De senaste åren har AI:s kapacitet förbättrats på ett remarkabelt sätt. Många som äger en dator eller smartphone får gratis uppleva generativ AI. För att höja AI:s förmåga krävs enorma mängder högpresterande GPU:er.





Enorma investeringar är naturligtvis nödvändiga, men om inga problem uppstår lanseras varje år nya GPU-modeller med högre prestanda – och det är ett faktum att USA både säkrar flest GPU:er och driver världsledande AI-verksamhet.
Därför har jag valt att skriva om lite mer nischade GPU-modeller.







NVIDIAs B200-chip är en AI-GPU baserad på Blackwell-arkitekturen och lider av global leveransbrist.

Jag förklarar orsakerna på ett lättförståeligt sätt.

På efterfrågesidan: medan AI-boomen går snabbt framåt koncentrerar stora hyperscalers som Meta, Microsoft, Google och Amazon enorma beställningar.

Dessa företag använder B200 för träning och inferens av generativ AI samt stora språkmodeller (LLM) och kräver 4× prestanda jämfört med H100 (20 PFLOPS).

Till slutet av 2025 är allt slutsålt och nya beställningar får vänta 12 månader. Små och medelstora företag har svårt att få tag på dem, och det finns oro för minskad konkurrenskraft.






På utbudssidan är förseningen i övergången till TSMC:s CoWoS-L-paketeringsteknik den största orsaken.

Från slutet av 2024 till första halvan av 2025 har produktionen varit låg – jordbävningar och komponentbrist (HBM3e-minne) har påverkat.

Dessutom prioriterar NVIDIA produktion av GB200 (superchip med flera B200), vilket begränsar tillgången på enskilda B200 PCIe-versioner.

Geopolitiska risker, t.ex. exportrestriktioner på grund av handelskonflikten mellan USA och Kina, stör den globala försörjningskedjan.

Resultatet är att investeringar i AI-datacenter fortsätter att accelerera under 2025, men utbudet hinner inte med – brist förväntas fortsätta i flera kvartal. Situationen symboliserar AI-industrins tillväxt samtidigt som den belyser hela branschens utmaningar.









Genom att använda NVIDIAs B200-chip uppstår stora fördelar för AI-utveckling.


Om B200:s prestandaaspekter


3× tränings- och 15× inferensprestanda jämfört med H100, med 208 miljarder transistorer och 192 GB HBM3e-minne kan biljonparametermodeller hanteras effektivt.

Detta leder till snabbare genombrott inom vetenskapliga områden som läkemedelsupptäckt, klimatmodellering och kvantberäkning. Till exempel förkortas analys av komplexa molekylstrukturer dramatiskt och nya läkemedel kan utvecklas snabbare.


En fördel är att inferenskostnader och strömförbrukning kan minskas med 25 %.

Förbättrad energieffektivitet sänker driftskostnaderna för datacenter och möjliggör hållbar AI-drift. En annan möjlighet är demokratisering av realtids-generativ AI.

Chatbottar och rekommendationssystem kan byggas till låg kostnad, och även små och medelstora företag kan enkelt starta AI-fabriker. Effekten av förbättrad AI-kapacitet är tydlig – med FP4-precision dubblas bandbredden och multimodal inlärning (text + bild + ljud) får högre precision.

Med femte generationens NVLink blir skalbarhet starkare, samarbetet mellan flera GPU:er smidigare och träning av AGI-nivåmodeller realistiskt. Resultatet blir ökad industriell transformation och nya innovativa applikationer inom utbildning, medicin och underhållning. B200 är nyckeln till att driva industriell förändring och utöka AI:s framtid.







NVIDIAs B300 (Blackwell Ultra)-chip år 2026 har hög sannolikhet för leveransbrist.

Leveranserna börjar på allvar i slutet av 2025, men TSMC:s produktionsökning försenas (fortsatta CoWoS-L-problem och jordbävningsefterverkningar) och dubblad efterfrågan på HBM3e-minne skapar allvarlig komponentbrist.

Analytiker förväntar sig att 80 % av FY26 datacenter-intäkter (154,7 miljarder dollar) kommer från Blackwell, GB300-rackleveranser har reviderats ned från 50–80 000 till 15–20 000 – flera kvartal utan lager anses säkra.

Efterfrågan drivs av fortsatt accelererande AI-investeringar. LLM-träningsskala ökar, och trots Metas ASIC/AMD-skifte fortsätter NVIDIA-beroendet – dessutom finns möjlighet till kinesisk marknadsuppvärmning vid geopolitisk avspänning.






B300 har 288 GB minne (1,5× B200:s 192 GB) och bandbredd över 8 TB/s – överlägsen för storskalig modellhantering, FP4-prestanda 14 PFLOPS (55 % bättre än B200:s 9 PFLOPS).


