Son birkaç yılda yapay zekânın yetenekleri olağanüstü bir hızla gelişti. Birçok kişi bilgisayar veya akıllı telefon sahibi olduğu için üretken yapay zekâ yeteneklerini ücretsiz deneyimledi. Yapay zekânın yeteneklerini daha da artırmak için çok büyük miktarda yüksek performanslı GPU temin edilmesi gerekiyor.





Devasa yatırım maliyetleri elbette doğal, ancak sorun çıkmazsa her yıl daha yüksek işlem kapasiteli yeni GPU modelleri çıkıyor — bu bir gerçek. Ve çok büyük miktarda GPU’yu sağlayarak dünya çapında en üst düzeyde yapay zekâ işini yürütenin Amerika olduğu da gerçek.
Bu nedenlerle oldukça niş bir GPU modeli hakkında yazı yazdım.







NVIDIA’nın B200 çipi Blackwell mimarisine dayalı bir AI GPU’sudur ve dünya genelinde arzı son derece kısıtlıdır.

Nedenleri anlaşılır şekilde açıklıyorum.

Öncelikle talep tarafında: AI patlaması hızla yayılırken Meta, Microsoft, Google, Amazon gibi büyük hyperscaler devleri devasa siparişleri yoğunlaştırıyor.

Bu şirketler üretken yapay zekâ ve büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi ve çıkarımı için B200 kullanıyor,
H100’e göre 4 kat performans (20 PFLOPS) arıyor.

2025 sonuna kadar tamamen tükenmiş durumda, yeni siparişler 12 ay bekleme süresine sahip. KOBİ’ler elde etmekte zorlanıyor ve rekabet gücünün düşmesinden endişe ediliyor.






Arz tarafında en büyük etken TSMC’nin CoWoS-L paketleme teknolojisine geçişteki gecikmedir.

2024 sonundan 2025 ilk yarısına kadar üretim düşük kaldı; depremler ve parça eksikliği (HBM3e bellek) etkili oldu.

Ayrıca NVIDIA birden fazla B200 içeren GB200 (süperçip) üretimini önceliklendirdiği için tek başına B200 PCIe versiyonlarının arzı kısıtlanmıştır.

Jeopolitik riskler —örneğin ABD-Çin ticaret gerilimi nedeniyle ihracat kısıtlamaları— küresel tedarik zincirini de bozuyor.

Sonuç: 2025’te AI veri merkezi yatırımları hızlanırken arz yetişemiyor — birkaç çeyrek boyunca kıtlık bekleniyor. Bu durum AI sektörünün büyümesini simgelerken aynı zamanda tüm sektörün zorluklarını da gözler önüne seriyor.










NVIDIA B200 çipini kullanmak AI geliştirme için çok büyük faydalar sağlar.


B200 Performansı Hakkında


H100’e göre 3 kat eğitim performansı, 15 kat çıkarım performansı, 208 milyar transistör ve 192 GB HBM3e bellek sayesinde trilyon parametreli LLM’leri verimli şekilde işleyebiliyor.

Bununla ilaç keşfi, iklim değişikliği simülasyonu, kuantum hesaplama gibi bilimsel alanlarda çığır açıcı gelişmeler hızlanıyor. Örneğin karmaşık molekül yapılarının analiz süresi dramatik kısalıyor, yeni ilaç geliştirme hızı artıyor.


Avantajlardan biri çıkarım maliyetini ve güç tüketimini %25 azaltmasıdır.

Enerji verimliliğinin artması veri merkezi işletme maliyetlerini düşürüyor ve sürdürülebilir AI işletimi mümkün hale geliyor. Ayrıca gerçek zamanlı üretken yapay zekânın demokratikleşmesi ilerliyor.

Chatbot ve tavsiye sistemleri düşük maliyetle kurulabiliyor, KOBİ’lerin kendi AI fabrikalarını açması kolaylaşıyor. AI yetenek artırma etkisi çok belirgin: FP4 hassasiyetinin getirilmesi bant genişliğini iki katına çıkarıyor, çok modlu öğrenme (metin·görüntü·ses entegrasyonu) doğruluğu yükseliyor.

