H100 Overgået! Afslører Blackwell B100 – Elon Musks Hemmelighed Bag 1 Million GPU’er
Ydelsesanalyse af Nvidia Blackwell B100: Sammenligning med H100 og A100, konkurrenceanalyse mod Google TPU og Tesla Dojo, samt anvendelsesudsigter for GPT/Grok-modeller
Med lanceringen af Nvidias næste generations GPU, baseret på Blackwell-arkitekturen – B100 – er der sat et nyt pejlemærke for beregningskraft inden for kunstig intelligens. I denne rapport gennemgår vi i detaljer B100’s funktioner og ydelse, sammenligner den med tidligere generationer (H100 og A100) og analyserer dens præstation i forhold til konkurrerende acceleratorer som Google TPU og Tesla Dojo. Derudover undersøger vi, hvornår og med hvilken effekt B100 kan implementeres i store sprogmodeller såsom GPT-serien eller Elon Musks Grok-model. Rapporten inkluderer også forudsigelser om efterfølgerarkitekturer, en analyse af Elon Musks planer for en supercomputer med 1 million GPU’er, en oversigt over GPU-brug i DeepSeek og GPT-serien i Kina, verifikation af GPU’er anvendt i Grok-3, muligheden for hurtig indkøb af Nvidia GPU’er via DeepSeek, samt en systematisk oversigt over produktprisinformation.
Nvidia Blackwell B100’s Ydelse og Funktioner
Nvidia B100 er den næste generations GPU til datacentre, baseret på Blackwell-arkitekturen, og introducerer et innovativt dual-die-design.
• Dual-die-design:
To chips arbejder sammen som én GPU takket være en revolutionerende pakkeproces, der integrerer cirka 208 milliarder transistorer (omtrent 104 milliarder per chip × 2). Dette betyder, at B100 indeholder 12,8 milliarder flere transistorer end Hopper-arkitekturen i H100 fra den forrige generation.
• Avanceret Produktionsproces:
B100 fremstilles ved hjælp af TSMCs 4 nm-proces (tilpasset 4NP), og de to chips er forbundet via en ultrasnabb interconnect, der leverer en chip-til-chip-båndbredde på 10 TB/s.
• Stor Hukommelseskapacitet:
Hver B100-GPU er udstyret med 192 GB HBM3e-hukommelse, med en samlet båndbredde på op til 8 TB/s.
B100 demonstrerer en hidtil uset beregningskapacitet for AI. Ifølge Nvidia er B100’s AI-behandlingskraft op til 5 gange højere end H100’s. Specifikt opnår den 20 petaflops (PFLOPS) i FP8-præcision – en forbedring på 2,5 gange i forhold til Hopper – og når 40 PFLOPS i FP4-præcision, hvilket svarer til 5 gange højere ydeevne. Dette indikerer et revolutionært spring i præstation takket være anvendelsen af beregninger med reduceret præcision (FP8, FP4) for at accelerere AI-inferens. Det skal bemærkes, at H100’s FP8-ydelse med aktiveret sparsity ligger omkring 4 PFLOPS, hvilket betyder, at B100 opnår cirka 5 gange H100’s kraft i FP8. Derudover leverer B100 op til 1,8 PFLOPS i blandede FP16/BF16-beregninger (uden sparsity) og 30 TFLOPS i FP64, hvilket giver tilstrækkelig ydeevne til videnskabelige beregninger.
På trods af sin høje ydelse er B100’s energiforbrug balanceret med en maksimal TDP på 700W. Takket være disse højtudviklede specifikationer og den store båndbredde kan én enkelt B100-GPU indlæse og behandle AI-modeller med op til 740 milliarder parametre – langt ud over hvad den tidligere generation (H100 med modeller på titusinder af milliarder parametre) kunne håndtere. Dette understreger vigtigheden af stor hukommelseskapacitet og bred båndbredde i en æra med ultra-skalerede modeller.
Sammenligning: B100 vs. H100 vs. A100
For at få et fuldstændigt billede af B100’s ydelse er det essentielt at sammenligne den med tidligere generationer. Nvidia’s Ampere A100 (lanceret i 2020) og Hopper H100 (lanceret i 2022) var på deres tid de mest kraftfulde datacenter-GPU’er.
