Negli ultimi anni, le capacità dell'AI hanno mostrato un progresso notevole. Molte persone possiedono PC o smartphone e molti hanno sperimentato gratuitamente le capacità come AI generativa. Per migliorare le capacità dell'AI, è necessario garantire una grande quantità di GPU ad alte prestazioni.





È naturale che siano necessari enormi costi di investimento, ma se non sorgono problemi, è un fatto che ogni anno appaiono nuovi modelli di GPU con capacità di elaborazione migliorata. Ed è anche un fatto che gli Stati Uniti, garantendo una grande quantità di GPU, conducono business AI al livello top mondiale.
Per queste ragioni, ho scritto su un modello di GPU maniacale.







Il chip B200 di NVIDIA è una GPU per AI basata sull'architettura Blackwell, con fornitura globalmente stretta.

Spiego le cause in modo comprensibile.

Prima, dal lato della domanda, nel mezzo del boom AI che avanza rapidamente, i grandi hyperscaler come Meta, Microsoft, Google, Amazon concentrano ordini su larga scala.

Queste aziende utilizzano B200 per training·inferenza di AI generativa e modelli linguistici su larga scala (LLM),
cercando prestazioni 4 volte superiori rispetto a H100 (20PFLOPS).

Fino alla fine del 2025 in stato di venduto, i nuovi ordini diventano attesa di 12 mesi. Le PMI sono difficili da ottenere, c'è preoccupazione per il calo della competitività.






Dal lato dell'offerta, il ritardo nella transizione alla tecnologia di packaging CoWoS-L di TSMC è un fattore grande.

Dalla fine del 2024 alla prima metà del 2025 la produzione è bassa, influenzata da terremoti e insufficienza di parti (memoria HBM3e).

Inoltre, NVIDIA dà priorità alla produzione di GB200 (superchip equipaggiato con multipli B200), quindi la fornitura della versione PCIe singola di B200 è limitata.

Rischi geopolitici, ad esempio restrizioni all'esportazione dovute all'attrito commerciale USA-Cina, confondono anche la catena di fornitura.

Risultato, mentre l'investimento in data center AI accelera anche nel 2025, la fornitura non segue, si prevede che la tensione continui per diversi trimestri. Questa situazione simboleggia la crescita dell'industria AI, evidenziando al contempo le sfide dell'intera industria.









Utilizzando il chip B200 di NVIDIA, nascono grandi benefici per lo sviluppo AI.


Riguardo all'aspetto performance di B200


Performance di training 3 volte, performance di inferenza 15 volte migliorata rispetto a H100, con 208 miliardi di transistor e 192GB di memoria HBM3e, può gestire efficientemente LLM di classe mega-parametri.

Con questo, si accelera il breakthrough in campi scientifici come scoperta di farmaci, simulazione cambiamenti climatici, computazione quantistica. Ad esempio, il tempo di analisi di strutture molecolari complesse si accorcia drasticamente, la velocità di sviluppo di nuovi farmaci aumenta.


Come beneficio, si può citare il punto di ridurre il 25% il costo di inferenza e il consumo di energia.

Con il miglioramento dell'efficienza energetica, si sopprime il costo operativo del data center, diventa possibile l'operazione sostenibile di AI. Inoltre, come possibilità, avanza la democratizzazione di AI generativa realtime.

Chatbot o sistemi di raccomandazione possono essere costruiti a basso costo, diventa facile per piccole e medie imprese lanciare fabbrica AI. L'effetto di miglioramento della capacità AI è notevole, con l'introduzione della precisione FP4 la banda raddoppia, la precisione della apprendimento multimodale (integrazione testo · immagine · voce) migliora.

Con il rafforzamento della scalabilità dalla 5a generazione NVLink, il linkage di multiple GPU diventa fluido, l'addestramento di modello livello AGI (intelligenza artificiale generale) diventa realistico. Come risultato, promuove la trasformazione industriale, nasceranno applicazioni innovative in campi educazione, medica, intrattenimento. B200 promuove la trasformazione industriale, è la chiave che allarga il futuro di AI.







Il chip NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) del 2026 ha alta previsione di scarsità di fornitura.

La spedizione diventa piena dal fine 2025, ma il ritardo nel ramp di produzione di TSMC (sfide continue di transizione CoWoS-L o aftermath di terremoto) influenza, l'insufficienza di parti dovuta al raddoppio della domanda di memoria HBM3e è anche grave.

Nelle previsioni degli analisti, l'80% della vendita data center FY26 di 1547 miliardi di dollari è legato a Blackwell, la spedizione rack GB300 è stata rivista al ribasso da iniziale 5-8만 a 1.5-2만, mancanza di stock di diversi trimestri è vista come certa.

Causa della domanda è l'accelerazione continua dell'investimento AI. Espansione della scala di training LLM o, anche nello shift ASIC/AMD di Meta, la dipendenza NVIDIA continua, possibilità di revival mercato Cina con alleviamento geopolitico.






