英伟达发布的B200和GB200 GPU无疑将在多个维度上重塑AI领域和经济格局，并对AI技术的应用和发展产生深远影响。

首先，从AI领域的技术角度来看，B200和GB200的高性能特性将极大地推动AI模型的训练和应用。以前，由于计算能力的限制，训练大规模、高复杂度的AI模型需要耗费大量的时间和资源。而现在，借助B200和GB200的强大计算能力，研究人员可以更加高效地训练和优化模型，加速AI技术的创新和发展。

其次，从经济格局的角度来看，B200和GB200的发布将进一步推动AI产业的繁荣。随着AI技术的广泛应用，对于高性能AI硬件的需求也在不断增长。英伟达作为AI芯片领域的领军企业，其发布的B200和GB200 GPU将满足市场的这一需求，带动AI硬件市场的进一步增长。同时，这也将促进相关产业链的发展，包括芯片设计、制造、封装测试等环节，形成更加完整的AI产业生态。

此外，B200和GB200的高能效特性也将对AI技术的应用和发展产生积极影响。随着AI技术的普及，电力消耗和碳排放问题日益凸显。而B200和GB200通过降低能耗，使得AI应用更加环保和可持续。这将有助于缓解AI技术发展带来的环境问题，推动AI技术的广泛应用和可持续发展。

最后，B200和GB200的发布还将促进AI技术在各个领域的深度融合。无论是医疗、金融、交通还是教育等领域，AI技术都有着广泛的应用前景。而B200和GB200的高性能和高能效将为这些领域提供更加先进和可靠的AI解决方案，推动各个行业的数字化转型和智能化升级。

综上所述，英伟达发布的B200和GB200 GPU将从技术、经济和应用等多个方面重塑AI领域和经济格局，推动AI技术的广泛应用和发展。随着这些强大硬件的普及和应用，我们有理由相信，未来的AI技术将会更加先进、高效和可持续。

根据英伟达在2024 GTC大会上的介绍，B200是基于Blackwell架构的新一代AI加速卡，而GB200则是这款加速卡的具体型号。这款加速卡的发布，被业界誉为“最强AI芯片”，其性能之强大，足以让人眼前一亮。

咱们先来看看这个Blackwell架构。据介绍，这个架构的GPU拥有2080亿个晶体管，采用的是台积电的4纳米工艺。这个数字听起来可能有点抽象，但简单来说，就是这款GPU的复杂程度和精细程度都达到了一个新的高度。而且，它的AI性能达到了20 petaflops，这是什么概念呢？简单来说，就是它的计算能力相当于每秒可以执行20千万亿次浮点运算。这个数字，比前一代的H100芯片提高了整整五倍。

那么，这样的性能提升，对于AI领域意味着什么呢？这意味着我们可以更快、更高效地训练和运行AI模型。比如说，以前可能需要数周甚至数月才能训练好的模型，现在可能几天就能完成。这对于推动AI技术的应用和发展，无疑是一个巨大的推动力。

再来说说经济格局。AI技术的发展，离不开强大的计算能力。而英伟达的这款B200和GB200，无疑为AI技术的发展提供了强大的硬件支持。这不仅能够加速AI技术在各个领域的应用，比如自动驾驶、医疗诊断、金融服务等，还能够推动相关产业的发展，比如云计算、大数据分析等。这些产业的发展，又会进一步推动整个经济的增长，形成一个良性循环。

而且，英伟达的这款产品，还可能会改变AI领域的竞争格局。以前，AI技术的发展可能更多地依赖于软件和算法的创新，但现在，硬件的性能也成为了一个重要的竞争因素。这就意味着，那些能够掌握和利用这种高性能硬件的公司，将有可能在AI领域占据优势。

虽然英伟达的这款产品带来了很多可能性，但它也带来了一些挑战。比如说，这么强大的计算能力，对于能源的消耗是一个不小的问题。此外，如何有效地利用这种计算能力，也是一个需要解决的问题。毕竟，不是所有的AI应用都需要这么高的计算能力，如何平衡性能和成本，是业界需要考虑的一个问题。

不知道前几年中国内地挖矿的场景，大家还记得不？那时候，内地耗电出奇的高，特别是深山老林里面，电费便宜的地方，到后面很多挖工都开始自建水力发电了。

所以，能耗一真是算力过不去的坎。

1、GPU的春天

我去年刚换了4070ti的显卡，同样的，也我得上1000W的电源。早些年，AI一直是在用CPU进行计算，而GPU，只能用来挖矿，为什么？因为GPU的性能，真不行。

这样吧，你如果把CPU比喻成博士生的话，GPU就相当于小学生。

为什么后来可以了呢？因为GPU量大呀，加上AI处理，并不一定需要CPU那么高性能，你看，如果去板砖，一个博士生搬一万块砖，和一万个小学生搬一万块砖，谁快？

一个显卡，就相当于一万个小学生。

我记得，老黄宣传显卡时，做了两台机械，进行颜料喷溅，一台是外面写着CPU，一发一发的喷射，画了个emoji，而另一台写着Nvidia的，一发入魂，直接秒出蒙娜丽莎。

不得不说，老黄这个广告打得好，让人家感觉，CPU好垃圾。

2、性能缺陷且能耗过高

AI发展已经有70年了，为什么现在才突然牛起来？也是因为GPU介入后，算力提升，带来了质的飞跃。但为什么我们还是感觉现在的AI，还是有点问题，而且有时候会胡说八道？

算力永远是不够的，随着训练数据的增长，上下文的增大，人工智能对GPU性能的要求也不断的增加。软件公司只能通过堆显卡来解决。

堆显卡，显卡产量就那么多，你有钱也买不到。堆多了，电费也够呛。

所以你看，现在除了算力，电力也成了AI卡脖子的地方

3、未来的方向

但话说回来，GPU性能提升缓存，一直是AI发展的一个瓶颈，所以更高的单芯能力，更节约的能耗，已经成为未来GPU的一个奋斗目标，别看你老黄用CODA建了护城河，但如果这块不改进，迟早是要黄的。

这次的GB200的发布，很大的提升了性能和功耗，堪称完美。

这个GB200新系统提升在哪里呢？如果要训练一个1.8万亿参数量的GPT模型，需要8000张Hopper GPU，消耗15兆瓦的电力，连续跑上90天。但如果使用Blackwell GPU，只需要2000张，同样跑90天只要消耗四分之一的电力。当然不只是训练，生成Token的成本也会随之降低。把芯片做大的好处是单GPU每秒Token吞吐量翻了30倍。

同样的工作，降了3/4的设备，也降了3/4的电力，吞吐量还翻了30倍。如果真能这样，估计真的会让AI飞入寻常百姓家。

最后

悲催的是，国内应该买不了……国人当自强啊