• A100:
Produceret med en 7 nm-proces, integrerer den cirka 54 milliarder transistorer og fås med enten 40 GB eller 80 GB HBM2e-hukommelse. Ved FP16-tensorberegninger når den 312 TFLOPS (uden sparsity) og opnår 1248 TOPS ved INT8-beregninger. Prisen for A100 80GB-modellen var ved lancering omkring 15.000–17.000 USD, mens 40GB-versionen kostede cirka 9.000 USD.
• H100:
Produceret med en 4 nm-proces, indeholder den over 80 milliarder transistorer og er udstyret med 80 GB HBM3-hukommelse. Ifølge Nvidia leverer H100 op til 4 gange højere ydelse end A100 baseret på MLPerf 3.0. H100 understøtter faktisk FP8-beregninger via en ny Transformer Engine, med FP16-ydelse på over 900 TFLOPS og FP8-ydelse på cirka 4 PFLOPS per GPU (med sparsity). Markedsprisen for H100 er steget betragteligt; i visse regioner, f.eks. i Japan, kan den koste omkring 5,43 millioner yen (ca. 36.300 USD), mens den i USA gennemsnitligt ligger omkring 30.000 USD. Nvidia’s officielle H100 PCIe-kort starter ved cirka 25.000 USD.
Disse sammenligninger viser tydeligt, at B100 repræsenterer et generationsspring med en ekstraordinær ydelsesforbedring sammenlignet med H100. Hvis H100 er 4 gange hurtigere end A100, kan man forvente, at B100 tilbyder op til 10 gange mere AI-behandlingskraft end A100. Især ved beregninger med reduceret præcision (FP8/FP4) demonstrerer B100 klare fordele, hvilket revolutionerer trænings- og inferenshastigheden for deep learning-modeller baseret på omfattende matrixberegninger.
B200 og Andre Varianter
Inden for Blackwell-arkitekturen har Nvidia ud over B100 også præsenteret en high-end model kaldet B200.
• B200:
B200 er også baseret på dual-die-design og har en struktur, der ligner B100, men med en højere clockfrekvens og fuldt aktiverede kerner, hvilket medfører en ydelsesforbedring på op til 30 %. For eksempel når B100 7 PFLOPS (dense) i FP4-beregninger, mens B200 når omkring 9 PFLOPS; i FP8 leverer B100 3,5 PFLOPS (dense) mod 4,5 PFLOPS for B200. I en HGX-server med 8 GPU’er opnår 8 B100-enheder samlet 56 PFLOPS (FP8) og 112 PFLOPS (FP4), mens 8 B200-enheder når henholdsvis 72 PFLOPS (FP8) og 144 PFLOPS (FP4). Begge modeller understøtter GPU-kommunikation via NVLink 5. generation og NVSwitch 4. generation med en båndbredde på 1,8 TB/s, hvilket maksimerer effektiviteten i klyngekonfigurationer. Selvom PCIe- eller forbrugermodeller endnu ikke er annonceret, forventes den næste GeForce RTX 50-serie at være baseret på Blackwell-arkitekturen, hvilket antyder, at der også kan komme afledte produkter til gaming- og workstation-markedet.
Konkurrenceanalyse: Google TPU og Tesla Dojo
Nvidias GPU’er konkurrerer primært med Google TPU-serien og den eksklusive Tesla Dojo, som begge er udviklet internt til at optimere AI-arbejdsbelastninger.
Google TPU (TPU v4 / v5)
Google TPU’er er ASIC’er designet specielt til træning af deep learning-modeller ved at udnytte store matrixberegningsenheder for at opnå høj energieffektivitet.
• TPU v4, lanceret i 2020, tilbyder op til 10 gange højere ydelse end den foregående generation og kan skaleres via TPU-pods. Akademiske præsentationer viser, at TPU v4 i et system af sammenlignelig størrelse er 1,2–1,7 gange hurtigere end Nvidia A100, mens den forbruger 1,3–1,9 gange mindre energi. (Denne sammenligning er baseret på A100; Google har ikke direkte sammenlignet TPU v4 med den nyere H100, lanceret i 2022.) Nvidia’s CEO Jensen Huang har udtalt, at da H100 er 4 gange kraftigere end A100, vil fordelene ved TPU v4 forsvinde i H100-æraen.
