Nestes últimos anos, há melhorias notáveis na capacidade da IA. Muitas pessoas possuem computadores ou smartphones, e muitos experimentam capacidades como IA generativa gratuitamente. A melhoria na capacidade da IA requer a garantia de uma grande quantidade de GPUs de alto desempenho.





É natural que sejam necessários custos de investimento gigantescos, mas se não houver problemas, é facto que surgem novos modelos de GPU com capacidade de processamento melhorada a cada ano. E é também facto que a América está a desenvolver negócios de IA ao nível mundial top, garantindo uma grande quantidade de GPUs.
Por estas razões, escrevi sobre um modelo de GPU maníaco.







O chip B200 da NVIDIA é uma GPU para IA baseada na arquitetura Blackwell, cujo fornecimento está apertado globalmente.

Explico as causas de forma compreensível.

Primeiro, do lado da procura, no meio do boom da IA que avança rapidamente, grandes hyperscalers como Meta, Microsoft, Google, Amazon concentram encomendas em grande escala.

Estas empresas utilizam a B200 para treino · inferência de IA generativa e modelos de linguagem em grande escala (LLM),
procurando 4 vezes o desempenho em comparação com a H100 (20PFLOPS).

Até ao final de 2025 está em estado de vendido, as novas encomendas tornam-se espera de 12 meses. As pequenas e médias empresas são difíceis de obter, há preocupações com a diminuição da competitividade.






Do lado do fornecimento, o atraso na transição para a tecnologia de packaging CoWoS-L da TSMC é um grande fator.

De final de 2024 até à primeira metade de 2025 a produção é baixa, influenciada por terramotos e insuficiência de peças (memória HBM3e).

Além disso, a NVIDIA prioriza a produção do GB200 (superchip equipado com múltiplos B200), por isso o fornecimento da versão PCIe individual da B200 está restringido.

Riscos geopolíticos, por exemplo restrições de exportação devido ao atrito comercial EUA-China, também desorganizam a cadeia de abastecimento global.

Resultado, enquanto o investimento em centros de dados de IA acelera também em 2025, o fornecimento não acompanha, espera-se que a escassez continue por vários trimestres. Esta situação simboliza o crescimento da indústria da IA, ao mesmo tempo que destaca os desafios de toda a indústria.









Ao utilizar o chip B200 da NVIDIA, surgem grandes benefícios para o desenvolvimento da IA.


Sobre o desempenho da B200


Desempenho de treino 3 vezes, desempenho de inferência 15 vezes melhorado em comparação com H100, com 208 mil milhões de transístores e 192GB de memória HBM3e, pode lidar eficientemente com LLM de classe mega-parâmetros.

Com isso, acelera-se o breakthrough em campos científicos como descoberta de medicamentos, simulação de mudança climática, computação quântica. Por exemplo, o tempo de análise de estruturas moleculares complexas é drasticamente encurtado, a velocidade de desenvolvimento de novos medicamentos aumenta.


Como benefício, pode-se citar o ponto de reduzir 25% o custo de inferência e o consumo de energia.

Com a melhoria da eficiência energética, suprime-se o custo operacional do centro de dados, torna-se possível a operação sustentável da IA. Além disso, como possibilidade, avança a democratização da IA generativa em tempo real.

Pode construir chatbots ou sistemas de recomendação a baixo custo, torna-se fácil para pequenas e médias empresas lançar fábrica de IA. O efeito de melhoria da capacidade da IA é notável, com a introdução da precisão FP4 a banda dobra, a precisão do aprendizagem multimodal (integração de texto · imagem · voz) melhora.

Com o reforço da escalabilidade pela 5ª geração NVLink, a ligação de múltiplas GPUs torna-se suave, o treino de modelo de nível AGI (inteligência artificial geral) torna-se realista. Como resultado, promove a transformação industrial, nascerão aplicações inovadoras em campos de educação, médica, entretenimento. B200 promove a transformação industrial, é a chave que alarga o futuro da IA.







O chip NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) de 2026 tem alta previsão de escassez de fornecimento.

O envio torna-se pleno a partir do final de 2025, mas o atraso no ramp de produção da TSMC (desafios contínuos de transição CoWoS-L ou resquícios de terramoto) influencia, a insuficiência de peças devido ao duplicar da procura de memória HBM3e também é grave.

Na previsão de analistas, 80% da venda de centro de dados FY26 de 1547 mil milhões de dólares é relacionado com Blackwell, o envio de rack GB300 foi revisto para baixo de inicial 5-8万 para 1.5-2万, falta de stock de vários trimestres é vista como certa.

Causa da procura é a aceleração contínua do investimento em IA. Expansão da escala de treino LLM ou, mesmo no shift ASIC/AMD da Meta, a dependência da NVIDIA continua, possibilidade de revival do mercado chinês com alívio geopolítico.






