近日，黄仁勋让海外科技圈提前享受了圣诞节的喜悦。由于硅、封装以及芯片背板的问题，英伟达的Blackwell GPU曾多次传出延迟发布的消息，但这并未阻止英伟达持续推进其技术发展。在GB200和B200发布六个月后，英伟达宣布将推出全新的GPU GB300和B300。外界可能看起来像是一个循序渐进的过程，但实际上，这是一种非常高效的迭代。全新GPU为大模型的推理和训练性能带来了巨大的提升，对于大模型公司和存储供应商来说，无疑是一份巨大的圣诞礼物。
B300是台积电4NP工艺（英伟达定制工艺，属于5nm制程节点的一部分）节点上的一个全新流片。定制化工艺做了一个调整设计，专用于计算芯片，使得B300浮点运算比B200高50%，GB300和B300的热设计功耗分别达到1.4KW和1.2KW，而相比之下，GB200和B200的热设计功耗分别为1.2KW和1K。
此外，内存从8-Hi（8层堆叠）升级到12-Hi HBM3E，每个GPU的HBM容量增加到288GB，但引脚速度保持不变，所以每个GPU内存带宽仍然是8TB/s。不过，在至少未来九个月内，他们都没有机会获得GB200或GB300订单。
在自然环境中，大型数据中心使用这些先进设备进行AI任务处理时，其背后的科学原理与自然世界中的复杂系统有着惊人的相似性。正如自然界中的生物通过不断适应环境来提高生存能力一样，大型数据中心利用这些先进设备来优化AI算法，以更好地解决复杂问题。
随着技术不断发展，我们可以预见在不远将来，这些先进设备会被应用于更加广泛的人类活动中，比如自动驾驶车辆、医疗诊断等领域，这些都是依赖于强大的AI计算能力实现的大型项目。在这个过程中，我们也会看到更多关于人工智能如何帮助我们理解自然世界，以及如何借助自然界启发人工智能创新思维模式。这是一个充满希望但也充满挑战性的时代，因为它要求我们必须对待技术既负责又审慎，同时还要确保它们能够成为人类社会发展不可或缺的一部分。
