2024 年 3 月，在美国加州圣何塞会议中心举行的 GTC 2024 大会上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋带来了 Blackwell 架构 GPU，其中包括了用于取代 H100/H200 的 B200 GPU，是一款纯 GPU 设计。自大型语言模型（LLM）时代兴起以来，英伟达 GPU 的残余价格已成为衡量当前 AI 超级周期健康状况的某种晴雨表。

据 Wccftech报道，一般设备的直线折旧是将其原始成本除以预计使用寿命，残余价格则是通过原始成本中扣除累计折旧计算得出。调查发现，目前 B200 GPU 的残余价格是最初上市价格的 158%，这意味着用户不但能用它创造财富，其本身也在升值，这很大程度上是由于其相对稀缺性和市场持续不断的需求。

另外直到现在，B200 GPU 在推理工作负载中的表现依然高效，也推高了其价值。从这点上来讲，更早之前推出的 A100 和 H100 GPU，目前的残余价格也远高于 " 按 3 年或 5 年直线折旧法推算的价值 "，可见市场需求旺盛。

GPU 融资已成为 AI 基础设施领域的一个核心痛点，有 AI 初创企业反映，现在越来越多地被要求预留三年的计算资源，而不是一年，同时需要预付 30% 至 40% 的费用。提供商并非随意施加这些繁重的条款，为了购入 GPU 保证计算资源，这种投入是巨大的。

B200 采用了台积电（TSMC）改进的 4NP 定制工艺制造，整合了两个独立制造的 Die，共有 2080 亿个晶体管，使用了新的 NVLink 5.0 技术来连接两块芯片。其拥有 160 组 SM，对应 20480 个核心，搭配的使 192GB 的 HBM3E，提供了高达 8TB/s 的带宽，功耗达到了 700W。B200 引入了第二代 Transformer 引擎，支持新的 FP6 格式，单个 GPU 提供了 20 petaflops 的 AI 性能，大概五倍于 H100 的 4 petaflops。