B300 memoria 288GB　(1.5 volte dei 192GB di B200) e banda super 8TB/s, superiore nel processamento di modello su larga scala, performance FP4 14PFLOPS (miglioramento del 55% dei 9PFLOPS di B200).


Design ad alta densità TDP1100W, diventa base della prossima generazione AGI o AI di livello specialista, monopolizza grandi ordini di hyperscaler.

Contro B200 orientata a inferenza · calcolo scientifico, B300 è specializzazione su training con scala 2 volte, superiore ROI (tasso di ritorno investimento) per rafforzamento NVLink.
Prezzo super 40만 dollari e alto, ma modularizzazione SXM Puck aumenta flessibilità, redesign della catena di fornitura risveglia domanda premium. Risultato, nasce scarsità superando il venduto completo del 2025 di B200, spingerà ulteriormente la crescita dell'ecosistema AI.








Il chip B300 di NVIDIA (Blackwell Ultra) porta benefici innovativi allo sviluppo AI.

Rispetto a B200 performance FP4 1.5 volte (super 15PFLOPS), performance attention 2 volte migliorata, 288GB HBM3e memoria per processamento di modello super larga scala (super mega-parametri).

Con questo, inferenza AI 11 volte accelerata (confronto Hopper), training 4 volte veloce, realizza realtime AI reasoning (es: generazione video 30 volte veloce).
Beneficio come miglioramento efficienza energetica, migliora 5 volte il consumo di energia per TPS (token/sec), riduce drasticamente il costo operativo del data center.


Possibilità si allarga nella costruzione di fabbrica AI. Analisi genetica medica o analisi previsione finanziaria, agente intelligente e-commerce diventano possibile risposta immediata, aumenta produttività di tutta l'industria.


Effetto di miglioramento della capacità AI è notevole, per test time scaling migliora precisione modello, rafforzamento NVLink scalabilità 2 volte sopra. Risultato, AI di inferenza avanzata livello AGI diventa vicino, accelera trasformazione sociale. Questo chip diventa la chiave che illumina ancora più luminosamente il futuro di AI.

Cause della scarsità globale · domanda di B200

・Hyperscalers (Meta, MS, Google, Amazon) monopolizzano con grandi ordini<br> ・4 volte performance di H100 per training·inferenza AI esplosivo ・Ritardo transizione CoWoS-L TSMC + terremoti + insufficienza HBM ・NVIDIA priorizza produzione GB200 → insufficiente B200 singola ・Attrito USA-Cina confusione catena di fornitura

Punti

Stato «tutti vogliono troppo ma non si riesce a produrre troppo» continua fino alla fine del 2025

Quali benefici · possibilità ci sono usando B200

・Training 3 volte, inferenza 15 volte veloce ・Memoria grande capacità 192GB mega-parametri LLM anche con margine ・Scoperta nuovo farmaco · simulazione clima diventano drammaticamente veloce ・Costo inferenza & energia 25% riduzione → data center vantaggioso ・Generazione AI realtime diventa usabile anche per piccola media impresa ・Multimodale (immagine + voce + testo) precisione esplode ・Sviluppo AGI (AI livello umano) diventa realisticamente vicino

Punti

«AI veloce · economico · saggio» tre battute allineate chip dei sogni

Previsione domanda B300 del 2026

・Inizio spedizione fine 2025 ma ritardo ramp produzione per immediato venduto previsione ・Memoria 288GB (1.5 volte di B200), banda super 8TB/s ・Specializzazione training ottimale per fare prossima generazione AGI ・Hyperscalers «non è B300 non va» grande ordine ・Prezzo super 40만 dollari anche ROI eccellente ・Possibilità revival mercato Cina anche esplosione domanda

Punti

«Persone che erano soddisfatte con B200, vedendo B300 assolutamente vogliono» livello

Benefici e possibilità di B300 (sviluppo futuro)

・Efficienza energetica 5 volte miglioramento (TPS/MW) riduzione costo ・Generazione video etc processamento realtime 30 volte veloce ・Medica (analisi genetica) ・Finanziario (previsione) ・e-commerce (agente AI) innovazione ・Fabbrica AI corrispondenza simultanea multi utente, servizio bassa latenza

Punti

«Per mondo dove AI agisce in tutte le scene del quotidiano»

　Posizione 1　　America

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 2.500.000 - 3.000.000 unità　　70-80%

- AWS: Project Ceiba per 20.000+ unità (cluster AI 400 exaflops, espansione Q4 2025)
- Microsoft Azure: super 100만 unità (base DGX B200/GB200, per training AI)
- Google Cloud: 80만 unità (integrazione TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice per 100.000 unità (1.000 exaflops, progetto scientifico DOE)
- CoreWeave/Lambda: decine di migliaia unità (espansione CSP).

