A maioria das pessoas vê a linha de GPUs da NVIDIA como uma linha reta: H100 rápida, H200 mais rápida, B200 a mais rápida. Compre a mais nova que puder pagar. Essa é uma das erros mais caros em infraestrutura de IA. Esses três chips não superam o mesmo gargalo com mais força. Eles superam três gargalos diferentes: O H100 é o caminhão. 80 GB, computação forte. Seu limite não é matemático, é capacidade: 80 GB. O H200 NÃO é um novo chip. Mesmo die de computação do H100. Mesmos FLOPS. A NVIDIA apenas alterou a memória: 141 GB e 43% mais largura de banda. Por quê? Porque a inferência é limitada pela largura de banda da memória, não pela computação. Resultado: cerca de 40% mais rápido para servir, sem nenhum watt extra. O B200 é o verdadeiro salto. Nova arquitetura, dual-die, 192 GB, 2,4x a largura de banda, FP4 nativo, 1.000 W. Cerca de 2 a 2,5x o H100. Mas uma classe diferente de máquina: novas placas-mãe, novo resfriamento, com atraso até meados de 2026. A regra que economiza dinheiro: escolha pelo gargalo, não pela geração. O modelo cabe (capacidade)? A decodificação está com fome de largura de banda? Você realmente precisa de mais computação? Compre o chip que supera a primeira parede que você encontra. A maior parte do arrependimento com GPU é pagar por computação máxima quando a carga de trabalho sempre foi limitada por memória. #AI #GPU #AIModels