原标题：英伟达年终大礼，最强AI GPU曝光！全新B300让o1/o3推理性能上天算力爆表
文章来源：新智元
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英伟达圣诞大礼包：GB300/B300性能大幅提升，供应链重构
英伟达在圣诞节前夕发布了全新一代AI GPU——GB300和B300，算力和显存直接提升50%，模型推理训练性能史诗级提升，并打破了以往HBM升级导致利润率下降的魔咒。但这背后，也隐藏着供应链重构和技术挑战。
1. 性能大幅提升
相比于前代产品B200，B300/GB300在算力和显存方面都有显著提升：
- 算力FLOPS性能提升50%，功耗增加200W。GB300和B300 HGX的TDP分别达到1.4KW和1.2KW。
- 内存HBM容量增加50%，从192GB提升至288GB，堆叠方案从8层升级为12层，带宽仍为8TB/s。
这些改进尤其利好大型语言模型的训练和推理，例如OpenAI的o3模型。通过H100和H200的对比，可以看出更大、更快的显存带来的性能提升，包括交互性能提升43%，每秒token生成量提升3倍，成本降低约3倍。
2. NVLink的绝对优势
英伟达的NVLink技术，特别是NVL72，成为其核心竞争力。NVL72允许72个GPU以超低延迟协同工作，共享显存，实现更高交互性、更长思维链，提升模型智能水平，并在经济效益上实现10倍以上提升。
3. 供应链重构：机遇与挑战
GB300的推出带来了供应链的重大调整。英伟达将核心组件（B300、Grace CPU、基板管理控制器）供应，其他组件则由终端客户自行采购。这使得更多厂商能够参与计算托盘制造，但也对原有供应商例如纬创和富士康工业互联网造成了影响。
VRM供应链也发生了变化，超大规模数据中心运营商和OEM将直接从供应商采购板载VRM。互联技术方面，GB300搭载了800G ConnectX-8网络接口卡，带宽提升100%。
4. 超算中心的影响
GB300为超算中心提供了更大的定制自，但同时也带来了更高的设计和验证成本。一些超算中心能够快速适应，而另一些则进展缓慢。亚马逊的案例体现了定制化受限带来的成本增加，而GB300则有望帮助他们优化成本。
5. 对英伟达利润的影响
虽然GB300的BOM成本增加了约2500美元，但由于不再提供配套内存和PCB成本节省，英伟达实现了成本平衡，GB300相对于GB200的增量毛利率达到73%，打破了HBM升级通常导致利润率下降的惯例。
总而言之，英伟达的GB300/B300不仅是简单的性能升级，更是对AI计算产业链的一次深刻重塑，为其带来了显著的性能提升和利润增长，但也带来了供应链的调整和技术挑战。
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