- Driver: investimento AI guidato da hyperscaler (OpenAI/Meta/Google).

Sfide: consumo energia (1.000W/GPU), insufficienza data center raffreddamento liquido.






　Posizione 2　　Taiwan

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 10.000 unità (in funzione)　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10.000 unità (supercomputer fabbrica AI, per ricerca/startup, completamento Q3 2025)
- NYCU (Università Nazionale Yang Ming Chiao Tung): introduzione iniziale DGX B200 (centinaia unità, piattaforma ricerca AI).

- Driver: collegamento produzione TSMC/NVIDIA, ecosistema semiconduttori.

Sfide: design duraturo per rischio terremoto.



　Posizione 3　　Corea

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 5.000 - 10.000 unità (in piano/parziale funzionamento)　　0.2-0.3%

- Guida governativa: piano super 50.000 unità (principalmente misto H100, parte B200 stimata 5.000-10.000 unità, cloud sovrano/fabbrica AI)
- Samsung/SK Group/Hyundai: migliaia unità (fabbrica produzione/ricerca AI, debutto Q2 2025). - PYLER (AdTech): centinaia unità (analisi video realtime, miglioramento performance 30x)
- Seoul National University: accesso rete 4.000 unità (misto H200, transizione B200).

- Driver: industria semiconduttori (fornitura HBM Samsung), strategia AI governo.

Sfide: shift NVIDIA per riduzione dipendenza sostituto Huawei.



　Posizione 4　　Giappone

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 4.000 - 10.000 unità (in funzione/piano)　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10.000 unità (cloud sovvenzione governo «Koukaryoku», sistema HGX B200, marzo 2025-2026)
- SoftBank: 4.000+ unità (DGX B200 SuperPOD, cluster AI classe massima mondiale). - Tokyo University of Technology: <100 unità (supercomputer AI 2 exaflops)
- AIST (Istituto Nazionale Scienza e Tecnologia Industriale Avanzata): espansione ABCI-Q (2.000 unità misto H100, aggiunta B200).

- Driver: progetto nazionale AI (sovvenzione super 13 miliardi yen), ricerca terremoto/clima.

Sfide: restrizione fornitura elettricità (dipendenza energia rinnovabile).



　Posizione 5　　Germania

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 1.000 - 5.000 unità (iniziale/piano)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: piano 10.000 unità (cloud AI industriale, per Siemens/Ansys, costruzione 2025-conclusione 2026, lotto iniziale B200 1.000-5.000 unità)
- Iniziativa AI sovrano UE: introduzione test (centinaia unità, progetto manifattura).

- Driver: supporto manifattura UE (Industry 4.0), protezione dati sovrano.

Sfide: ritardo migrazione dati conformità GDPR.




　Posizione 6　　Altra Europa (Olanda/Francia/Spagna/Regno Unito)

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 2.000 - 5.000 unità (disperso/iniziale)　　<0.1%

- Olanda (TU/e Eindhoven): adozione iniziale DGX B200 (centinaia unità, ricerca AI)
- Francia (Scaleway): migliaia unità (cloud AI, seconda metà 2025)
- Spagna/Regno Unito: via Oracle EU/UK Government Cloud (centinaia unità, servizio Blackwell)
- UE tutto: data center Global Scale (selezione US/UE, cluster test).

- Driver: investimento infrastruttura sovrano conformità EU AI Act.

Sfide: regolazione trasferimento dati confine.





　Posizione 7　　Australia

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 500 - 1.000 unità (iniziale)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: centinaia unità (servizio Blackwell, seconda metà 2025)
- Data center NEXTDC: test piccola scala (transizione H200).

- Driver: espansione cloud governo, ricerca modello clima.

Sfide: ritardo per isolamento geografico.




　Posizione 8　　Cina

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 100 - 500 unità (sotto restrizione/variante)　　<0.01%

- Variante B20/B30A (conformità regolazione esportazione, versione restrizione performance B200, via Inspur debutto Q2 2025)
- Transizione sostituto Huawei: alta dipendenza non NVIDIA (chip Ascend 5-20% yield).


- Driver: autarchia AI domestico.

Sfide: regolazione esportazione US (limite TPP 600 TFLOPS, 1/7.5 dello standard B200).





　Posizione 9　　EAU/Indonesia/Singapore (altro)

Numero stimato installato (GPU B200)　circa 500 - 1.000 unità (disperso)　　<0.05%

- EAU (MorphwareAI): centinaia unità (espansione AI Abu Dhabi)
- Indonesia (Indosat): cloud sovrano iniziale (centinaia unità)
- Singapore (Singtel): via Yotta/Shakti Cloud (test)

- Driver: investimento AI mercato emergente.

Sfide: infrastruttura immatura.








Riguardo performance, domanda e benefici di NVIDIA B200·B300



Creato con riferimento all'output di xAI

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