За последние годы возможности ИИ выросли впечатляющими темпами. Многие владеют ПК или смартфонами и бесплатно испытывают возможности генеративного ИИ. Для дальнейшего роста возможностей ИИ требуется обеспечить огромное количество высокопроизводительных GPU.





Гигантские инвестиции — это естественно, но если не возникает проблем, каждый год действительно появляются новые модели GPU с увеличенной вычислительной мощностью. И именно США, обеспечивая огромное количество GPU, ведут бизнес в области ИИ на мировом топ-уровне — это тоже факт.
По этим причинам я написал статью о довольно нишевом GPU.







Чип B200 от NVIDIA — это GPU для ИИ на архитектуре Blackwell, поставки которой в мире крайне напряжённые.

Объясню причины простыми словами.

Сначала со стороны спроса: в условиях быстро растущего бума ИИ крупные гиперскейлеры (Meta, Microsoft, Google, Amazon) концентрируют гигантские заказы.

Эти компании используют B200 для обучения и инференса генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM),
стремясь к производительности в 4 раза выше H100 (20 PFLOPS).

До конца 2025 года — полный распродан, новые заказы ждут 12 месяцев. Малому и среднему бизнесу получить сложно, есть опасения падения конкурентоспособности.






Со стороны предложения главная причина — задержка перехода на технологию упаковки CoWoS-L от TSMC.

С конца 2024 по первую половину 2025 года производство низкое, сказываются землетрясения и нехватка компонентов (память HBM3e).

Кроме того, NVIDIA отдаёт приоритет производству GB200 (суперчип с несколькими B200), поэтому поставки одиночных PCIe-версий B200 ограничены.

Геополитические риски, например экспортные ограничения из-за торговых трений США-Китай, также нарушают глобальную цепочку поставок.

В результате инвестиции в дата-центры ИИ в 2025 году продолжают ускоряться, но предложение не поспевает — дефицит ожидается несколько кварталов. Эта ситуация символизирует рост индустрии ИИ и одновременно высвечивает её общие проблемы.









Использование чипа B200 от NVIDIA даёт огромные преимущества разработке ИИ.


О производительности B200


Производительность обучения в 3 раза выше H100, инференс в 15 раз быстрее, 208 млрд транзисторов и 192 ГБ памяти HBM3e позволяют эффективно работать с LLM триллионного уровня параметров.

Это ускоряет прорывы в научных областях: открытие лекарств, моделирование изменения климата, квантовые вычисления. Например, время анализа сложных молекулярных структур резко сокращается, ускоряется разработка новых препаратов.


Среди преимуществ — снижение затрат на инференс и энергопотребления на 25 %.

Повышение энергоэффективности снижает операционные расходы дата-центров и делает возможной устойчивую эксплуатацию ИИ. Также появляется возможность демократизации реального времени генеративного ИИ.

Чат-боты и рекомендательные системы можно строить недорого, малым и средним компаниям становится проще запускать собственные ИИ-фабрики. Эффект роста возможностей ИИ заметен: введение точности FP4 удваивает пропускную способность, точность мультимодального обучения (текст·изображение·звук) растёт.

Усиление масштабируемости за счёт NVLink 5-го поколения делает совместную работу нескольких GPU плавной, обучение моделей уровня AGI (универсальный искусственный интеллект) становится реальностью. В итоге — трансформация индустрии и рождение инновационных приложений в образовании, медицине и развлечениях. B200 — ключ к трансформации индустрии и расширению будущего ИИ.







Чип NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) в 2026 году с высокой вероятностью столкнётся с ещё большим дефицитом.

Поставки начнутся полноценно с конца 2025 года, но задержки вывода на полную мощность у TSMC (продолжающиеся проблемы перехода на CoWoS-L и последствия землетрясений) + удвоенный спрос на память HBM3e вызывают серьёзную нехватку компонентов.

По прогнозам аналитиков, 80 % выручки дата-центров FY26 ($154,7 млрд) придётся на семейство Blackwell, поставки стоек GB300 скорректированы вниз с 50–80 тыс. до 15–20 тыс., несколько кварталов отсутствия на складе считаются неизбежными.

Причина спроса — продолжающееся ускорение инвестиций в ИИ. Рост масштаба обучения LLM, сохранение зависимости от NVIDIA даже при переходе Meta на ASIC/AMD, а также возможное возвращение китайского рынка при геополитическом смягчении.






B300 — 288 ГБ памяти　(в 1,5 раза больше 192 ГБ B200) и пропускная способность более 8 ТБ/с, идеальна для обработки сверхбольших моделей, FP4 14 PFLOPS (улучшение на 55 % от 9 PFLOPS B200).


Высокоплотный дизайн TDP 1100 Вт становится основой следующего поколения AGI и экспертного ИИ, монополизируя крупные заказы гиперскейлеров.

