În ultimii ani, îmbunătățirea capacităților AI a fost remarcabilă. Mulți oameni care dețin computere personale sau smartphone-uri experimentează gratuit capacitățile AI generative. Pentru a crește capacitatea AI este nevoie de asigurarea unui număr mare de GPU-uri de înaltă performanță.





Este firesc să fie nevoie de investiții uriașe, dar dacă nu apar probleme, în fiecare an apar noi modele de GPU cu putere de procesare crescută – și este un fapt că SUA este țara care asigură cele mai multe GPU-uri și desfășoară afaceri AI la nivel mondial.
Din aceste motive am scris despre modele de GPU mai speciale.







Chipul B200 de la NVIDIA este un GPU pentru AI bazat pe arhitectura Blackwell și suferă de o penurie globală de ofertă.

Explic cauzele într-un mod ușor de înțeles.

În primul rând, din partea cererii: în timp ce boom-ul AI avansează rapid, marii hyperscaleri precum Meta, Microsoft, Google, Amazon concentrează comenzi masive.

Aceste companii folosesc B200 pentru antrenarea și inferența AI generativ și a modelelor de limbaj mari (LLM) și cer performanță de 4 ori mai mare decât H100 (20 PFLOPS).

Până la sfârșitul anului 2025 totul este vândut complet, iar comenzile noi au o așteptare de 12 luni. Pentru întreprinderile mici și mijlocii este greu de obținut, existând îngrijorări privind scăderea competitivității.






Din partea ofertei, întârzierea tranziției la tehnologia de ambalare CoWoS-L a TSMC este principala cauză.

De la sfârșitul anului 2024 până în prima jumătate a anului 2025 producția a fost scăzută, cutremurele și lipsa componentelor (memorie HBM3e) având impact.

De asemenea, NVIDIA acordă prioritate producției de GB200 (superchip cu mai multe B200), limitând astfel oferta versiunii single PCIe B200.

Riscurile geopolitice, cum ar fi reglementările de export din cauza tensiunilor comerciale SUA-China, perturbă lanțul global de aprovizionare.

Rezultatul este că investițiile în centrele de date AI vor continua să accelereze și în 2025, dar oferta nu ține pasul – se preconizează că penuria va continua câteva trimestre. Această situație simbolizează creșterea industriei AI și scoate în evidență provocările întregii industrii.









Prin utilizarea chipului B200 de la NVIDIA apar beneficii majore pentru dezvoltarea AI.


Despre aspectele de performanță ale B200


Performanță de antrenament de 3 ori și inferență de 15 ori mai mare decât H100, cu 208 miliarde de tranzistori și 192 GB memorie HBM3e poate gestiona eficient LLM la nivel de trilioane de parametri.

Aceasta accelerează descoperirile în domenii științifice precum descoperirea de medicamente, simularea schimbărilor climatice și calculul cuantic. De exemplu, timpul de analiză a structurilor moleculare complexe scade dramatic, iar viteza dezvoltării de noi medicamente crește.


Printre beneficii se numără reducerea cu 25 % a costurilor de inferență și a consumului de energie.

Îmbunătățirea eficienței energetice reduce costurile operaționale ale centrelor de date și face posibilă exploatarea sustenabilă a AI. De asemenea, ca posibilitate, democratizarea AI generativ în timp real avansează.

Chatboturile și sistemele de recomandare pot fi construite la costuri mici, iar întreprinderile mici și mijlocii pot lansa ușor fabrici AI. Efectul îmbunătățirii capacității AI este evident – introducerea preciziei FP4 dublează lățimea de bandă și îmbunătățește acuratețea învățării multimodale (integrarea text-imagine-sunet).

Îmbunătățirea scalabilității prin NVLink generația a 5-a face colaborarea mai multor GPU-uri mai fluidă, iar antrenarea modelelor la nivel AGI (inteligență artificială generală) devine realistă. Rezultatul este promovarea transformării industriale și apariția aplicațiilor inovatoare în educație, medicină și divertisment. B200 este cheia care promovează transformarea industrială și extinde viitorul AI.