Ifølge de officielle specifikationer når TPU v4 omkring 275 TFLOPS pr. chip i BF16-præcision, har 32 GB HBM-hukommelse og tilbyder en båndbredde på 1,6 TB/s. Et TPU-pod bestående af mere end 2048 TPU v4-chips kan opnå exaflops-niveau og anvendes internt af Google til at træne massivt store modeller såsom PaLM.
Tesla Dojo
Tesla Dojo er en specialdesignet supercomputer udviklet af Tesla til at accelerere træningen af deres autonome køresystemer.
• Kernen i Dojo er D1-chippen, fremstillet med en 7 nm-proces, der integrerer 354 træningsnoder (beregningsenheder) og opnår cirka 362 TFLOPS i BF16- og CFP8-præcision, hvilket er sammenligneligt med eller en smule højere end de 312 TFLOPS i FP16, som Nvidia A100 leverer.
• Dojo grupperer 25 D1-chips til en “træningstile”, hvor hver tile når cirka 9 PFLOPS i BF16/CFP8. Ved at forbinde 36 af disse tiles i en 6×6-konfiguration dannes et rack, og flere racks kombineret udgør Dojo ExaPOD, som ifølge Tesla AI Day 2022 er designet til at nå en teoretisk maksimal ydelse på omkring 1,1 EFLOPS. Tesla har siden 2023 delvist sat Dojo i drift til at træne deres Autopilot-neurale netværk og planlægger at investere omkring 1 milliard USD mellem 2024 og 2025 for at udvide infrastrukturen.
Det er interessant, at selvom Tesla udvikler Dojo, benytter de fortsat store Nvidia GPU-klynger. I 2021 byggede Tesla en supercomputer med 5760 A100-GPU’er (720 noder × 8 GPU’er), der leverede 1,8 EFLOPS i FP16, og i 2023 blev en massiv klynge med 10.000 H100-GPU’er præsenteret, med en estimeret ydelse på cirka 39,5 EFLOPS i FP8. Elon Musk har udtalt, at hvis Nvidia kan levere tilstrækkeligt med GPU’er, kan Tesla måske endda undvære Dojo, hvilket indikerer, at tilgængeligheden af GPU’er stadig er en flaskehals.
Ud fra et præstationsperspektiv er D1-chippen i Dojo, selvom den har lavere hukommelseskapacitet og fleksibilitet end traditionelle GPU’er, ekstremt effektiv for specialiserede arbejdsbelastninger (f.eks. Teslas autonome visionmodeller). Omvendt tilbyder Nvidia B100 en bredere anvendelighed til generelle AI-opgaver, understøttet af et robust CUDA-økosystem, hvilket gør den til det foretrukne valg for de fleste forsknings- og industriprojekter uden for Google og Tesla.
Udsigter for Anvendelse af B100 i GPT- og Grok-Serierne
Fremkomsten af de nyeste GPU’er vækker stor interesse for, hvordan de vil påvirke udviklingen af storskala sprogmodeller (LLM).
• Anvendelse i GPT-serien:
GPT-3 (175B), lanceret i 2020, er en kæmpe model med 175 milliarder parametre, trænet med omkring 10.000 Nvidia V100-GPU’er. GPT-4, lanceret i 2023, blev trænet med cirka 25.000 A100-GPU’er over en periode på 90–100 dage – hvilket svarer til cirka 70 gange den beregningsmængde, der blev anvendt til GPT-3. Dette illustrerer den eksponentielle vækst i efterspørgslen efter GPU’er med hver generation.