B200 ориентирована на инференс и научные вычисления, B300 — специализация на обучении с удвоенным масштабом и лучшим ROI за счёт усиленного NVLink.
Цена выше $400 тыс., но модульность SXM Puck повышает гибкость, перестройка цепочки поставок пробуждает премиальный спрос. В итоге дефицит превзойдёт полный распродан 2025 года B200 и даст новый толчок росту экосистемы ИИ.








Чип B300 от NVIDIA (Blackwell Ultra) приносит революционные преимущества разработке ИИ.

По сравнению с B200: FP4 в 1,5 раза (более 15 PFLOPS), удвоенная производительность attention, 288 ГБ HBM3e позволяют обрабатывать сверхмасштабные модели (> триллиона параметров).

Инференс ИИ ускоряется в 11 раз (по сравнению с Hopper), обучение — в 4 раза, появляется реальное время reasoning ИИ (например, генерация видео в 30 раз быстрее).
Преимущество — рост энергоэффективности, потребление на TPS снижается в 5 раз, операционные расходы дата-центров резко падают.


Возможности расширяются за счёт строительства ИИ-фабрик. Генетический анализ в медицине, финансовое прогнозирование, интеллектуальные агенты в e-commerce получают мгновенный отклик, растёт производительность целых отраслей.


Эффект роста возможностей ИИ очевиден: test-time scaling повышает точность моделей, усиленный NVLink увеличивает масштабируемость более чем в 2 раза. В итоге продвинутый reasoning ИИ уровня AGI становится ближе, ускоряется трансформация общества. Этот чип — ключ, который ещё ярче осветит будущее ИИ.

Причины мирового дефицита и спроса на B200

・Гиперскейлеры (Meta, MS, Google, Amazon) монополизируют огромными заказами<br> ・В 4 раза выше H100 — взрывная скорость обучения и инференса ИИ ・Задержка перехода на CoWoS-L TSMC + землетрясения + нехватка HBM ・NVIDIA отдаёт приоритет GB200 → не хватает одиночных B200 ・Торговые трения США-Китай нарушают цепочку поставок

Ключевые моменты

«Все хотят слишком сильно, а произвести не успевают» — до конца 2025

Какие преимущества и возможности даёт B200

・Обучение ×3, инференс ×15 быстрее ・192 ГБ памяти легко справляются с LLM триллионного уровня ・Открытие лекарств · климатическое моделирование становятся драматически быстрее ・Затраты на инференс и электричество -25 % → выгодные дата-центры ・Генеративный ИИ в реальном времени доступен даже малому бизнесу ・Мультимодал (изображение＋звук＋текст) точность взлетает ・Разработка AGI (ИИ уровня человека) становится реальной

Ключевые моменты

«ИИ быстрый · дешёвый · умный» — мечта в одном чипе

Прогноз спроса на B300 в 2026 году

・Поставки с конца 2025, но мгновенный распродан из-за задержек производства ・Память 288 ГБ (×1,5 от B200), пропускная способность >8 ТБ/с ・Специализация на обучении — идеальна для следующего поколения AGI ・Гиперскейлеры заказывают массово «без B300 никак» ・Цена >$400 тыс., но отличный ROI ・Возможен возврат китайского рынка → взрыв спроса

Ключевые моменты

«Даже довольные B200 захотят B300 сразу»

Преимущества и возможности B300 (будущее)

・Энергоэффективность ×5 (TPS/MW) → снижение затрат ・Генерация видео и др. обработка в реальном времени ×30 быстрее ・Медицина (генетический анализ) ・Финансы (прогнозирование) ・Инновации в e-commerce (агенты ИИ) ・ИИ-фабрики: одновременная поддержка множества пользователей, низкая задержка

Ключевые моменты

«К миру, где ИИ активен во всех сценах повседневной жизни»

　1 место　　США

Оценочное количество установленных (GPU B200)　≈2 500 000 – 3 000 000 шт.　　70-80 %

- AWS: Project Ceiba >20 000 шт. (кластер 400 эксафлопс, развёртывание Q4 2025)
- Microsoft Azure: более 1 млн шт. (на базе DGX B200/GB200, обучение ИИ)
- Google Cloud: 800 000 шт. (интеграция с TPU)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100 000 шт. (1000 эксафлопс, научный проект DOE)
- CoreWeave/Lambda: сотни тысяч шт. (расширение CSP).

- Драйвер: инвестиции гиперскейлеров (OpenAI/Meta/Google).

Проблемы: энергопотребление (1000 Вт/GPU), нехватка дата-центров с жидкостным охлаждением.