Med högdensitetsdesign på 1100 W TDP blir den grunden för nästa generations AGI och expert-AI samt monopoliserar hyperscalers stora beställningar.

Medan B200 är inriktad på inferens och vetenskaplig beräkning är B300 specialiserad på träning med dubbel skala och förstärkt NVLink – ROI blir överlägsen.
Priset ligger över 400 000 dollar men SXM Puck-modularitet ökar flexibiliteten och omdesignad försörjningskedja väcker premium-efterfrågan. Resultatet blir större brist än B200:s totala slutförsäljning 2025 och ytterligare skjuts för AI-ekosystemets tillväxt.








NVIDIAs B300-chip (Blackwell Ultra) ger revolutionerande fördelar för AI-utveckling.

Jämfört med B200: 1,5× FP4-prestanda (över 15 PFLOPS), dubbla attention-prestandan och med 288 GB HBM3e-minne kan extremt stora modeller (över biljonparametrar) hanteras.

Detta gör AI-inferens 11× snabbare (jämfört med Hopper), träning 4× snabbare och realtids-AI-resonemang (t.ex. videoproduktion 30× snabbare) möjligt.
Fördel: förbättrad energieffektivitet – 5× bättre strömförbrukning per TPS och kraftigt sänkta driftskostnader för datacenter.


Möjligheterna breddas med byggandet av AI-fabriker. Medicinsk genanalys, finansiella prognoser och intelligenta e-handelsagenter kan svara omedelbart och höja produktiviteten i hela industrin.


Effekten av förbättrad AI-kapacitet är tydlig – test-time scaling höjer modellnoggrannhet, förstärkt NVLink ger mer än dubbel skalbarhet. Resultatet blir att avancerad AGI-nivå inferens-AI kommer närmare och samhällsförändringen accelererar. Denna chip är nyckeln till att lysa upp AI:s framtid ännu starkare.

Orsaker till global brist och efterfrågan på B200

・Hyperscalers (Meta, MS, Google, Amazon) monopoliserar med stora beställningar<br> ・4× prestanda jämfört med H100 – AI-träning och inferens blixtsnabbt ・TSMC:s CoWoS-L-övergång försenad + jordbävningar + HBM-brist ・NVIDIA prioriterar GB200 → för få enskilda B200 ・USA-Kina-konflikt stör försörjningskedjan

Huvudpoäng

“Alla vill ha för mycket men kan inte tillverka tillräckligt” – detta fortsätter till slutet av 2025

Fördelar och möjligheter med B200

・3× träning, 15× inferens snabbare ・192 GB stort minne – även biljonparametermodeller är enkelt ・Läkemedelsupptäckt och klimatmodellering blir dramatiskt snabbare ・25 % lägre inferenskostnad och strömförbrukning → datacenter sparar pengar ・Realtids-generativ AI blir tillgänglig även för småföretag ・Multimodal (bild+ljud+text) precision exploderar uppåt ・AGI-utveckling (mänsklig nivå AI) blir realistiskt nära

Huvudpoäng

“AI blir snabb – billig – smart” – drömchipet med alla tre

Efterfrågeprognos för B300 år 2026

・Leveransstart slutet av 2025 men produktionsfördröjning → omedelbart slutsålt ・288 GB minne (1,5× B200), bandbredd över 8 TB/s ・Träningsspecialiserad – optimal för nästa generations AGI ・Hyperscalers: “måste vara B300” och lägger enorma beställningar ・Över 400 000 dollar men ROI exceptionellt bra ・Kinas marknad kan återvända → explosionsartad efterfrågan

Huvudpoäng

“Även de som var nöjda med B200 kommer definitivt vilja ha B300”

Fördelar och möjligheter med B300 (framtida utveckling)

・5× bättre energieffektivitet (TPS/MW) → kostnadsminskning ・Realtidsbehandling som videogenerering 30× snabbare ・Medicin (genanalys) ・Finans (prognoser) ・Innovation inom e-handel (AI-agenter) ・AI-fabriker med samtidig hantering av flera användare och låg latens

Huvudpoäng

“Mot en värld där AI är aktiv i varje vardagsscen”

　1:a plats　　USA

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 2 500 000 – 3 000 000 st　　70–80 %

- AWS: Project Ceiba över 20 000 st (400 exaflops AI-kluster, Q4 2025)
- Microsoft Azure: över 1 miljon st (baserat på DGX B200/GB200)
- Google Cloud: 800 000 st (integrerat med TPU)
- ANL: Solstice 100 000 st (1 000 exaflops, DOE-vetenskapsprojekt)
- CoreWeave/Lambda: hundratusentals st (CSP-expansion).

Drivkraft: hyperscalers ledande AI-investeringar.
Utmaning: energiförbrukning (1 000 W/GPU), brist på vätskekylda datacenter.