• Forventninger til GPT-5 og Fremtidige Modeller:
Selvom der endnu ikke er officielt udmeldt detaljer, forventes det, at den næste generation vil kræve mindst 5 gange mere beregningskraft end GPT-4. I et sådant scenarie vil Nvidia B100, med op til 5 gange ydeevnen af A100, være en enorm fordel, da den muliggør hurtigere træning med samme antal GPU’er eller understøtter endnu større modeller i samme tidsrum. For eksempel, hvis GPT-4 blev trænet med 25.000 A100 over 3 måneder, kunne teoretisk 100.000 B100 opnå tilsvarende resultater, eller 25.000 B100 kunne anvendes til at træne en endnu større model.
xAI’s Grok-serie og B100
Det af Elon Musk ledede AI-selskab xAI, grundlagt i 2023, har udviklet sin egen sprogmodel kaldet Grok. Den nuværende version, Grok-3, som anses for at være konkurrencedygtig med GPT-4, blev trænet ved hjælp af hele 100.000 H100-GPU’er i Tesla Dojo-klyngen i Memphis, Tennessee. Grok-3’s beregningskapacitet anslås at være 10 gange højere end den forrige generation, og Musk har udtalt, at den er en af “de mest intelligente AI’er på jorden”. xAI planlægger yderligere udvidelse af sin supercomputer Colossus med ambitionen om i fremtiden at nå mellem 200.000 og i sidste ende 1 million GPU’er. Denne skala vil ikke kun være verdens største, men også kræve en investering på cirka 25–30 milliarder USD (omtrent 33–40 billioner KRW). Musk hævder, at denne investering vil give en hidtil uset beregningskraft – op til 5 gange den, man kan opnå med 200.000 GPU’er – og dermed sikre en førerposition inden for AI-udvikling.
I denne sammenhæng kan introduktionen af B100 vise sig at være altafgørende for xAI. Selvom Grok-3 i øjeblikket er baseret på H100, er det sandsynligt, at xAI fra slutningen af 2025, når masseproduktionen af B100 begynder, vil adoptere denne GPU til den næste generation af Grok-modeller. Med B100’s imponerende ydeevne kan xAI erstatte en del af det oprindelige GPU-behov med et lavere antal B100, samtidig med at de opnår samme eller bedre ydeevne. For eksempel, hvis en opgave tidligere krævede 100.000 H100, kunne 100.000 B100 teoretisk set levere en 5 gange bedre ydeevne, hvilket gør det muligt for xAI, med et cluster på 100.000–200.000 B100, at overgå konkurrenter som OpenAI med hensyn til ydeevne.
Det skal bemærkes, at disse scenarier afhænger af den faktiske tilgængelighed og produktionsplanen for B100. Ifølge Nvidias officielle roadmap forventes en efterfølger til Blackwell-serien (baseret på Rubin-arkitekturen) at blive lanceret mod slutningen af 2025 eller begyndelsen af 2026, hvilket betyder, at når xAI opnår sit mål på 1 million GPU’er, vil der også kunne overvejes nye generationer af GPU’er (f.eks. R100 baseret på Rubin). På kort sigt vil B100 dog sandsynligvis forblive den mest kraftfulde løsning og blive et centralt værktøj til træning af ultra-skalerede AI-modeller af næste generation, uanset om de tilhører GPT- eller Grok-serien.
Udsigter for efterfølgeren til Blackwell: Rubin-arkitekturen
Nvidia har traditionelt opdateret sine GPU-arkitekturer til datacentre cirka hvert andet år (Ampere → Hopper → Blackwell), og der ryger allerede om, at den næste generation vil blive kaldt “Rubin”. Dette navn, som er valgt til ære for astronomen Vera Rubin, forventes at blive brugt i Nvidias fremtidige AI-GPU’er.
Forventede Funktioner og Forbedringer med Rubin-arkitekturen
• Finere Produktionsproces:
Ifølge medierapporter vil GPU’erne i Rubin-generationen (provisorisk kaldet R100) sandsynligvis benytte TSMCs 3nm-proces (N3), hvilket vil give bedre energieffektivitet og en højere integrationsgrad sammenlignet med B100’s 4nm-proces (4N). Dette er særligt relevant, da B100 allerede har et TDP tæt på 700W, hvilket lægger pres på kølesystemerne og strømforsyningen.
• Avanceret Chiplet-design:
Det spekuleres i, at Rubin-GPU’erne vil adoptere et quadruple chiplet-design (4 chiplets) i stedet for B100’s dual-die-design, hvilket gør det muligt at integrere en større mængde silicium i én enkelt pakke og dermed maksimere ydeevnen. Nvidia har allerede benyttet CoWoS‑L-pakningsteknologi i B100 til at kombinere to chips, og i Rubin forventes denne teknik at blive videreudviklet for effektivt at forbinde fire chips og øge båndbredden betydeligt.