Chipul NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) în 2026 are o probabilitate mare de penurie de ofertă.

Livrările încep serios de la sfârșitul anului 2025, dar întârzierea creșterii producției la TSMC (probleme continue cu tranziția CoWoS-L și efectele secundare ale cutremurelor) și dublarea cererii pentru memoria HBM3e cauzează lipsuri grave de componente.

Previziunile analiștilor: 80 % din vânzările centrelor de date FY26 (154,7 miliarde dolari) vor fi legate de Blackwell, livrările de rack GB300 au fost revizuite în scădere de la 50–80 mii la 15–20 mii – lipsa stocului pentru câteva trimestre este considerată sigură.

Cauza cererii este accelerarea continuă a investițiilor AI. Extinderea scalei antrenamentului LLM și chiar cu trecerea Meta la ASIC/AMD dependența de NVIDIA continuă, iar cu relaxarea geopolitică există posibilitatea revenirii pieței chineze.






B300 are memorie de 288 GB　(de 1,5 ori mai mult decât 192 GB ale B200) și lățime de bandă peste 8 TB/s, excelent pentru procesarea modelelor mari, performanță FP4 de 14 PFLOPS (îmbunătățire cu 55 % față de 9 PFLOPS ale B200).


Cu design de înaltă densitate TDP 1100 W devine baza pentru AGI de generație următoare și AI de nivel expert și monopolizează marile comenzi ale hyperscalerilor.

În timp ce B200 este orientat spre inferență și calcul științific, B300 este specializat pe antrenament cu scală dublă și NVLink întărit – ROI (rentabilitatea investiției) este superior.
Prețul este ridicat, peste 400 000 dolari, dar modularizarea SXM Puck crește flexibilitatea, iar reproiectarea lanțului de aprovizionare stimulează cererea premium. Rezultatul va fi o penurie mai mare decât vânzarea completă a B200 în 2025 și va impulsiona și mai mult creșterea ecosistemului AI.








Chipul B300 de la NVIDIA (Blackwell Ultra) aduce beneficii revoluționare dezvoltării AI.

Față de B200: performanță FP4 de 1,5 ori (peste 15 PFLOPS), performanță attention dublă și cu 288 GB memorie HBM3e poate procesa modele extrem de mari (peste trilioane de parametri).

Astfel, inferența AI devine de 11 ori mai rapidă (față de Hopper), antrenamentul de 4 ori mai rapid și raționamentul AI în timp real (ex: generare video de 30 ori mai rapidă) devine posibil.
Beneficiu: eficiență energetică îmbunătățită – consum de energie pe TPS îmbunătățit de 5 ori, reducere drastică a costurilor operaționale ale centrelor de date.


Posibilitățile se extind prin construirea de fabrici AI. Analiza genetică medicală sau analiza predicției financiare, agenții inteligenți de e-commerce pot răspunde instantaneu și cresc productivitatea întregii industrii.


Efectul îmbunătățirii capacității AI este evident – prin test-time scaling crește acuratețea modelului, întărirea NVLink oferă scalabilitate de peste două ori. Rezultatul este că AI avansat de inferență la nivel AGI devine mai aproape și accelerează transformarea societății. Acest chip este cheia care luminează și mai mult viitorul AI.

