大多數人將 NVIDIA 的 GPU 產品線視為一條直線：H100 快，H200 更快，B200 最快。買你負擔得起的最新產品。 這是 AI 基礎設施中最昂貴的錯誤之一。 這三款晶片並非在克服同一個瓶頸時更努力，而是各自解決三個不同的瓶頸： H100 是主力機型。80GB，強大的運算能力。它的上限不是運算，而是容量：80GB。 H200 不是新晶片。與 H100 使用相同的運算晶粒，FLOPS 完全相同。NVIDIA 僅更改了記憶體：141GB 且頻寬增加 43%。為何如此？因為推論的瓶頸在於記憶體頻寬，而非運算能力。結果：在零額外功耗下，服務速度提升約 40%。 B200 才是真正的躍進。全新架構、雙晶粒、192GB、2.4 倍頻寬、原生 FP4、1,000W。性能約為 H100 的 2 至 2.5 倍。但屬於不同等級的機器：需要新的主機板、新的散熱系統，且訂單已排至 2026 年中。 節省成本的法則：根據瓶頸選擇，而非世代。模型是否能裝下（容量）？解碼是否因頻寬不足而受限？你是否真的需要更多運算能力？購買能解決你遇到的第一個瓶頸的晶片。 大多數 GPU 的後悔，都是為峰值運算付費，而實際工作負載從頭到尾都受記憶體限制。 #AI #GPU #AIModels