untuk training AI)
- Google Cloud: 80만 unit (integrasi TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100.000 unit (1.000 exaflops, proyek ilmiah DOE)
- CoreWeave/Lambda: puluhan ribu unit (ekspansi CSP).

- Penggerak: investasi AI dipimpin hyperscaler (OpenAI/Meta/Google).

Tantangan: konsumsi energi (1.000W/GPU), kekurangan pusat data pendingin cair.






　Peringkat 2　　Taiwan

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 10.000 unit (dalam operasi)　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10.000 unit (supercomputer pabrik AI, untuk penelitian/startup, selesai Q3 2025)
- NYCU (Universitas Nasional Yang Ming Chiao Tung): pengenalan awal DGX B200 (ratusan unit, platform penelitian AI).

- Penggerak: kolaborasi produksi TSMC/NVIDIA, ekosistem semikonduktor.

Tantangan: desain tahan risiko gempa.



　Peringkat 3　　Korea

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 5.000 - 10.000 unit (dalam rencana/sebagian operasional)　　0.2-0.3%

- Dipimpin pemerintah: rencana >50.000 unit (utama campuran H100, bagian B200 estimasi 5.000-10.000 unit, cloud berdaulat/pabrik AI)
- Samsung/SK Group/Hyundai: ribuan unit (pabrik manufaktur/penelitian AI, debut Q2 2025).
- Universitas Nasional Seoul: akses jaringan 4.000 unit (campuran H200, transisi B200).

- Penggerak: industri semikonduktor (pasokan HBM Samsung), strategi AI pemerintah.

Tantangan: shift ke NVIDIA untuk mengurangi ketergantungan alternatif Huawei.



　Peringkat 4　　Jepang

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 4.000 - 10.000 unit (dalam operasi/rencana)　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10.000 unit (cloud subsidi pemerintah «Koukaryoku», sistem HGX B200, Maret 2025-2026)
- SoftBank: 4.000+ unit (DGX B200 SuperPOD, kluster AI kelas terbesar dunia).
- Universitas Teknologi Tokyo: <100 unit (supercomputer AI 2 exaflops)
- AIST (Institut Penelitian Ilmu dan Teknologi Industri Canggih Nasional): ekspansi ABCI-Q (2.000 unit campuran H100 + penambahan B200).

- Penggerak: proyek nasional AI (subsidi >13 miliar yen), penelitian gempa/iklim.

Tantangan: kendala pasokan listrik (ketergantungan energi terbarukan).



　Peringkat 5　　Jerman

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 1.000 - 5.000 unit (awal/rencana)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: rencana 10.000 unit (cloud AI industri, untuk Siemens/Ansys, pembangunan 2025-selesai 2026, bagian awal B200 1.000-5.000 unit)
- Inisiatif AI berdaulat UE: pengenalan uji (ratusan unit, proyek manufaktur).

- Penggerak: dukungan manufaktur UE (Industry 4.0), perlindungan data berdaulat.

Tantangan: keterlambatan migrasi data sesuai GDPR.




　Peringkat 6　　Eropa Lain (Belanda/Prancis/Spanyol/Inggris)

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 2.000 - 5.000 unit (tersebar/awal)　　<0.1%

- Belanda (TU/e Eindhoven): adopsi awal DGX B200 (ratusan unit, penelitian AI)
- Prancis (Scaleway): ribuan unit (cloud AI, paruh kedua 2025)
- Spanyol/Inggris: melalui Oracle EU/UK Government Cloud (ratusan unit, layanan Blackwell)
- UE keseluruhan: pusat data Global Scale (pemilihan AS/UE, kluster uji).

- Penggerak: investasi infrastruktur berdaulat sesuai EU AI Act.

Tantangan: regulasi transfer data lintas batas.





　Peringkat 7　　Australia

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 500 - 1.000 unit (awal)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: ratusan unit (layanan Blackwell, paruh kedua 2025)
- Pusat data NEXTDC: uji kecil (transisi dari H200).

- Penggerak: perluasan cloud pemerintah, penelitian model iklim.

Tantangan: keterlambatan karena isolasi geografis.




　Peringkat 8　　China

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 100 - 500 unit (di bawah pembatasan/varian)　　<0.01%

- Varian B20/B30A (sesuai regulasi ekspor, versi B200 dengan pembatasan performa, melalui Inspur debut Q2 2025)
- Transisi pengganti Huawei: ketergantungan tinggi non-NVIDIA (chip Ascend yield 5-20%).


- Penggerak: kemandirian AI domestik.

Tantangan: regulasi ekspor AS (batas TPP 600 TFLOPS, 1/7.5 dari B200 standar).





　Peringkat 9　　UAE/Indonesia/Singapura (lainnya)

Estimasi jumlah terpasang (GPU B200)　sekitar 500 - 1.000 unit (tersebar)　　<0.05%

- UAE (MorphwareAI): ratusan unit (ekspansi AI Abu Dhabi)
- Indonesia (Indosat): cloud berdaulat awal (ratusan unit)
- Singapura (Singtel): melalui Yotta/Shakti Cloud (uji)

- Penggerak: investasi AI pasar berkembang.

Tantangan: infrastruktur belum matang.








Tentang Performa, Permintaan, dan Manfaat NVIDIA B200·B300



Dibuat dengan referensi output xAI

Tidak bertanggung jawab atas segala sesuatu dalam penggunaan homepage ini
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.