　2:a plats　　Taiwan

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 10 000 st (i drift)　　0,3 %

- Foxconn (Hon Hai): 10 000 st (AI-fabrikssupercomputer, forskning/startups, klar Q3 2025)
- NYCU: tidig DGX B200-installation (hundratals st, AI-forskningsplattform).

Drivkraft: TSMC/NVIDIA-produktionssamarbete, halvledarekosystem.
Utmaning: jordbävningssäker design.



　3:e plats　　Sydkorea

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 5 000 – 10 000 st (planerade/delvis i drift)　　0,2–0,3 %

- Regeringsledd: över 50 000 st planerade (främst blandat med H100, B200-del ca 5–10 000 st, suverän moln/AI-fabrik)
- Samsung/SK Group/Hyundai: tusentals st (AI-tillverkning/forskningsfabriker, debut Q2 2025)
- Seoul National University: 4 000 st nätverksåtkomst (blandat H200, övergång till B200).

Drivkraft: halvledarindustri (Samsung HBM-leverans), statlig AI-strategi.
Utmaning: NVIDIA-skifte för att minska beroende av Huawei-alternativ.



　4:e plats　　Japan

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 4 000 – 10 000 st (i drift/planerade)　　0,1–0,3 %

- Sakura Internet: 10 000 st (statsstöd “Koukaryoku”-moln, HGX B200-system, mars 2025–2026)
- SoftBank: över 4 000 st (DGX B200 SuperPOD, världens största AI-klusterklass)
- Tokyo University of Technology: färre än 100 st (2 exaflops AI-superdator)
- AIST: ABCI-Q-expansion (2 000 st blandat H100, tillägg B200).

Drivkraft: nationellt AI-projekt (över 1,3 miljarder yen stöd), jordbävning/klimatforskning.
Utmaning: elförsörjningsbegränsningar (beroende av förnybar energi).



　5:e plats　　Tyskland

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 1 000 – 5 000 st (tidiga/planerade)　　under 0,1 %

- Deutsche Telekom/NVIDIA: 10 000 st planerade (industriellt AI-moln för Siemens/Ansys, byggnation 2025–färdig 2026, initial B200-del 1 000–5 000 st)
- EU:s suveräna AI-initiativ: testinstallationer (hundratals st, tillverkningsprojekt).

Drivkraft: EU-tillverkningsstöd (Industry 4.0), suveränt dataskydd.
Utmaning: GDPR-anpassad datamigrering försenad.




　6:e plats　　Övriga Europa (Nederländerna/Frankrike/Spanien/Storbritannien)

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 2 000 – 5 000 st (spridda/tidiga)　　under 0,1 %

- Nederländerna (TU/e Eindhoven): tidig DGX B200 (hundratals st, AI-forskning)
- Frankrike (Scaleway): tusentals st (AI-moln, senare halvan 2025)
- Spanien/Storbritannien: via Oracle EU/UK Government Cloud (hundratals st, Blackwell-tjänster)
- Hela EU: Global Scale-datacenter (USA/EU-urval, testkluster).

Drivkraft: suverän infrastruktur enligt EU AI Act.
Utmaning: gränsöverskridande dataöverföringsregler.





　7:e plats　　Australien

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 500 – 1 000 st (tidiga)　　under 0,05 %

- Oracle Australian Government Cloud: hundratals st (Blackwell-tjänster, senare halvan 2025)
- NEXTDC-datacenter: småskaliga tester (övergång från H200).

Drivkraft: utökat regeringsmoln, klimatmodellforskning.
Utmaning: geografisk isolering orsakar fördröjningar.




　8:e plats　　Kina

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 100 – 500 st (begränsade/varianter)　　under 0,01 %

- B20/B30A-varianter (exportregler-kompatibla, prestandabegränsade B200, via Inspur Q2 2025-debut)
- Huawei-ersättning: hög icke-NVIDIA-beroende (Ascend-chips 5–20 % yield).


Drivkraft: inhemsk AI-självständighet.
Utmaning: USA:s exportregler (TPP-gräns 600 TFLOPS, 1/7,5 av standard B200).





　9:e plats　　UAE/Indonesien/Singapore (övriga)

Uppskattad installerade antal (B200 GPU)　ca 500 – 1 000 st (spridda)　　under 0,05 %

- UAE (MorphwareAI): hundratals st (Abu Dhabi AI-expansion)
- Indonesien (Indosat): tidigt suveränt moln (hundratals st)
- Singapore (Singtel): via Yotta/Shakti Cloud (tester).

Drivkraft: AI-investeringar i tillväxtmarknader.
Utmaning: omogen infrastruktur.








Om prestanda, efterfrågan och fördelar med NVIDIAs B200·B300



Skapad med referens till xAI:s utdata

Inget ansvar tas för användningen av denna hemsida
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.