B300 memória 288GB　(1.5 vezes dos 192GB da B200) e banda super 8TB/s, superior no processamento de modelo em grande escala, desempenho FP4 14PFLOPS (melhoria de 55% dos 9PFLOPS da B200).


Design de alta densidade TDP1100W, torna-se base da próxima geração AGI ou AI de nível especialista, monopoliza grandes encomendas de hyperscaler.

Contra a B200 orientada para inferência · cálculo científico, B300 é especialização em treino com escala 2 vezes, superior ROI (taxa de retorno de investimento) pela reforço NVLink.
Preço super 40万 dólares e alto, mas modularização SXM Puck aumenta flexibilidade, redesign da cadeia de fornecimento desperta procura premium. Resultado, surge escassez superando o vendido completo de 2025 da B200, impulsionará ainda mais o crescimento do ecossistema AI.








O chip B300 da NVIDIA (Blackwell Ultra) traz benefícios inovadores ao desenvolvimento da IA.

Em comparação com B200 desempenho FP4 1.5 vezes (super 15PFLOPS), desempenho attention 2 vezes melhorado, 288GB HBM3e memória para processamento de modelo super grande escala (super mega-parâmetros).

Com isso, inferência AI 11 vezes acelerada (comparação Hopper), treino 4 vezes rápido, realiza realtime AI reasoning (ex: geração vídeo 30 vezes rápido).
Como benefício, melhora eficiência energética, melhora 5 vezes o consumo de energia por TPS (token/seg), reduz drasticamente o custo operacional do centro de dados.


Possibilidade alarga-se na construção de fábrica AI. Análise genética médica ou análise previsão financeira, agente inteligente e-commerce tornam-se possível resposta imediata, aumenta produtividade de toda a indústria.


Efeito de melhoria da capacidade AI é notável, por test time scaling melhora precisão modelo, reforço NVLink escalabilidade 2 vezes acima. Resultado, AI de inferência avançada de nível AGI torna-se próximo, acelera transformação social. Este chip torna-se a chave que ilumina ainda mais o futuro da IA.

Causas da escassez mundial · procura da B200

・Hyperscalers (Meta, MS, Google, Amazon) monopolizam com grande encomenda ・4 vezes desempenho da H100 para AI treino · inferência explosivo ・Atraso transição CoWoS-L da TSMC + terramoto + insuficiência HBM ・NVIDIA prioriza produção GB200 → B200 individual insuficiente ・Atrito EUA-China confusão cadeia de abastecimento

Pontos

Estado «todos querem demais mas não se consegue fazer demais» continua até final de 2025

Que benefícios · possibilidades há ao usar B200

・Treino 3 vezes, inferência 15 vezes rápido ・192GB grande capacidade memória mega-parâmetros LLM também com folga ・Descoberta novo medicamento · simulação clima tornam-se dramaticamente rápido ・Custo inferência & eletricidade 25% redução → centro de dados vantajoso ・Geração AI realtime torna-se usável também em pequena média empresa ・Multimodal (imagem + voz + texto) precisão explode ・Desenvolvimento AGI (AI nível humano) aproxima-se realisticamente

Pontos

«AI rápido · barato · sábio» três batidas alinhadas chip dos sonhos

Previsão de procura da B300 de 2026

・Início envio final 2025 mas previsão vendido imediato por atraso ramp produção ・Memória 288GB (1.5 vezes da B200), banda super 8TB/s ・Especialização treino ótimo para fazer próxima geração AGI ・Hyperscalers «não é B300 não dá» grande encomenda ・Preço super 40万 dólares também ROI excelente ・Possibilidade revival mercado China também explosão procura

Pontos

«Pessoas que estavam satisfeitas com B200, ao ver B300 absolutamente querem» nível

Benefícios e possibilidades da B300 (desenvolvimento futuro)

・Eficiência energética 5 vezes melhoria (TPS/MW) redução custo ・Geração vídeo etc processamento realtime 30 vezes rápido ・Médica (análise genética) ・Financeiro (previsão) ・e-comércio (agente AI) inovação ・Fábrica AI correspondência simultânea múltiplo usuário, serviço baixa latência

Pontos

«Para mundo onde AI atua em todas as cenas do quotidiano»

　Posição 1ª　　América

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 2,500,000 - 3,000,000 unidades　　70-80%

- AWS: Project Ceiba para 20,000+ unidades (cluster AI 400 exaflops, expansão Q4 2025)
- Microsoft Azure: super 100万 unidades (base DGX B200/GB200, para treino AI)
- Google Cloud: 80万 unidades (integração TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice para 100,000 unidades (1,000 exaflops, projeto científico DOE)
- CoreWeave/Lambda: dezenas de milhares unidades (expansão CSP).

