Trong vài năm qua, sự cải thiện khả năng của AI là đáng chú ý. Nhiều người sở hữu máy tính cá nhân hoặc điện thoại thông minh, và nhiều người đang trải nghiệm khả năng của AI tạo sinh miễn phí. Để cải thiện khả năng của AI, cần đảm bảo một lượng lớn GPU hiệu suất cao.





Tất nhiên, cần chi phí đầu tư khổng lồ, nhưng nếu không có vấn đề gì xảy ra, sự thật là các mô hình GPU mới với khả năng xử lý được cải thiện sẽ xuất hiện mỗi năm. Và sự thật là Mỹ đang dẫn đầu thế giới trong việc đảm bảo một lượng lớn GPU và hoạt động kinh doanh AI.
Từ những điều này, tôi đã viết về các mô hình GPU chuyên sâu.







Chip B200 của NVIDIA là GPU dành cho AI dựa trên kiến trúc Blackwell, và nguồn cung đang bị thiếu hụt toàn cầu.

Tôi sẽ giải thích nguyên nhân này một cách dễ hiểu.

Trước hết, về phía nhu cầu, trong bối cảnh bùng nổ AI đang tiến triển nhanh chóng, các hyperscaler lớn như Meta, Microsoft, Google, Amazon đang tập trung đặt hàng lớn.

Những công ty này sử dụng B200 cho huấn luyện và suy luận của AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM),
hiệu suất gấp 4 lần so với H100 (20PFLOPS).

Nó đã bán hết đến cuối năm 2025, và các đơn hàng mới phải chờ 12 tháng. Các doanh nghiệp nhỏ khó tiếp cận, và có lo ngại về sự suy giảm sức cạnh tranh.






Về phía nguồn cung, sự chậm trễ trong chuyển đổi sang công nghệ đóng gói CoWoS-L của TSMC là yếu tố lớn.

Sản xuất thấp từ cuối năm 2024 đến đầu năm 2025, và bị ảnh hưởng bởi động đất và thiếu hụt linh kiện (bộ nhớ HBM3e).

Ngoài ra, vì NVIDIA ưu tiên sản xuất GB200 (siêu chip搭載 nhiều B200), nguồn cung phiên bản PCIe đơn lẻ của B200 bị hạn chế.

Rủi ro địa chính trị, chẳng hạn như quy định xuất khẩu do ma sát thương mại Mỹ-Trung, đang làm rối loạn chuỗi cung ứng toàn cầu.

Kết quả là, trong khi đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI sẽ tiếp tục tăng tốc vào năm 2025, nguồn cung không theo kịp, và tình trạng thiếu hụt dự kiến sẽ tiếp tục trong vài quý. Tình huống này tượng trưng cho sự phát triển của ngành AI đồng thời làm nổi bật các thách thức của toàn ngành.









Bằng cách sử dụng chip B200 của NVIDIA, sẽ mang lại lợi ích lớn cho phát triển AI.


Về hiệu suất của B200


Hiệu suất huấn luyện gấp 3 lần so với H100、hiệu suất suy luận gấp 15 lần cải thiện, với 208 tỷ transistor và bộ nhớ HBM3e 192GB, có thể xử lý hiệu quả LLM cấp nghìn tỷ tham số.

Điều này sẽ thúc đẩy đột phá trong các lĩnh vực khoa học như phát hiện thuốc, mô phỏng biến đổi khí hậu, điện toán lượng tử. Ví dụ, thời gian phân tích cấu trúc phân tử phức tạp sẽ được rút ngắn đáng kể, tăng tốc độ phát triển thuốc mới.


Lợi ích là có thể giảm 25% chi phí suy luận và tiêu thụ điện năng.

Với việc cải thiện hiệu quả năng lượng, có thể giảm chi phí vận hành trung tâm dữ liệu, cho phép vận hành AI bền vững. Ngoài ra, như một khả năng, dân chủ hóa AI tạo sinh thời gian thực sẽ tiến triển.

Có thể xây dựng chatbot hoặc hệ thống khuyến nghị với chi phí thấp, và các doanh nghiệp nhỏ cũng dễ dàng khởi động AI factory. Hiệu quả cải thiện khả năng AI là đáng kể, với việc giới thiệu độ chính xác FP4, băng thông gấp đôi, học đa phương thức (tích hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh) độ chính xác cải thiện.

Với việc tăng cường khả năng mở rộng nhờ NVLink thế hệ thứ 5, sự liên kết của nhiều GPU trở nên mượt mà, huấn luyện mô hình mức AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) trở nên thực tế. Kết quả là, thúc đẩy biến đổi ngành công nghiệp, và các ứng dụng sáng tạo sẽ ra đời trong lĩnh vực giáo dục, y tế, giải trí. B200 là chìa khóa thúc đẩy biến đổi ngành công nghiệp và mở rộng tương lai của AI.







