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B300 288GB上线后，B200与H100算力性价比分析是否被改写？单位Token成本重算指南
2026年年中，NVIDIA Blackwell Ultra（B300）上线，面对B200的时租，多付约1.75倍时租能否被拓扑简化赚回？本文用单位Token成本框架给出答案。一、B300上线后，高端卡的价格梯队被拉成了什么样B300（Blackwell Ultra）的公开规格是288GB HBM3e显存（2026年公开规格）和15 PFLOPS密集FP4算力（2026年公开规格），显存容量比B200的192GB提升50%，密集计算性能提升1.5倍。在2026年年中的云算力平台公开数据里，B300的按量租赁中位价格在8.13-8.75美元/GPU-小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据），而B200的单卡租金分布在3.70-5.89美元/小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据）。按中位价估算，B300时租约为B200的1.7-1.8倍，但显存只多了50%。这并非线性关系，如果B300不能带来等比例的吞吐提升或节点数缩减，它可能只是纸面上的性能冠军。原有针对B200与H100的性价比结论，需要拉回真实负载下重新验算。注意，本文所有价格和规格均来自公开可查的2026年资料，不引用任何未经证实的基准测试数据。二、288GB对192GB：50%显存提升真正解决的是哪一类问题显存多出96GB，看起来只是容量变化，但实际上受益场景是阶跃式的。第一类是大参数模型的权重驻留：当模型权重加KV Cache超过192GB时，B200 单卡放不下，通常会先走单节点多卡张量并行；只有当整机显存也不够时才需要跨节点。真正产生成本跃迁的是“跨节点”这一步，而非“跨卡”。B300 可能单节点装下，省去通信开销。第二类是长上下文场景：上下文长度翻倍，KV Cache几乎线性增长，比如一个百B级模型，上下文从32K扩到128K，KV Cache可能多出几十GB，这正是288GB显存的用武之地。但要注意，显存提升的收益不是对所有模型都生效。如果你的模型权重加KV Cache远小于192GB，或者并发很低，那50%显存增量只是冗余，无法转化为成本优势。所以，288GB的价值在于它是否跨过了“模型能否装进单卡或单节点”的门槛。那么，288GB显存大致能装下什么规模的模型？按FP8口径，权重约230GB以内的模型有机会单卡驻留，具体仍取决于KV Cache和框架开销，需按第三节公式估算。三、把显存容量换算成节点数：什么规模的模型会从跨节点回到单节点以下为估算方法示例，参数需用自身负载替换。所需显存 ≈ 参数量（B）× 精度字节数 + KV Cache大小 + 框架与激活开销（通常留20%余量）例如，一个700B参数的模型用FP8（每参数1字节），设KV Cache估算为100GB（假设值，非实测），则总需求 = 700GB + 100GB = 800GB，加上20%余量后为 800GB × 1.2 = 960GB。若每节点4卡（示例设定），B200单卡192GB，需要卡数 = 960 ÷ 192 = 5 卡，按每节点4卡（示例设定）需跨2个节点；B300单卡288GB，需要卡数 = ceil(960/288) = 4卡，单节点即可。节点数从2降至1，省去的不仅是跨节点通信的延迟，还有网络带宽的租用成本。但若参数降到100B规模，权重约100GB（FP8），加上KV Cache是否超过192GB取决于上下文长度与并发，请用上式代入你的上下文长度与并发自算。若未超过，B200单卡即可，B300的显存提升就不改变节点数，这时多付的时租就是纯溢价。四、15 PFLOPS密集FP4与1.5倍算力提升，落到实际吞吐上还剩多少纸面算力提升是上界，而非预期收益。实际吞吐受限于三个环节：访存瓶颈、batch组织、解码阶段的带宽特性。生成式推理中，KV Cache的反复读取常使GPU处于内存带宽受限状态，而不是计算受限。B300的15 PFLOPS密集FP4是峰值，但若模型未用FP4量化（可能带来精度损失），或算子库未充分优化，实际吞吐可能远低于1.5倍提升。资料包未提供B300的实测吞吐数据，因此这里只给出判断框架，要点如下：预填充 vs 解码阶段：预填充阶段通常计算密集，解码阶段通常带宽受限。