3月17日、有名な科学技術アナリストGuo Mingxiは個人的なソーシャルメディアを更新した。彼は、NVIDIAは第3四半期に新世代AIチップB300を生産する予定であると述べました。このチップは、HBM（高帯域幅メモリ）容量を192 GBから288 GBに飛躍させるだけでなく、前世代のB200と比較してコンピューティング性能を50%向上させます。

技術パラメータの観点から、B300のアップグレードは紙のデータ以上のものです。CoWoS-L（Chip-on-Wafer-on-Substrate with Large Interposer）およびCoWoS-S（Small Interposer）パッケージング技術の採用は、チップヘテロジニアス集積の分野におけるNvidiaのさらなるブレークスルーを示しています。CoWoS-Lはより大きな中間層を介してマルチチップ相互接続を実現し、CoWoS-Sは小型高密度パッケージに焦点を当てており、2つの組み合わせは、データセンターの高性能コンピューティングのニーズを満たし、消費電力とコストの最適化を可能にします。TSMCの4 NPプロセス技術により、B300は計算能力を向上させながら、単一GPUの消費電力を1400ワットに押し上げ、B200よりも200ワット増加させましたが、動的電力配分技術により、システムレベルのエネルギー効率比は依然として大幅に最適化されています。この“パフォーマンスファースト、効率重視”設計アプローチは、現在のAIモデルパラメータの爆発的な増加に対応しています。

B300のHBM 3 Eメモリへのアップグレードは革命的です。288 GBのメモリ容量と8 TB/sの帯域幅により、1枚のカードでより大規模なモデル推論およびトレーニングタスクを実行できます。特に、マルチモーダル大規模モデルなどの長いシーケンス処理を必要とするジェネレーティブAIアプリケーションにとって重要です。推論コストは、前世代の3分の1に削減され、クラウドベンダーのTCO（総所有コスト）最適化に直接貢献します。多くのスーパーコンピューティングセンターがB300ベースのクラスタアーキテクチャを計画しており、Open AIのようなヘッドエージェンシーも次世代言語モデルへの適合性を評価しています。

生産プロセスとサプライチェーンの調整は、もう一つの重要なポイントです。Nvidiaは、従来の機械全体の販売モデルを放棄し、モジュラー設計に移行しました。SXMPuckドーターボードの形でB300 GPUを提供し、Grace CPUとサードパーティ製HMCチップを使用して、OEMの参入障壁を下げるだけでなく、オープンエコシステムを通じてBlackwellアーキテクチャキャンプに参加するより多くのプレーヤーを引き付けます。この戦略転換の背景には、地政学的なサプライチェーンの断片化への対応と、生産リスクの分散化によるグローバル浸透の加速への野心があります。しかし、GB200 NVL72の現在の量産失敗の教訓は、パイロット生産から量産までのチップの“死の谷”をまだ越えなければならないことを市場に思い出させ続けています。

液冷技術の本格的な導入は、B 300が引き起こしたもう一つの産業革命です。1400ワットのピーク消費電力に対応するため、NVIDIAはGB 300シリーズの空冷ソリューションを廃止し、高密度水冷システムを採用しました。サプライチェーンのニュースによると、GB 300の水冷パイプラインの数はGB 200と比較して30%以上増加しており、クイックコネクタの需要の急増は、QDCメーカーの受注を今後2四半期で倍増させる可能性があります。IDCは、中国の液冷サーバー市場は2028年に100億ドルを超えると予測しており、CAGRは48.3%であり、Nvidiaの技術転換は間違いなくこの“第二の冷却革命”のための加速キーを押しています。コールドプレートメーカーからクーラントサプライヤーまで、業界チェーンのすべてのリンクはビジネスチャンスを嗅ぎつけており、最近の株式の多くの上場企業は液冷関連の能力増強計画を集中的に開示している。

投資の観点からは、B300の出現はNvidiaの株価に短期的な触媒を注入したが、市場の疑念はまだ払拭されていない。Kuo氏が指摘した3つのリスク、すなわちスケーリングの法則の有効性、生産能力、地政学的混乱は、強気の頭にかかっているダモクレスの剣です。特に、米国の中国へのハイエンドチップの輸出管理が強化され続ける中、Nvidiaがコンプライアンスの枠組みの中で中国市場シェアをどのように維持するかは、その評価センターに影響を与える重要な変数となります。さらに、AMD MI300XとGoogle TPU v 5は、192GBのHBM3メモリとオープンエコシステムで一部のクラウドコンピューティング顧客を食い荒らし、後者は特定のシナリオで垂直統合を通じてコストパフォーマンスの優位性を示しています。NvidiaがB300の量産例と転換の利点をできるだけ早く実証できなければ、“技術的リーダーシップ≠商業的成功”に対する投資家の懸念を払拭することは困難です。