5. nesil NVLink ölçeklenebilirliği güçlendiriyor, birden fazla GPU’nun iş birliği sorunsuz hale geliyor, AGI (genel yapay zekâ) seviyesinde model eğitimi gerçekçi oluyor. Sonuç: endüstriyel dönüşüm teşviki, eğitim, sağlık, eğlence alanlarında yenilikçi uygulamaların doğması. B200 endüstriyel dönüşümü teşvik ediyor ve AI’ın geleceğini genişletiyor.







NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) çipi 2026’da daha büyük arz kıtlığı yaşama ihtimali çok yüksek.

2025 sonundan itibaren tam teslimat başlıyor fakat TSMC’nin üretim ramp’ındaki gecikmeler (CoWoS-L geçişinin devam eden sorunları ve deprem sonrası etkiler) + HBM3e belleğe olan talebin iki katına çıkması ciddi parça eksikliğine yol açıyor.

Analist tahminlerine göre FY26 veri merkezi geliri 154,7 milyar USD’nin %80’i Blackwell ailesinden gelecek; GB300 rack sevkiyatları başlangıçtaki 50-80 bin adetten 15-20 bine düşürüldü ve birkaç çeyrek stok tükenmesi kesin görülüyor.

Talep nedeni AI yatırımlarının devam eden hızlanması. LLM eğitim ölçeğinin büyümesi, Meta’nın ASIC/AMD’ye geçişine rağmen NVIDIA bağımlılığının sürmesi ve jeopolitik yumuşama durumunda Çin pazarının geri dönme ihtimali.






B300 288 GB bellek　(B200’ün 192 GB’ının 1,5 katı) ve >8 TB/s bant genişliğiyle büyük model işlemeye üstün, FP4 performansı 14 PFLOPS (B200’ün 9 PFLOPS’una göre %55 iyileşme).


1100 W TDP yüksek yoğunluklu tasarımı yeni nesil AGI ve uzman seviyesinde AI’ın temeli olacak ve hyperscaler’ların büyük siparişlerini monopolize edecek.

B200 çıkarım ve bilimsel hesaplama odaklıyken B300 eğitim odaklı, iki kat ölçek ve güçlendirilmiş NVLink sayesinde daha iyi ROI sunuyor.
Fiyat 400 bin doların üstünde fakat SXM Puck modülerliği esnekliği artırıyor, tedarik zinciri yeniden tasarımı premium talep yaratıyor. Sonuç: 2025’te B200’ün tamamen tükenmesini aşan kıtlık ve AI ekosisteminin daha da büyümesi.








NVIDIA B300 çipi (Blackwell Ultra) AI geliştirilmesine devrim niteliğinde faydalar getiriyor.

B200’e göre: FP4 performansı 1,5× (>15 PFLOPS), attention performansı 2×, 288 GB HBM3e ile ultra büyük modeller (> trilyon parametre) işlenebiliyor.

AI çıkarımı 11× (Hopper’a göre), eğitim 4× daha hızlı oluyor, gerçek zamanlı AI reasoning gerçekleşiyor (örnek: video üretimi 30× daha hızlı).
Avantaj: enerji verimliliği artıyor, TPS (saniye başına token) başına tüketim 5× iyileşiyor, veri merkezi işletme maliyetleri dramatik düşüyor.


Olanaklar AI fabrikalarının kurulmasıyla genişliyor. Tıbbi genetik analiz, finansal tahmin analizi, e-ticarette akıllı aracıların anında yanıt verebilmesi tüm sektörlerin verimliliğini artırıyor.


AI yetenek artırma etkisi çok belirgin: test-time scaling model doğruluğunu artırıyor, güçlendirilmiş NVLink ölçeklenebilirliği 2× ve daha fazla yükseltiyor. Sonuç: AGI seviyesinde ileri çıkarım AI’ı yakınlaşıyor, toplumsal dönüşümü hızlandırıyor. Bu çip AI’ın geleceğini daha da parlak aydınlatacak anahtar.