- Driver: investimento AI liderado por hyperscaler (OpenAI/Meta/Google).

Desafios: consumo energia (1,000W/GPU), insuficiência centro dados refrigeração líquida.






　Posição 2ª　　Taiwan

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 10,000 unidades (em operação)　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10,000 unidades (supercomputador fábrica AI, para pesquisa/startup, conclusão Q3 2025)
- NYCU (Universidade Nacional Yang Ming Chiao Tung): introdução inicial DGX B200 (centenas unidades, plataforma pesquisa AI).

- Driver: ligação produção TSMC/NVIDIA, ecossistema semicondutor.

Desafios: design durável対応 risco terramoto.



　Posição 3ª　　Coreia

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 5,000 - 10,000 unidades (planeado/parcial operação)　　0.2-0.3%

- Liderança governo: plano super 50,000 unidades (principalmente mistura H100, parte B200 estimado 5,000-10,000 unidades, nuvem soberana/fábrica AI)
- Samsung/SK Group/Hyundai: milhares unidades (fábrica manufatura/pesquisa AI, estreia Q2 2025). - PYLER (AdTech): centenas unidades (análise vídeo realtime, melhoria desempenho 30x)
- Seoul National University: acesso rede 4,000 unidades (mistura H200, transição B200).

- Driver: indústria semicondutor (fornecimento HBM Samsung), estratégia AI governo.

Desafios: shift NVIDIA para redução dependência substituto Huawei.



　Posição 4ª　　Japão

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 4,000 - 10,000 unidades (em operação/planeado)　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10,000 unidades (nuvem subsídio governo «Koukaryoku», sistema HGX B200, expansão março 2025-2026)
- SoftBank: 4,000+ unidades (DGX B200 SuperPOD, cluster AI classe máxima mundial). - Tokyo University of Technology: <100 unidades (2 exaflops supercomputador AI)
- AIST (Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada): expansão ABCI-Q (2,000 unidades mistura H100, adição B200).

- Driver: projeto nacional AI (subsídio super 13 mil milhões ienes), pesquisa terramoto/clima.

Desafios: restrição fornecimento eletricidade (dependência energia renovável).



　Posição 5ª　　Alemanha

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 1,000 - 5,000 unidades (inicial/planeado)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: plano 10,000 unidades (nuvem AI industrial, para Siemens/Ansys, construção 2025-conclusão 2026, parte inicial B200 1,000-5,000 unidades)
- Iniciativa AI soberana UE: introdução teste (centenas unidades, projeto manufatura).

- Driver: apoio manufatura UE (Industry 4.0), proteção dados soberano.

Desafios: atraso migração dados conformidade GDPR.




　Posição 6ª　　outra Europa (Holanda/França/Espanha/Reino Unido)

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 2,000 - 5,000 unidades (disperso/inicial)　　<0.1%

- Holanda (TU/e Eindhoven): adoção inicial DGX B200 (centenas unidades, pesquisa AI)
- França (Scaleway): milhares unidades (nuvem AI, segunda metade 2025)
- Espanha/Reino Unido: via Oracle EU/UK Government Cloud (centenas unidades, serviço Blackwell)
- UE todo: centro dados Global Scale (seleção US/EU, cluster teste).

- Driver: investimento infraestrutura soberana conformidade EU AI Act.

Desafios: regulação transferência dados fronteira.





　Posição 7ª　　Austrália

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 500 - 1,000 unidades (inicial)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: centenas unidades (serviço Blackwell, segunda metade 2025)
- Centro dados NEXTDC: teste pequena escala (transição H200).

- Driver: expansão nuvem governo, pesquisa modelo clima.

Desafios: atraso por isolamento geográfico.




　Posição 8ª　　China

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 100 - 500 unidades (sob restrição/variante)　　<0.01%

- Variante B20/B30A (conformidade regulação exportação, versão restrição desempenho B200, via Inspur estreia Q2 2025)
- Transição substituto Huawei: alta dependência não NVIDIA (chip Ascend 5-20% yield).


- Driver: autossuficiência AI doméstico.

Desafios: regulação exportação US (limite TPP 600 TFLOPS, 1/7.5 do padrão B200).





　Posição 9ª　　EAU/Indonésia/Singapura (outro)

Número estimado instalado (GPU B200)　cerca de 500 - 1,000 unidades (disperso)　　<0.05%

- UAE (MorphwareAI): centenas unidades (expansão AI Abu Dhabi)
- Indonésia (Indosat): nuvem soberana inicial (centenas unidades)
- Singapura (Singtel): via Yotta/Shakti Cloud (teste)

- Driver: investimento AI mercado emergente.

Desafios: infraestrutura imatura.








Sobre desempenho e procura e benefício da NVIDIA B200·B300



Criado com referência à saída por xAI

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