H200

近期，AI 硬件领域围绕推理加速和模型效率展开密集讨论，但直接提及 H200 的报道有限。H200 作为英伟达针对大模型推理优化的 GPU，其竞争态势正受到 AMD MI300X 等产品的挑战。例如，Kog AI 在8×AMD MI300X 上实现 3000 tokens/s 的推理速度，号称较传统方案提升 10-30 倍（Kog@AI 实现 3000 tokens/s 推理速度，8×AMD MI300X 跑 2B 模型）。与此同时，Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 等大规模语言模型，并强调 vLLM 原生支持（GoogleDeepMind 发布 DiffusionGemma：26B 扩散语言模型，vLLM 原生支持），这类模型的部署依赖于高效硬件。Anthropic 也发布了 Claude Opus 4.8，估值攀升至 9650 亿美元（Anthropic 发布 Claude Opus 4.8，估值达 9650 亿美元），显示出对高端推理芯片的持续需求。当前焦点在于：H200 面临来自 AMD MI300X 等竞品的性价比压力，同时模型端对推理速度的要求不断提高，H200 的显存带宽优势能否持续是关键观察点。