B200 Küresel Kıtlık ve Talep Nedenleri

・Hyperscaler’lar (Meta, MS, Google, Amazon) büyük siparişlerle tekelleştiriyor<br> ・H100’ün 4 katı performansıyla AI eğitim ve çıkarımı patlama hızında ・TSMC CoWoS-L geçiş gecikmesi + depremler + HBM eksikliği ・NVIDIA GB200 üretimini önceliklendiriyor → tek B200 eksik ・ABD-Çin gerilimi tedarik zincirini bozuyor

Ana Noktalar

“Herkes çok istiyor ama yeterince üretilemiyor” durumu 2025 sonuna kadar sürüyor

B200 kullanmanın avantajları ve olasılıkları

・Eğitim 3×, çıkarım 15× daha hızlı ・192 GB büyük kapasiteli bellek trilyon parametreli LLM’leri rahat işliyor ・Yeni ilaç keşfi · iklim simülasyonu dramatik hızlanıyor ・Çıkarım maliyeti & elektrik %25 düşüş → veri merkezi avantajı ・Gerçek zamanlı üretken AI KOBİ’ler için de kullanılabilir hale geliyor ・Multimodal (görüntü＋ses＋metin) doğruluk patlaması ・AGI (insan seviyesinde AI) geliştirme gerçekçi yakınlaşıyor

Ana Noktalar

“AI hızlı · ucuz · akıllı” üçlüsü bir arada rüya çipi

2026 B300 Talep Tahmini

・2025 sonunda sevkiyat başlıyor fakat üretim ramp gecikmesi nedeniyle anında tükenme bekleniyor ・288 GB bellek (B200’ün 1,5 katı), >8 TB/s bant genişliği ・Eğitim odaklı, yeni nesil AGI yapmaya en uygun ・Hyperscaler’lar “B300 olmazsa olmaz” diye toplu sipariş veriyor ・Fiyat >400 bin dolar olsa da ROI mükemmel ・Çin pazarının geri dönme ihtimali de var → talep patlaması

Ana Noktalar

“B200’den memnun olanlar bile B300’ü görünce kesinlikle isteyecek” seviyesi

B300 Avantajları ve Olasılıkları (Gelecek)

・Enerji verimliliği 5× iyileşme (TPS/MW) → maliyet düşüşü ・Video üretimi vb. gerçek zamanlı işlemeler 30× daha hızlı ・Tıp (genetik analiz) ・Finans (tahmin) ・E-ticaret (AI ajanı) yenilik ・AI fabrikası çoklu kullanıcı aynı anda destek, düşük gecikme hizmeti

Ana Noktalar

“AI’ın her günlük sahnede aktif olduğu dünyaya doğru”

　1. sıra　　Amerika Birleşik Devletleri

Tahmini kurulu adet (B200 GPU)　yaklaşık 2.500.000 - 3.000.000 adet　　%70-80

- AWS: Project Ceiba >20.000 adet (400 exaflops AI kümesi, 2025 Q4)
- Microsoft Azure: 1 milyon adet üstü (DGX B200/GB200 tabanlı, AI eğitimi)
- Google Cloud: 800.000 adet (TPU entegrasyonu)
- ANL (Argonne National Lab): Solstice 100.000 adet (1.000 exaflops, DOE bilim projesi)
- CoreWeave/Lambda: yüz binlerce adet (CSP genişletme).

- Tetikleyici: hyperscaler liderliğindeki AI yatırımları (OpenAI/Meta/Google).

Zorluklar: enerji tüketimi (1.000 W/GPU), sıvı soğutmalı veri merkezi eksikliği.






　2. sıra　　Tayvan

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 10.000 adet (çalışır durumda)　　%0,3

- Foxconn (Hon Hai): 10.000 adet (AI fabrikası süperbilgisayar, araştırma/startup için, 2025 Q3)
- NYCU (Ulusal Yang Ming Chiao Tung Üniversitesi): DGX B200 ilk tanıtım (yüzlerce adet, AI araştırma platformu).

- Tetikleyici: TSMC/NVIDIA üretim iş birliği, yarı iletken ekosistemi.

Zorluklar: depreme dayanıklı tasarım.



　3. sıra　　Güney Kore

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 5.000 - 10.000 adet (planlanan/kısmen çalışır)　　%0,2-0,3

- Hükümet öncülüğünde: >50.000 adet planı (çoğunlukla H100 karışık, B200 kısmı tahmini 5-10 bin adet, egemen bulut/AI fabrikası)
- Samsung/SK Group/Hyundai: binlerce adet (AI üretim/araştırma fabrikaları, 2025 Q2 lansmanı).
- Seul Ulusal Üniversitesi: 4.000 adet ağ erişimi (H200 karışık, B200 geçişi).