• Ny Minneteknologi (HBM4):
Rubin-GPU’erne vil sandsynligvis være de første til at implementere HBM4-minne, i stedet for de nuværende 6-Hi HBM3(e)-konfigurationer. Dette vil dramatisk øge både kapaciteten og båndbredden. Selvom standarden endnu ikke er endeligt fastlagt, forventes det, at hver stak vil kunne tilbyde over 32 GB med hurtigere I/O, hvilket potentielt vil give en total minnekapacitet på over 256 GB pr. Rubin-GPU samt en båndbredde, der overstiger 10 TB/s.
• Integration med Grace-CPU:
Nvidia udvikler den Arm-baserede datasenter-CPU “Grace” og planlægger at integrere den med GPU’erne i et kombineret modul (Grace+Rubin, codename GR200). Denne integration vil reducere ventetiden mellem CPU, hukommelse og GPU og øge båndbredden – et kritisk element for at håndtere de enorme datamængder, der kræves til at træne massive AI-modeller.
• Ydelse og Lancering:
Ifølge analytikeren Mitch Kou forventes den første GPU baseret på Rubin (R100) at komme i masseproduktion i fjerde kvartal 2025, med leverancer til de første store cloududbydere i begyndelsen af 2026. Selvom nøjagtige tal endnu ikke er offentliggjort, forventes en ydelsesforbedring på 2 til 3 gange sammenlignet med B100. Der vil blive lagt særlig vægt på at løse udfordringer relateret til strømforbrug og hukommelsesflaskehalse samt at forbedre acceleratordesignet (f.eks. optimering af TF32/FP8 og en mere effektiv Transformer Engine 2.0).
Sammenfattende forventes Rubin-arkitekturen – takket være kombinationen af en finere produktionsproces, et udvidet chiplet-design og avanceret minneteknologi – at indlede en ny æra inden for AI-beregninger. Fra 2026 vil disse GPU’er blive centrale for træning af næste generations AI-modeller, såsom GPT-6 eller Grok-5, og levere en beregningskraft, der langt overstiger de nuværende standarder.
Analyse af Elon Musks Vision: Supercomputer med 1 Million GPU’er
Som nævnt tidligere i Grok-serien har Elon Musk offentligt udtrykt sin ambition om at bygge en AI-supercomputer bestående af 1 million GPU’er. I denne sektion analyseres baggrunden og betydningen af denne vision.
Musk’s firma xAI er i færd med at bygge en supercomputer kaldet “Colossus”, som allerede har været brugt til at træne Grok-3 med 100.000 H100-GPU’er. Planen er at udvide systemet til omkring 200.000 GPU’er med det endelige mål at nå 1 million GPU’er – en hidtil uset skala. Dette indebærer:
• Beregnet Ydeevne:
Med 1 million H100-niveau GPU’er kunne man teoretisk opnå op til 4 exaflops (EFLOPS) i FP8-beregninger (da én H100 leverer cirka 4 PFLOPS i FP8; 1.000.000 × 4 PFLOPS = 4 EFLOPS). Dette er flere gange den beregningskraft, den mest kraftfulde supercomputer i verden, Frontier (1,1 EFLOPS i FP64), besidder, og repræsenterer en historisk rekord inden for AI-beregninger. Selv med B100 eller fremtidige Rubin-GPU’er kunne den teoretiske ydeevne nå næsten 10 EFLOPS.
• Omkostninger:
At erhverve og drive 1 million GPU’er kræver enorme investeringer. Hvis én H100 koster cirka 25.000 USD, vil 1 million GPU’er koste omkring 25–30 milliarder USD (omtrent 33–40 billioner KRW). Samt med infrastruktur, kølesystemer, personaleomkostninger og vedligeholdelse kan den samlede investering overstige 50 billioner KRW. Til sammenligning investerer de største datacentre omkring 10 billioner KRW årligt, hvilket understreger, at Musks projekt vil være af en hidtil uset investeringsskala.