ChipNVIDIA B300（Blackwell Ultra） năm 2026 có triển vọng thiếu hụt nguồn cung cao.

Xuất xưởng sẽ bắt đầu đầy đủ từ cuối năm 2025, nhưng bị ảnh hưởng bởi sự chậm trễ trong ramp-up sản xuất của TSMC (các vấn đề liên tục trong chuyển đổi CoWoS-L và dư chấn động đất), và thiếu hụt linh kiện do nhu cầu bộ nhớ HBM3e tăng gấp đôi cũng nghiêm trọng.

Dự báo của các nhà phân tích cho thấy doanh thu trung tâm dữ liệu FY26 là 154,7 tỷ đô la, 80% liên quan đến Blackwell, xuất xưởng rack GB300 được điều chỉnh xuống từ 50-80 nghìn ban đầu xuống 15-20 nghìn, tình trạng hết hàng trong vài quý được coi là chắc chắn.

Nguyên nhân nhu cầu là sự tiếp tục tăng tốc đầu tư AI. Quy mô huấn luyện LLM mở rộng, và ngay cả với sự chuyển đổi ASIC/AMD của Meta, sự phụ thuộc vào NVIDIA tiếp tục, và có khả năng thị trường Trung Quốc hồi sinh với sự nới lỏng địa chính trị.






B300 có bộ nhớ 288GB　（gấp 1.5 lần 192GB của B200） và băng thông vượt 8TB/s, xuất sắc trong xử lý mô hình lớn, hiệu suất FP4 là 14PFLOPS (cải thiện 55% so với 9PFLOPS của B200).


Với thiết kế mật độ cao TDP1100W, trở thành nền tảng cho AGI thế hệ tiếp theo và AI cấp chuyên gia, độc quyền các đơn hàng lớn từ hyperscaler.

Trong khi B200 hướng đến suy luận và tính toán khoa học, B300 chuyên về huấn luyện với quy mô gấp đôi, NVLink tăng cường dẫn đến ROI (tỷ suất hoàn vốn đầu tư) ưu việt.
Giá vượt 400 nghìn đô la nhưng cao, nhưng với mô-đun hóa SXM Puck, tính linh hoạt tăng, tái thiết kế chuỗi cung ứng khơi dậy nhu cầu premium. Kết quả, thiếu hụt vượt qua tình trạng bán hết của B200 năm 2025, sẽ thúc đẩy thêm sự phát triển của hệ sinh thái AI.








Chip B300 của NVIDIA (Blackwell Ultra) mang lại lợi ích cách mạng cho phát triển AI.

So với B200, hiệu suất FP4 gấp 1.5 lần (vượt 15PFLOPS), hiệu suất attention gấp đôi cải thiện, với bộ nhớ HBM3e 288GB, có thể xử lý mô hình siêu lớn (vượt nghìn tỷ tham số).

Điều này làm cho suy luận AI nhanh gấp 11 lần (so với Hopper), huấn luyện nhanh gấp 4 lần, thực hiện reasoning AI thời gian thực (ví dụ: tạo video nhanh gấp 30 lần).
Lợi ích là hiệu quả năng lượng cải thiện, cải thiện gấp 5 lần tiêu thụ điện năng mỗi TPS (token/giây), giảm đáng kể chi phí vận hành trung tâm dữ liệu.


Khả năng mở rộng trong xây dựng AI factory. Phân tích gen y tế hoặc phân tích dự đoán tài chính, agent thông minh e-commerce có thể phản hồi ngay lập tức, nâng cao năng suất toàn ngành.


Hiệu quả cải thiện khả năng AI là đáng kể, độ chính xác mô hình cải thiện nhờ test-time scaling, khả năng mở rộng gấp đôi trở lên nhờ NVLink tăng cường. Kết quả, AI suy luận cao cấp mức AGI trở nên gần gũi, thúc đẩy biến đổi xã hội. Chip này là chìa khóa chiếu sáng tương lai của AI sáng hơn nữa.

Nguyên nhân thiếu hụt toàn cầu và nhu cầu của B200

・Hyperscaler (Meta, MS, Google, Amazon) độc quyền bằng đơn hàng lớn ・Hiệu suất gấp 4 lần H100, huấn luyện và suy luận AI siêu nhanh ・Chậm trễ chuyển đổi CoWoS-L của TSMC + động đất + thiếu HBM ・NVIDIA ưu tiên sản xuất GB200 → Thiếu B200 đơn lẻ ・Ma sát Mỹ-Trung làm rối loạn chuỗi cung ứng

Điểm chính

Tình trạng "mọi người muốn quá mà sản xuất không đủ" sẽ tiếp tục đến cuối năm 2025