- Tetikleyici: yarı iletken sektörü (Samsung HBM tedariki), hükümet AI stratejisi.

Zorluklar: Huawei alternatiflerine bağımlılığı azaltmak için NVIDIA geçişi.



　4. sıra　　Japonya

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 4.000 - 10.000 adet (çalışır/plan)　　%0,1-0,3

- Sakura Internet: 10.000 adet (devlet sübvansiyonlu “Koukaryoku” bulut, HGX B200 sistemi, Mart 2025-2026)
- SoftBank: >4.000 adet (DGX B200 SuperPOD, dünya klasmanında AI kümesi).
- AIST: ABCI-Q genişletme (2.000 adet H100 karışık + B200 ekleme).

- Tetikleyici: ulusal AI projeleri (>13 milyar yen sübvansiyon), deprem/iklim araştırması.

Zorluklar: elektrik tedarik kısıtlamaları (yenilenebilir enerji bağımlılığı).



　5. sıra　　Almanya

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 1.000 - 5.000 adet (başlangıç/plan)　　<%0,1

- Deutsche Telekom/NVIDIA: 10.000 adet planı (endüstriyel AI bulut, Siemens/Ansys için, inşaat 2025-tamamlanma 2026, ilk B200 partisi 1-5 bin adet)
- AB egemen AI girişimi: pilot uygulama (yüzlerce adet, üretim projeleri).

- Tetikleyici: AB üretim desteği (Industrie 4.0), egemen veri koruma.

Zorluklar: GDPR uyumlu veri taşıma gecikmesi.




　6. sıra　　Diğer Avrupa (Hollanda/Fransa/İspanya/Birleşik Krallık)

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 2.000 - 5.000 adet (dağıtık/başlangıç)　　<%0,1

- Hollanda (TU/e Eindhoven): ilk DGX B200 uygulaması (yüzlerce adet, AI araştırması)
- Fransa (Scaleway): binlerce adet (AI bulut, 2025 ikinci yarısı)
- İspanya/Birleşik Krallık: Oracle EU/UK Government Cloud üzerinden (yüzlerce adet, Blackwell hizmetleri)
- AB genel: Global Scale veri merkezleri (ABD/AB seçimi, test kümeleri).

- Tetikleyici: AB AI Act uyumlu egemen altyapı yatırımları.

Zorluklar: sınır ötesi veri aktarım düzenlemeleri.





　7. sıra　　Avustralya

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 500 - 1.000 adet (başlangıç)　　<%0,05

- Oracle Australian Government Cloud: yüzlerce adet (Blackwell hizmetleri, 2025 ikinci yarısı)
- NEXTDC veri merkezleri: küçük ölçekli testler (H200’den geçiş).

- Tetikleyici: hükümet bulut genişletme, iklim modeli araştırması.

Zorluklar: coğrafi izolasyon nedeniyle gecikme.




　8. sıra　　Çin

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 100 - 500 adet (kısıtlamalar altında/varyant)　　<%0,01

- B20/B30A varyantları (ihracat kısıtlamalarına uygun, performans sınırlı B200, Inspur üzerinden 2025 Q2 lansmanı)
- Huawei alternatifi geçişi: yüksek NVIDIA dışı bağımlılık (Ascend çip verimi %5-20).

- Tetikleyici: yerel AI öz yeterliliği.

Zorluklar: ABD ihracat kısıtlamaları (TPP tavanı 600 TFLOPS — standart B200’ün 1/7,5’i).





　9. sıra　　BAE/Endonezya/Singapur (diğer)

Tahmini kurulu adet　yaklaşık 500 - 1.000 adet (dağıtık)　　<%0,05

- BAE (MorphwareAI): yüzlerce adet (Abu Dabi AI genişletme)
- Endonezya (Indosat): başlangıç egemen bulut (yüzlerce adet)
- Singapur (Singtel): Yotta/Shakti Cloud üzerinden (test).

- Tetikleyici: gelişmekte olan pazar AI yatırımları.

Zorluklar: henüz olgunlaşmamış altyapı.








NVIDIA B200·B300 Performansı, Talebi ve Avantajları Hakkında



xAI çıktısı referans alınarak hazırlandı

Bu web sitesi bu sayfanın kullanımı ile ilgili hiçbir sorumluluk kabul etmez
privacy-policy
Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.