• Behov og Anvendelse:
Hvorfor er så mange GPU’er nødvendige? Musk hævder, at den næste generation af kunstig intelligens skal være meget større og mere avanceret end de nuværende modeller som ChatGPT eller Grok-3, hvilket kræver en eksponentiel forøgelse af beregningskraften. Han fremhæver to grundpiller for AI-modellernes ydeevne: modelskala (scale) og datamængde (data), og påpeger, at data af høj kvalitet er ved at blive knappe. For at kompensere for dette skal enorme mængder syntetiske eller virkelige data (f.eks. Tesla’s autonome kørevideoer) anvendes, hvilket kræver en dramatisk stigning i beregningskraften. Derfor er en supercomputer med 1 million GPU’er den ideelle løsning.
• Tekniske Udfordringer:
At forbinde 1 million GPU’er i et enkelt klyngeværk udgør en enorm teknisk udfordring. Distribuerede træningsalgoritmer er hidtil testet op til titusinder af noder, men synkronisering og optimering af kommunikationen mellem 1 million noder er et helt nyt problem. Nvidia har allerede opnået forbindelser mellem hundreder til tusinder af GPU’er via NVSwitch og InfiniBand HDR/NDR, men at skalere op til 1 million kræver revolutionerende løsninger inden for netværkstopologi, softwareoptimering og fejltolerance.
• Sammenfatning:
Hvis Elon Musks vision om en supercomputer med 1 million GPU’er bliver realiseret, vil det blive et historisk megaprojekt, som sætter en ny standard for AI-beregninger. Det vil give en enestående infrastrukturfordel i forhold til konkurrenter som OpenAI og Google og fungere som en katalysator for udviklingen af AI-modeller i en helt ny skala. Samtidig skal enorme investeringer og tekniske udfordringer overvindes, og der skal tages højde for de geopolitiske risici ved leveringen af avancerede AI-chips.
DeepSeek og Uformel GPU-anskaffelse i Kina
I Kina er det, trods amerikanske eksportrestriktioner, observeret, at avancerede Nvidia AI-GPU’er (såsom H100) anskaffes via alternative kanaler for at udvikle ultra-skalerede AI-modeller. Et markant eksempel er startup-virksomheden DeepSeek.
Oversigt over DeepSeek og GPU-brug:
• DeepSeek blev grundlagt i 2023 som en AI-startup i Kina, udløst af et forskningsprojekt i High-Flyer Hedge Fund, en kinesisk finansinstitution. High-Flyer købte proaktivt 10.000 A100-GPU’er i 2021 til algoritmisk handel, hvorefter DeepSeek blev dannet for at udvikle bredere AI-modeller.
• I 2024 præsenterede DeepSeek deres ultra-skalerede sprogmodel “DeepSeek V3” med 671 milliarder parametre, hvilket vakte stor opmærksomhed. Overraskende nok hævder de at have trænet denne model med kun 2048 H800-GPU’er på blot 2 måneder. H800 er en modificeret version af H100 med reduceret båndbredde for at overholde amerikanske eksportbestemmelser, men med samme beregningskraft som et 700W-kort.
• Selvom DeepSeek ikke har specificeret, hvordan de formåede at træne en så stor model så hurtigt med et begrænset antal GPU’er, hævder de, at de var 11 gange mere effektive med hensyn til GPU-tid end træningen af Meta’s Llama3-model (4050 milliarder parametre). Dette antyder, at de muligvis har brugt hardware med endnu højere ydeevne end offentliggjort.
I januar 2025 rapporterede Bloomberg og andre medier, at den amerikanske regering efterforsker, om DeepSeek ulovligt har anskaffet Nvidia-GPU’er. Specifikt hævdes det, at DeepSeek har oprettet et fiktivt selskab i Singapore for at omgå amerikansk kontrol og smugle titusinder af H100-GPU’er. Nvidia’s regnskabsdata viser, at andelen af salg via Singapore steg fra 9 % til 22 % over to år, hvilket kan indikere eksistensen af en sådan kanal. Amerikanske myndigheder, herunder handelsministeriet og FBI, efterforsker sagen, mens Nvidia forklarer stigningen med en “bill-to”-effekt ved videresalg i andre regioner.
