惊天发现！英伟达每刀性能超AMD15倍，买得越贵反而成本暴跌|amd|gpu|英伟达

哈喽，大家好，我是小方，今天，我们主要来看看，为什么在AI算力这场烧钱的竞赛里，英伟达的“贵”反而成了用户“省钱”的终极密码。

“买的越多，省的越多”，老黄这句听起来像促销口号的话，正在被最新的数据硬核验证，最近，一份来自半导体分析机构Signal65的报告在圈内刷屏了。

报告用详尽的测试数据指出，在某些核心的AI推理场景下，尤其是处理当前最火的MoE（专家混合）模型时，在英伟达平台上每花一美元，获得的性能回报竟然是竞争对手AMD平台的15倍，简单说，生成同样多的内容，用英伟达的成本只有对手的十五分之一，这背后的逻辑，彻底颠覆了我们“一分钱一分货”的直觉。

要理解这个“反常”现象，得先看清现在AI模型的风向，如果你关注开源AI社区，会发现排行榜上前列的模型，比如DeepSeek-R1，几乎清一色转向了MoE架构，这种架构让模型总参数变得极其庞大，但每次只激活其中一小部分“专家”，就像请教一个由众多专科医生组成的超级医疗团队，但每次只咨询其中几位，既聪明又高效。

但这种高效是有代价的，当这些“专家”们被分散在多块GPU上时，GPU之间频繁的“会诊交流”就成了大问题，通信延迟会让昂贵的计算芯片干等着，空转的时间就是哗哗流走的钱，报告发现，无论是英伟达还是AMD，传统的8卡服务器系统在应对这类模型时，都撞上了一堵“扩展天花板”，规模上去，效率却不一定跟得上。

那英伟达是怎么破局的呢？答案就在那个听起来就霸气的GB200 NVL72系统里，它的思路很直接：既然跨机箱通信是瓶颈，那我就不跨了，它通过NVLink技术，直接把72块GPU紧密连接成一个整体，内部通信带宽达到惊人的130 TB/s，在软件层面，系统就像一整块巨无霸GPU，再配合其自研的推理框架进行智能的任务调度，专门优化MoE这种“时忙时闲”的计算模式。

这种软硬件一体的“机柜级”设计，在应对复杂的MoE模型时，优势是碾压级的，报告测试了从密集模型到前沿MoE模型的表现，模型越复杂，英伟达的优势越大，更关键的是，它能达到竞争对手无法企及的响应速度，直接决定了AI服务用户体验的上下限。

看到这里，你可能会问，GB200 NVL72那么强，一定贵得离谱吧？没错，根据公开的云服务定价，其单GPU每小时价格大约是AMD顶级产品的1.86倍，但结合其带来的性能飞跃，算一笔“每美元性能”的账，结果就反超了：在高要求场景下，其“每美元性能”可达对手的15倍，这意味着，生成同样一百万个token，总成本可能只有原来的十五分之一。

与自家上一代产品H200相比，进步同样惊人，在典型负载下，GB200 NVL72性能提升约20倍，而价格增长约1.67倍，换算下来，单token成本降到了H200时代的十二分之一左右，这就是为什么说，在AI推理进入MoE时代后，价值的衡量标准已经从单纯的“算力峰值”转向了“每美元能产出多少有效的智能”。