Lợi ích và khả năng khi sử dụng B200

・Huấn luyện nhanh gấp 3 lần, suy luận nhanh gấp 15 lần ・Bộ nhớ lớn 192GB, dễ dàng xử lý LLM cấp nghìn tỷ tham số ・Phát hiện thuốc mới và mô phỏng khí hậu trở nên nhanh chóng đáng kể ・Giảm 25% chi phí suy luận và điện năng → Trung tâm dữ liệu tiết kiệm ・AI tạo sinh thời gian thực trở nên sử dụng được ngay cả ở doanh nghiệp nhỏ ・Độ chính xác đa phương thức (hình ảnh + âm thanh + văn bản) tăng vọt ・Phát triển AGI (AI ngang người) trở nên gần gũi thực tế

Điểm chính

Chip mơ ước với ba yếu tố "AI nhanh - rẻ - thông minh"

Triển vọng nhu cầu của B300 năm 2026

・Bắt đầu xuất xưởng cuối năm 2025 nhưng dự đoán bán hết ngay do chậm trễ ramp sản xuất ・Bộ nhớ 288GB (gấp 1.5 lần B200), băng thông vượt 8TB/s ・Chuyên huấn luyện, tối ưu cho việc tạo AGI thế hệ tiếp theo ・Hyperscaler đặt hàng lớn "phải là B300" ・Giá vượt 400 nghìn đô la nhưng ROI xuất sắc ・Có khả năng bùng nổ nhu cầu với sự hồi sinh thị trường Trung Quốc

Điểm chính

Mức độ "ngay cả những người hài lòng với B200 cũng sẽ muốn B300 khi thấy nó"

Lợi ích và khả năng của B300 (triển khai tương lai)

・Hiệu quả năng lượng cải thiện gấp 5 lần (TPS/MW) giảm chi phí ・Xử lý thời gian thực như tạo video nhanh gấp 30 lần ・Y tế (phân tích gen) ・Tài chính (dự đoán) ・Cách mạng e-commerce (AI agent) ・AI factory hỗ trợ nhiều người dùng đồng thời, dịch vụ độ trễ thấp

Điểm chính

Hướng tới thế giới nơi AI hoạt động trong mọi cảnh đời thường

　Xếp hạng 1　　Mỹ

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 2.500.000 - 3.000.000 chiếc　　70-80%

- AWS: Project Ceiba với hơn 20.000 chiếc (cụm AI 400 exaflops, triển khai Q4 2025)
- Microsoft Azure: Hơn 1 triệu chiếc (dựa trên DGX B200/GB200, dùng cho huấn luyện AI)
- Google Cloud: 800.000 chiếc (tích hợp TPU)
- ANL（Argonne National Lab）: Solstice với 100.000 chiếc (1.000 exaflops, dự án khoa học DOE)
- CoreWeave/Lambda: Hàng chục nghìn chiếc (mở rộng CSP)。

- Động lực: Đầu tư AI dẫn dắt bởi hyperscaler (OpenAI/Meta/Google)。

Thách thức: Tiêu thụ năng lượng (1.000W/GPU), thiếu trung tâm dữ liệu làm mát chất lỏng.






　Xếp hạng 2　　Đài Loan

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 10.000 chiếc (đang hoạt động)　　0.3%

- Foxconn (Hon Hai): 10.000 chiếc (siêu máy tính nhà máy AI, dành cho nghiên cứu/khởi nghiệp, hoàn thành Q3 2025)
- NYCU（Đại học Quốc lập Dương Minh Giao thông）: Giới thiệu ban đầu DGX B200 (hàng trăm chiếc, nền tảng nghiên cứu AI)。

- Động lực: Hợp tác sản xuất TSMC/NVIDIA, hệ sinh thái bán dẫn.

Thách thức: Thiết kế bền vững đối phó rủi ro động đất.



　Xếp hạng 3　　Hàn Quốc

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 5.000 - 10.000 chiếc (đang lập kế hoạch/phần hoạt động)　　0.2-0.3%

- Chính phủ dẫn dắt: Kế hoạch hơn 50.000 chiếc (chủ yếu kết hợp H100, ước tính 5.000-10.000 chiếc phần B200, đám mây chủ quyền/nhà máy AI)
- Samsung/SK Group/Hyundai: Hàng nghìn chiếc (nhà máy sản xuất/nghiên cứu AI, ra mắt Q2 2025)。 - PYLER (AdTech): Hàng trăm chiếc (phân tích video thời gian thực, cải thiện hiệu suất 30x)
- Đại học Quốc gia Seoul: Truy cập mạng 4.000 chiếc (kết hợp H200, đang chuyển sang B200)。

- Động lực: Ngành bán dẫn (cung cấp HBM của Samsung), chiến lược AI chính phủ.