Uafhængige analyser anslår, at DeepSeek besidder omkring 50.000 Hopper-GPU’er, hvoraf cirka 10.000 er lovligt erhvervede H800, 10.000 er H100 erhvervet før sanktioner eller via uformelle kanaler, og resten består af andre modeller som H20, designet til det kinesiske marked (H20 er en dæmpet version af Hopper, med over 1 million enheder produceret i 2024). Disse GPU’er deles mellem High-Flyer og DeepSeek og anvendes til alt fra algoritmisk handel til forskning i ultra-skalerede sprogmodeller – hvilket understreger den intense globale konkurrence om den mest avancerede AI-hardware.
Prissammenfatning for AI-hardware (2023–2025, Markedsestimater)
• Nvidia A100 40GB: ca. 8.000–10.000 USD
• Nvidia A100 80GB: ca. 15.000–17.000 USD
• Nvidia H100 (80GB, SXM5): ca. 25.000–35.000 USD
• Nvidia B100: Estimeret pris mellem 30.000 og 40.000 USD+
• Nvidia B200: Forventet pris over 40.000 USD
• Google TPU v4: Ikke kommercialiseret som produkt; tilgængelig via Google Cloud, med en estimeret værdi på over 10.000 USD pr. modul
• Tesla Dojo D1-chip: Pris ikke offentliggjort (eksklusivt internt brug af Tesla)
• Nvidia H800 (til Kina): ca. ¥200.000 (estimeret pris i Kina, svarende til ca. 3,6 millioner KRW, afhængig af valutakurs)
• Nvidia H20 (til Kina): Estimeret pris omkring 10.000 USD
Disse priser kan variere afhængigt af markedssituationen og efterspørgslen. Under den nuværende AI-boom kan selv brugte GPU’er undertiden overgå priserne på nye enheder. Selvom priserne forventes at stabilisere sig med den massive lancering af B100 i 2025 og konkurrence fra AMD og Intel, er anskaffelse af AI-chips i øjeblikket stadig en betydelig investering for virksomheder.
Konklusion
Nvidia Blackwell B100 fremstår som en ægte disruptor i den æra, hvor AI-beregning når ekstreme højder. Med en op til 5 gange højere ydelse sammenlignet med H100 og med en øget hukommelseskapacitet samt bred båndbredde, vil B100 blive en kritisk infrastruktur for træning af næste generations ultra-skalerede modeller, som efterfølgerne til GPT-4. Selvom der findes specialiserede løsninger som Google TPU og Tesla Dojo, gør Nvidias alsidighed og robuste økosystem det usandsynligt, at B100s indflydelse vil blive indhentet på kort sigt.
Førende AI-projekter som OpenAIs GPT og xAIs Grok forventes at udvikle sig hurtigere, i større skala og med højere intelligens takket være brugen af B100 og fremtidige GPU’er. Især kan Elon Musks vision om en supercomputer med 1 million GPU’er – hvis den bliver realiseret – eksponentielt løfte AI-ydelseskurven. Samtidig viser DeepSeek-sagen, at den globale konkurrence om avanceret AI-teknologi og strategier til at omgå handelsrestriktioner vil intensiveres, hvilket kræver, at man ikke kun tager højde for teknologiske aspekter, men også politiske og strategiske overvejelser i forsyningen af AI-semiconductors.
Kort sagt vil sloganet “Bedre GPU’er genererer stærkere AI” forblive sandt i lang tid. Nvidia Blackwell B100 og dens efterfølger Rubin vil åbne op for nye muligheder og udfordringer i AI-industrien, og hvordan disse teknologiske fremskridt udnyttes, vil afgøre kløften i AI-kapacitet mellem virksomheder og nationer. Forskere og branchefolk skal nøje følge disse hardware-roadmaps og fortsætte med at innovere i modelarkitektur og -optimering for at skabe kreative og meningsfulde resultater. Trods den intense konkurrence håber vi, at disse teknologiske fremskridt vil føre til endnu mere kapable AI-systemer, som i sidste ende vil gavne menneskeheden.
#NVIDIA #Blackwell #B100 #H100 #A100
#GPU #AI #KunstigIntelligens #GPT #Grok #DeepSeek #ElonMusk
#TeslaDojo #GoogleTPU #Supercomputer #MillionGPU #AIRevolution
#DeepLearning #MachineLearning #DataCenter #TechNews #ITNyheder