Cauzele penuriei globale și cererii pentru B200

・Hyperscalerii (Meta, MS, Google, Amazon) monopolizează prin comenzi masive ・Performanță de 4 ori mai mare decât H100 – antrenament și inferență AI extrem de rapide ・Întârziere în tranziția CoWoS-L la TSMC + cutremure + lipsă HBM ・NVIDIA prioritizează producția GB200 → B200 individual insuficient ・Tensiunile SUA-China perturbă lanțul de aprovizionare

Puncte cheie

„Toată lumea vrea prea mult dar nu se poate produce suficient” – această stare continuă până la sfârșitul lui 2025

Beneficii și posibilități la utilizarea B200

・Antrenament de 3 ori, inferență de 15 ori mai rapidă ・Memorie mare de 192 GB – chiar și LLM cu trilioane de parametri sunt simple ・Descoperirea de medicamente și simularea climatică devin dramatic mai rapide ・Reducere cu 25 % a costurilor de inferență și energie → centre de date profitabile ・AI generativ în timp real devine utilizabil chiar și pentru întreprinderi mici ・Acuratețe multimodală (imagine + sunet + text) crește exploziv ・Dezvoltarea AGI (AI la nivel uman) devine realist apropiată

Puncte cheie

„AI devine rapid – ieftin – inteligent” – cipul de vis cu toate trei

Previziuni privind cererea pentru B300 în 2026

・Livrările încep la sfârșitul lui 2025 dar din cauza întârzierii producției se epuizează imediat ・Memorie 288 GB (de 1,5 ori mai mult decât B200), lățime de bandă peste 8 TB/s ・Specializat pe antrenament – optim pentru crearea AGI generației următoare ・Hyperscalerii: „doar B300 merge” și plasează comenzi uriașe ・Chiar dacă prețul depășește 400 000 dolari, ROI este excelent ・Posibilitatea revenirii pieței chineze – explozie de cerere

Puncte cheie

„Chiar și cei mulțumiți de B200 vor dori cu siguranță B300 când îl văd”

Beneficii și posibilități ale B300 (dezvoltare viitoare)

・Eficiență energetică îmbunătățită de 5 ori (TPS/MW) – reducerea costurilor ・Procesare în timp real precum generarea de video de 30 ori mai rapidă ・Medicină (analiză genetică) ・Finanțe (predicție) ・Inovație în e-commerce (agenți AI) ・Fabrici AI cu suport simultan pentru mai mulți utilizatori și latență scăzută

Puncte cheie

„Spre o lume în care AI este activ în fiecare scenă a vieții de zi cu zi”

　Locul 1　　SUA

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 2.500.000 – 3.000.000 unități　　70–80 %

- AWS: Project Ceiba peste 20.000 unități (cluster AI 400 exaflops, lansare Q4 2025)
- Microsoft Azure: peste 1 milion unități (bazat pe DGX B200/GB200, pentru antrenament AI)
- Google Cloud: 800.000 unități (integrat TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100.000 unități (1.000 exaflops, proiect științific DOE)
- CoreWeave/Lambda: sute de mii unități (extindere CSP).

- Driver: investiții AI conduse de hyperscaleri (OpenAI/Meta/Google).

Provocare: consum de energie (1.000 W/GPU), lipsă centre de date cu răcire lichidă.






　Locul 2　　Taiwan

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 10.000 unități (în funcțiune)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10.000 unități (supercomputer fabrică AI, pentru cercetare/startup, finalizare Q3 2025)
- NYCU (Universitatea Națională Yang Ming Chiao Tung): introducere timpurie DGX B200 (câteva sute unități, platformă cercetare AI).

- Driver: colaborare producție TSMC/NVIDIA, ecosistem semiconductori.

Provocare: design durabil pentru risc seismic.



　Locul 3　　Coreea de Sud

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 5.000 – 10.000 unități (planificate/parțial operaționale)　　0,2–0,3 %

- Conducere guvernamentală: peste 50.000 unități planificate (în principal amestec H100, parte B200 estimată 5.000–10.000 unități, cloud suveran/fabrică AI)
- Samsung/SK Group/Hyundai: mii de unități (fabrici producție/cercetare AI, debut Q2 2025). - PYLER (AdTech): sute unități (analiză video în timp real, îmbunătățire performanță 30x)
- Universitatea Națională din Seul: acces rețea 4.000 unități (amestec H200, în tranziție la B200).

