人工智能行业持续关注算力进步，GB300的发布相较B200在FLOPS上实现了50%的增长，这一显著进步预计将引发行业动荡。此外，相关信息还包括订单的变动以及设计缺陷的解决等。
GB300算力显著提升
GB300 NVL72这一新型计算单元引起了广泛关注。该单元被赞誉为实现OpenAI o1/o3推理大模型在高batch size条件下思维链长度突破10万tokens的关键。这一成就显示了GB300相较于以往产品所具备的显著优势。此外，有消息称，自第三季度起，众多AI行业巨头开始将订单转向B300，这暗示了B300在行业内的吸引力有所提升。
从实际应用效果分析，GB300在应对涉及OpenAI模型的任务上展现出独有的优势。这一特点对于促进人工智能领域的进步具有显著而长远的影响。
解决B200遗留问题
B200项目因设计上的不足而延期推出。GB300的问世不仅为上述问题提供了解决方案，同时也对AMD计划在2025年提升显存容量做出了直接回应。这一举措体现了积极的态度，有助于英伟达在与AMD的竞争中占据有利地位。
英伟达近期在市场策略上表现出高超的技巧。通过推出GB300，该公司旨在弥补B200的缺陷，并有效应对市场竞争，从而巩固其在行业中的领先地位。
和GB200对比
GB200系列涵盖了Bianca Board的全部内容，其集成度相对较高。相比之下，GB300系列在性能上有所提升。以GB300 NVL72计算单元为例，该单元内含72个GPU，它们能够以极低的延迟处理相同任务，并且能够共享显存资源。
该改进显著提升了计算性能，尤其在应对高负载模型任务时，展现了更优的数据处理效率。在当前竞争激烈的算力环境中，这一点尤为重要。
升级带来的好处
在H100与H200的对比实验中，内存升级的优势得以显现。以Llama 3.1 405B为例，H200在所有可比的批处理大小中，内存带宽高达4.8TB/s，而H100仅为3.35TB/s。这一差异使得处理效率整体提升了43%。
H200支持更大的批量处理，每秒可生成更多token，数量提升至原来的三倍。同时，其成本降低了约三分之二。这一现象揭示了内存扩展对于提升整体计算效率的重要性，并有助于企业降低运营成本。
推理模型的变革
内存扩充对推理模型产生了显著的正面效应。长期以来，推理模型的响应速度较慢，这一问题亟待解决。通过提升内存容量，可以大幅减少响应时间。此举不仅提升了用户的使用体验，也增加了产品的使用频次，这在产品的商业化推进过程中扮演着关键角色。
从商业视角分析，前沿模型的毛利率超过70%，相比之下，与开源模型竞争的次级模型毛利率较低。鉴于此，提高推理模型的性能对企业而言，有利于在商业领域获得更显著的竞争优势。
英伟达的竞争优势
英伟达并非唯一提升内存容量之企业，却独占NVLink技术优势。此外，有消息称5090显卡可能搭载32GB显存，旨在为8K游戏提供60fps的流畅运行体验。
这表明英伟达在硬件领域的技术优势显著，这为其在激烈的市场竞争中脱颖而出提供了坚实保障。
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