　2 место　　Тайвань

Оценочное количество　≈10 000 шт. (в эксплуатации)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10 000 шт. (суперкомпьютер ИИ-фабрики, для исследований/стартапов, Q3 2025)
- NYCU (Национальный университет Янмин-Цзяотун): начальное внедрение DGX B200 (сотни шт., платформа исследований ИИ).

- Драйвер: сотрудничество TSMC/NVIDIA, полупроводниковая экосистема.

Проблемы: сейсмоустойчивый дизайн.



　3 место　　Южная Корея

Оценочное количество　≈5 000 – 10 000 шт. (план/частично в работе)　　0,2-0,3 %

- Правительственная программа: более 50 000 шт. (в основном смешанные с H100, часть B200 ≈5-10 тыс., суверенное облако/ИИ-фабрика)
- Samsung/SK Group/Hyundai: тысячи шт. (заводы производства/исследований ИИ, запуск Q2 2025).
- Сеульский национальный университет: 4000 шт. сетевой доступ (смешанные с H200, переход на B200).

- Драйвер: полупроводниковая отрасль (поставки HBM от Samsung), государственная стратегия ИИ.

Проблемы: переход на NVIDIA для снижения зависимости от альтернатив Huawei.



　4 место　　Япония

Оценочное количество　≈4 000 – 10 000 шт. (в работе/план)　　0,1-0,3 %

- Sakura Internet: 10 000 шт. (облако с госсубсидией «Koukaryoku», система HGX B200, март 2025-2026)
- SoftBank: более 4000 шт. (DGX B200 SuperPOD, крупнейший в мире кластер ИИ).
- Токийский технологический университет: <100 шт. (суперкомпьютер ИИ 2 эксафлопс)
- AIST: расширение ABCI-Q (2000 шт. смешанные с H100 + добавление B200).

- Драйвер: национальные ИИ-проекты (субсидии более 13 млрд йен), исследования землетрясений/климата.

Проблемы: ограничения электроснабжения (зависимость от ВИЭ).



　5 место　　Германия

Оценочное количество　≈1 000 – 5 000 шт. (начальный/план)　　<0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: план 10 000 шт. (промышленное ИИ-облако для Siemens/Ansys, 2025-2026, начальная партия B200 1-5 тыс.)
- Инициатива суверенного ИИ ЕС: пилотное внедрение (сотни шт., производственные проекты).

- Драйвер: поддержка производства ЕС (Industrie 4.0), суверенная защита данных.

Проблемы: задержки миграции данных под GDPR.




　6 место　　Остальная Европа (Нидерланды/Франция/Испания/Великобритания)

Оценочное количество　≈2 000 – 5 000 шт. (распределено/начально)　　<0,1 %

- Нидерланды (TU/e Eindhoven): начальное внедрение DGX B200 (сотни шт., исследования ИИ)
- Франция (Scaleway): тысячи шт. (ИИ-облако, вторая половина 2025)
- Испания/Великобритания: через Oracle EU/UK Government Cloud (сотни шт., сервисы Blackwell)
- ЕС в целом: дата-центры Global Scale (выборка США/ЕС, тестовые кластеры).

- Драйвер: инвестиции в суверенную инфраструктуру по EU AI Act.

Проблемы: регулирование трансграничной передачи данных.





　7 место　　Австралия

Оценочное количество　≈500 – 1000 шт. (начально)　　<0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: сотни шт. (сервисы Blackwell, вторая половина 2025)
- Дата-центры NEXTDC: мелкомасштабные тесты (переход с H200).

- Драйвер: расширение правительственного облака, климатические модели.

Проблемы: географическая изоляция → задержки.




　8 место　　Китай

Оценочное количество　≈100 – 500 шт. (под ограничениями/варианты)　　<0,01 %

- Варианты B20/B30A (соответствуют экспортным ограничениям, урезанная версия B200, через Inspur — запуск Q2 2025)
- Переход от альтернатив Huawei: высокая зависимость от не-NVIDIA (чипы Ascend, выход 5-20 %).


- Драйвер: национальная самодостаточность в ИИ.

Проблемы: экспортные ограничения США (потолок TPP 600 TFLOPS — 1/7,5 от стандартной B200).





　9 место　　ОАЭ/Индонезия/Сингапур (прочее)

Оценочное количество　≈500 – 1000 шт. (распределено)　　<0,05 %

- ОАЭ (MorphwareAI): сотни шт. (расширение ИИ в Абу-Даби)
- Индонезия (Indosat): начальное суверенное облако (сотни шт.)
- Сингапур (Singtel): через Yotta/Shakti Cloud (тесты)

- Драйвер: инвестиции в ИИ на развивающихся рынках.

Проблемы: незрелая инфраструктура.








О производительности, спросе и преимуществах NVIDIA B200·B300



Создано с использованием вывода xAI

Сайт не несёт никакой ответственности за использование данной страницы
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.