- Driver: industria semiconductoarelor (furnizare HBM Samsung), strategie AI guvernamentală.

Provocare: trecerea la NVIDIA pentru reducerea dependenței de alternativa Huawei.



　Locul 4　　Japonia

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 4.000 – 10.000 unități (operaționale/planificate)　　0,1–0,3 %

- Sakura Internet: 10.000 unități (subvenție guvernamentală „Koukaryoku” cloud, sistem HGX B200, martie 2025–2026)
- SoftBank: peste 4.000 unități (DGX B200 SuperPOD, cea mai mare clasă cluster AI mondial). - Tokyo University of Technology: <100 unități (supercomputer AI 2 exaflops)
- AIST (Institutul Național de Tehnologie Industrială Avansată): extindere ABCI-Q (2.000 unități amestec H100, adăugare B200).

- Driver: proiect național AI (subvenție peste 1,3 miliarde yeni), cercetare cutremur/climă.

Provocare: constrângeri alimentare cu energie (dependență de energie regenerabilă).



　Locul 5　　Germania

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 1.000 – 5.000 unități (inițiale/planificate)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: 10.000 unități planificate (cloud AI industrial, pentru Siemens/Ansys, construcție 2025-finalizare 2026, parte inițială B200 1.000–5.000 unități)
- Inițiativa AI suverană UE: introducere test (câteva sute unități, proiect producție).

- Driver: sprijin producție UE (Industry 4.0), protecție date suverană.

Provocare: întârziere migrare date conform GDPR.




　Locul 6　　Alte țări europene (Olanda/Franța/Spania/Marea Britanie)

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 2.000 – 5.000 unități (distribuite/inițiale)　　<0,1 %

- Olanda (TU/e Eindhoven): adopție timpurie DGX B200 (câteva sute unități, cercetare AI)
- Franța (Scaleway): mii unități (cloud AI, a doua jumătate 2025)
- Spania/Marea Britanie: prin Oracle EU/UK Government Cloud (câteva sute unități, servicii Blackwell)
- Întreaga UE: centre de date Global Scale (selecție SUA/UE, clustere test).

- Driver: investiții infrastructură suverană conform EU AI Act.

Provocare: reglementări transfer date transfrontalier.





　Locul 7　　Australia

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 500 – 1.000 unități (inițiale)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: câteva sute unități (servicii Blackwell, a doua jumătate 2025)
- Centre de date NEXTDC: teste la scară mică (în tranziție de la H200).

- Driver: extindere cloud guvernamental, cercetare modele climatice.

Provocare: întârziere din cauza izolării geografice.




　Locul 8　　China

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 100 – 500 unități (sub restricții/variante)　　<0,01 %

- Variante B20/B30A (conforme reglementărilor de export, versiune limitată performanță B200, prin Inspur debut Q2 2025)
- Tranziție alternativă Huawei: dependență ridicată non-NVIDIA (cipuri Ascend 5–20 % randament).


- Driver: independență AI domestică.

Provocare: reglementări export SUA (limită superioară TPP 600 TFLOPS, 1/7,5 din B200 standard).





　Locul 9　　EAU/Indonezia/Singapore (altele)

Număr estimat instalat (B200 GPU)　aproximativ 500 – 1.000 unități (distribuite)　　<0,05 %

- EAU (MorphwareAI): câteva sute unități (extindere AI Abu Dhabi)
- Indonezia (Indosat): inițial cloud suveran (câteva sute unități)
- Singapore (Singtel): prin Yotta/Shakti Cloud (teste)

- Driver: investiții AI pe piețele emergente.

Provocare: infrastructură imatură.








Despre performanța, cererea și beneficiile B200·B300 de la NVIDIA



Creat cu referință la ieșirea xAI

Nu ne asumăm nicio responsabilitate pentru utilizarea acestei pagini web privacy-policy Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.