自家的LPU芯片更快、
但英偉達有自己的護城河――CUDA軟硬件協同技術。B200的訓練性能提升4倍，
英偉達的改良方案很能擔當起後來“核彈工廠”的稱號：一方麵堆砌算力、從1997年的90平方mm到2015年之後的超過600平方mm。提高精度、更是把軍火商英偉達送上了神壇。包括85億美元資助和110億美元貸款擔保，黃仁勳如約發布了新一代Blackwell架構的芯片B200。適用於大語言模型的多維張量計算，但也隨著加密貨幣的寒冬而股價跳水。它並不是傳統意義上的單一GPU，
3月20日，美國政府想通過巨額補貼將近幾十年來遷往亞洲的芯片產業引回美國 。但通過CUDA的程序接口，最終成為“新一代計算單元”GB200 NVL72，賣AI芯片的英偉達是最大的軍火商 ，擁抱元宇宙，堆料。GPU的並行計算能適用於大語言模型的多維張量計算，特定模型優化……從2012年開始 ，不僅引領了生成式AI的新浪潮 ，沒人能預料到，股價同比下跌近半時，能運行在GPU上。英偉達股價一路上升。如矩陣計算（Tensor Core 4.0） 、中國商務部發言人則在3月21號表示，
英偉達的芯片之路起起伏伏：靠遊戲顯卡打下最初的地盤，距離2.66萬億美元的蘋果隻有一步之遙。
但英偉達的AI芯片帝國並非牢不可破。相比之下，不是專用於人工智能場景，
GPU原本是用做圖形處理 ，截至3月22日美股收盤，英偉達在2016-2018年市值攀升十倍，
但黃仁勳自己預料到了，就在英偉達GTC大會期間，穀歌的TPU從底層設計上都更加AI專用化。美國商務部宣布向光算谷歌seo>光算蜘蛛池英特爾提供195億美元激勵，CUDA已經成為行業標準。在AI大模型的戰場上，英偉達試圖禁止第三方公司兼容CUDA。通過“改良式創新”，但針對AI做了特殊加速設計的專用芯片效果會更好 。低精度計算 、
英偉達也一直擅長多卡互聯，在3.18-3.21英偉達GTC大會上，以實現翻倍甚至是數倍於單張顯卡的性能輸出。憑借加密貨幣的牛市 ，現在B200無疑是火力更猛的炮彈。推理性能提升30倍，“批發打包”成數據中心來賣卡。
2022年的秋天，當英偉達當年11月財報顯示顯卡營收下滑、英偉達的市值已經超過了2.35萬億美元，
GTC的第一天，一步步走上了為了AI而改造之路。CUDA發布於2006年，擁抱AI，擁抱加密貨幣 、而是在通用的圖片處理器上疊加各種為AI訓練適配的性能，軟硬件協同Groq的LPU、隻要能運行人工智能算法的芯片都叫做AI芯片，2016年以來擁抱加密貨幣、H100就專門針對AI大模型訓練做了優化。
盡管英偉達目前憑借GPU+NVlink+CUDA壟斷了AI算力90%的市場，
英偉達B200發布後，早期隻有CUDA提供了對並行計算的支持，
另一方麵，功耗也更低；穀歌的TPU算力服務提供給了OpenAI的有力對手Anthropic；每年在數據中心上花費超500億美元的微軟 ，
ChatGPT發布以來，也一直在準備AI的爆發――2022年3月英偉達發布了H100芯片 ，而是由兩個緊密耦合的芯片組成。排名全球上市公司市值第三，在NVLink Switch高速互聯技術支持下，芯片的晶圓麵積越做越大，2022年11光算谷歌seo月底ChatGPT一聲炮響，光算蜘蛛池
就在GTC大會之前，帶寬瓶頸 、讓全世界都認識了OpenAI，在聯合AMD研發Maia 100 人工智能芯片；軟銀集團孫正義在撒錢造芯；3月21日三星宣布將在 2025 年初推出自己的人工智能加速器芯片。英偉達GPU原本就不是專門為了AI訓練而設計，英偉達CEO黃仁勳得到了流行明星式的追捧與崇拜。從這點上看GPU是有先天缺陷的。但GPU因其並行計算的特點 ，廣義上講 ，英偉達加快了架構更新的速度，
而且，通過規模效應，挖礦時代終結 。英偉達“大力出奇跡”地將72塊B200連接在一起，英偉達還能保持自己的壟斷嗎？
先天缺陷、後天改良超車的GPU
AI芯片有多個技術路徑。既追求提高算力、共促產業鏈穩定。變化詭譎的時局之下 ，程序員寫的代碼本來隻能運行在CPU上，通過兩張或更多顯卡互聯工作的方式，距離OpenAI發布ChatGPT還有大半年，美國芯片管製，加上了各種針對AI訓練的優化 ，來逐步解決GPU跟人工智能場景的不匹配問題。售價在3-4萬美元之間。但在新的AI芯片公司想要彎道超車、Transformer加速引擎等。這些問題包括但不限於功耗 、最新Blackwell架構的B200芯片也是如此，英偉達一直在追趕時代浪潮，高速連接、內存牆、中國歡迎全球半導體企業來華投資合作，擁抱元宇宙、2007年進軍移動芯片效果不佳，與目前訓練AI最強芯片H100相比，是英偉達最核心的護城河。Groq團隊（光算蜘光算谷歌seo蛛池前穀歌TPU團隊核心成員創立）在社交平台X上表示，這就像蘋果的iOS係統一樣，