英伟达GB300芯片的推出，正从“性能、架构、散热、互联、生态”五大维度掀起AI

英伟达GB300芯片的推出，正从“性能、架构、散热、互联、生态”五大维度掀起AI基础设施的“系统性变革”，可概括为以下六点： 1. 单卡算力跨越E级门槛，直接改写集群经济模型 一颗GB300的FP4稠密算力即达1 EFLOPS，相当于2018年耗资6亿美元、由1.8万张GPU组成的Sierra超算，实现“一卡顶一集群”的代际碾压；训练/推理大模型所需GPU数量可缩减一个数量级，万卡集群TCO（总拥有成本）下降30%以上。 2. 推理场景专用优化，AI落地从“能跑”到“好用” 针对千亿级大模型推理，GB300在Hopper基础上提速11倍，配合288 GB HBM3e内存，可把70B参数模型完整放进单卡，显著降低延迟与批处理等待时间，推动实时对话、多模态Agent、视频生成等交互式应用商业化。 3. 1400 W TDP+全液冷架构，数据中心进入“千瓦级机架”时代 风冷极限约350 W，GB300直接把单GPU TDP拉到1400 W，并采用“一芯一冷板”L2L（Liquid-to-Chip）设计，使单机架功率密度达120 kW，传统机房必须全面改造为液冷；由此带来液冷产业链（快接头、CDU、冷板、工质）5倍价值量提升，2025年中国液冷市场规模预计突破350亿元。 4. 平台架构“解耦+Socket化”，服务器设计更模块、更易维护 GB300 compute tray回归UBB+OAM板形态，GPU与Grace CPU、NVSwitch分离并通过Socket插拔，客户可按需配置GPU数量，故障更换时间从数小时缩至十分钟；PCB层数升至28-30层，M8级覆铜板用量翻倍，单卡PCB价值量提升40-50%。 5. 800 Gb/s NVLink+1.6 T网络，十万卡集群“像单机”一样编程 片间带宽800 GB/s，NVL72机柜内部CX8互连带宽14.4 TB/s，比上代翻倍；配合即将量产的1.6 T光模块，可把十万张GB300通过NVLink-C2C无缝拼成一台“巨型GPU”，分布式训练通信开销