Thách thức: Chuyển đổi NVIDIA để giảm phụ thuộc thay thế Huawei.



　Xếp hạng 4　　Nhật Bản

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 4.000 - 10.000 chiếc (đang hoạt động/kế hoạch)　　0.1-0.3%

- Sakura Internet: 10.000 chiếc (trợ cấp chính phủ "Koukaryoku" đám mây, hệ thống HGX B200, triển khai tháng 3 năm 2025-2026)
- SoftBank: Hơn 4.000 chiếc (DGX B200 SuperPOD, cụm AI lớp lớn nhất thế giới)。 - Đại học Công nghệ Tokyo: <100 chiếc (siêu máy tính AI 2 exaflops)
- AIST (Viện Nghiên cứu Công nghệ Công nghiệp Tổng hợp): Mở rộng ABCI-Q (2.000 chiếc kết hợp H100, thêm B200)。

- Động lực: Dự án quốc gia AI (trợ cấp hơn 1,3 tỷ yên), nghiên cứu động đất/khí hậu.

Thách thức: Ràng buộc cung cấp điện (phụ thuộc năng lượng tái tạo).



　Xếp hạng 5　　Đức

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 1.000 - 5.000 chiếc (ban đầu/kế hoạch)　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: Kế hoạch 10.000 chiếc (đám mây AI công nghiệp, dành cho Siemens/Ansys, xây dựng năm 2025-hoàn thành 2026, phần ban đầu B200 1.000-5.000 chiếc)
- Sáng kiến AI chủ quyền EU: Giới thiệu thử nghiệm (hàng trăm chiếc, dự án sản xuất)。

- Động lực: Hỗ trợ sản xuất EU (Industry 4.0), bảo vệ dữ liệu chủ quyền.

Thách thức: Chậm trễ di chuyển dữ liệu tuân thủ GDPR.




　Xếp hạng 6　　Các nước châu Âu khác (Hà Lan/Pháp/Tây Ban Nha/Anh)

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 2.000 - 5.000 chiếc (phân tán/ban đầu)　　<0.1%

- Hà Lan (TU/e Eindhoven): Áp dụng ban đầu DGX B200 (hàng trăm chiếc, nghiên cứu AI)
- Pháp (Scaleway): Hàng nghìn chiếc (đám mây AI, nửa sau năm 2025)
- Tây Ban Nha/Anh: Qua Oracle EU/UK Government Cloud (hàng trăm chiếc, dịch vụ Blackwell)
- Toàn EU: Trung tâm dữ liệu Global Scale (US/EU chọn lọc, cụm thử nghiệm)。

- Động lực: Đầu tư hạ tầng chủ quyền tuân thủ EU AI Act.

Thách thức: Quy định chuyển dữ liệu qua biên giới.





　Xếp hạng 7　　Úc

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 500 - 1.000 chiếc (ban đầu)　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: Hàng trăm chiếc (dịch vụ Blackwell, nửa sau năm 2025)
- NEXTDC trung tâm dữ liệu: Thử nghiệm quy mô nhỏ (đang chuyển từ H200)。

- Động lực: Mở rộng đám mây chính phủ, nghiên cứu mô hình khí hậu.

Thách thức: Độ trễ do cô lập địa lý.




　Xếp hạng 8　　Trung Quốc

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 100 - 500 chiếc (dưới hạn chế/biến thể)　　<0.01%

- Biến thể B20/B30A (tuân thủ quy định xuất khẩu, phiên bản hạn chế hiệu suất B200, qua Inspur ra mắt Q2 2025)
- Chuyển đổi thay thế Huawei: Phụ thuộc không NVIDIA cao (chip Ascend năng suất 5-20%)。


- Động lực: Tự chủ AI trong nước.

Thách thức: Quy định xuất khẩu Mỹ (giới hạn TPP 600 TFLOPS, 1/7.5 của B200 chuẩn).





　Xếp hạng 9　　UAE/Indonesia/Singapore (khác)

Số lượng lắp đặt ước tính (B200 GPU)　Khoảng 500 - 1.000 chiếc (phân tán)　　<0.05%

- UAE (MorphwareAI): Hàng trăm chiếc (mở rộng AI Abu Dhabi)
- Indonesia (Indosat): Ban đầu đám mây chủ quyền (hàng trăm chiếc)
- Singapore (Singtel): Qua Yotta/Shakti Cloud (thử nghiệm)

- Động lực: Đầu tư AI thị trường mới nổi.

Thách thức: Hạ tầng chưa trưởng thành.








Về hiệu suất, nhu cầu và lợi ích của B200・B300 của NVIDIA



Tạo dựa trên đầu ra của xAI

Không chịu bất kỳ trách nhiệm nào về việc sử dụng trang web này privacy-policy Copyright (C) filejp.com. All rights reserved.