峰值算力提升更可能体现在预填充阶段；若你的负载长解码占主导，算力提升可能大打折扣。FP4量化精度回归：若采用FP4量化，需对比量化前后模型在验证集上的精度下降是否在可接受范围内；若不能接受，则无法利用FP4峰值。batch与并发影响：峰值利用率往往需要高batch size才能达到，若你的并发分布较稀疏，实际吞吐可能远低于峰值。以上为判断框架而非实测，请根据自身负载验证。五、单价不等于成本：一套可复用的每百万Token成本推算公式核心公式：每百万Token成本 =（卡数 × 时租） ÷（实测吞吐 × 3600）× 10⁶其中，实测吞吐单位是 tokens/s。在此基础上，还应加入三个修正项：利用率：实际负载不会时刻跑满，通常按70%-85%折算；节点数放大系数：如果跨节点，需考虑通信开销导致的吞吐损失；长尾并发冗余：为应对峰值要预留10%-30%的算力。用公开时租区间演示反向求解（示例算法，假设值非实测，输出需替换你的实测值）：假设某模型在B200上实测吞吐2000 tokens/s，单卡完成（无需跨节点），时租取中位数4.8美元。B300时租取中位数8.4美元，若要在不改变节点数（假设均单卡）的情况下追平单位成本，所需B300吞吐为：吞吐_B300 = 2000 × (8.4/4.8) ≈ 3500 tokens/s，约为B200的1.75倍。该阈值高于B300纸面算力提升的1.5倍，因此在节点数不变的场景下，B300难以仅靠吞吐追平单位成本。若B300因显存充足将节点数从2降至1，而B200需2节点，则B200成本翻倍，B300才可能显得划算。六、B300上线为什么没有让B200和H100立刻失去价值B300的定位是超大模型与长上下文场景，不是通用替代品。对于显存不构成瓶颈的中等规模推理，B200在3.70-5.89美元/小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据）的时租区间仍有明确性价比。B300上线并不会自动让旧卡降价——资料包未提供任何价格变动证据，不宜推测。价格梯队是分层分工：低端有消费级卡，中端有B200，高端有B300，各守其位。继续留在H100还是换B200，可从三个维度判断：生态与算子稳定性：H100的CUDA生态成熟，若你的生产栈已深度依赖其算子库，迁移成本可能超过算力提升收益。存量资产折旧：若已持有H100资产，应优先考虑折旧成本，而非仅看时租。显存是否触及瓶颈：若当前模型在H100上未出现显存溢出或跨节点需求，换B200的紧迫性就低；若显存已近极限，则B200的192GB显存才有吸引力。以上为定位与方法论讨论，不涉及其具体规格与价格。七、下限在哪里：32GB消费级卡就够用的那部分需求，不该被高端卡叙事绑架2026年7月的云端监测数据显示，RTX 5090的32GB GDDR7显存时租约0.47-0.56美元/小时（2026年7月末多平台监测数据），带宽1.79 TB/s，比RTX 4090吞吐提升30%-70%。而16GB的RTX 5080（约0.22美元/小时，2026年7月末多平台监测数据）在运行大于8B或未过度量化的模型时极易VRAM溢出。32GB显存可以无溢出运行32B模型及并发KV Cache。这意味着，如果你的模型在30B级别以下，且不追求极长上下文，消费级卡就足够，完全不必跨进8美元档位。八、四档决策表：什么时候留在H100，什么时候上B200，什么时候必须上B300，什么时候消费级卡就够触发条件推荐档位判断依据验证方式（需实测）模型<32B，中等上下文和并发，显存需求未触及单卡上限消费级卡（如RTX 5090）32GB显存无溢出，时租<1美元显存峰值、吞吐已有H100存量、生态依赖强，且模型显存需求未触及单卡上限H100（定位性描述）本文不引用其具体显存与价格数据，需自行按第五节公式代入实测吞吐、显存峰值模型32B-100B，上下文中等，单卡显存可容纳B200或H100单卡显存可容纳，无需跨节点；若需跨节点，参考B300档显存峰值、是否跨节点、吞吐模型100B以上，长上下文，或需跨节点B300288GB可单节点装下，省通信成本；若需跨节点，考虑B300节点数、吞吐、P99延迟实际选择应结合第五节公式计算成本，并实测验证。九、用按量资源做一次跨代同负载对照实测：步骤与检查清单要得到自己的每百万Token成本，建议按以下步骤做对照测试：固定模型、上下文长度分布和并发曲线。在支持多GPU型号选择、按量计费、即开即用的平台（如NexGPU）上，用短周期按量实例分别跑通同一套负载，测完即释放。记录实测吞吐、P99延迟、显存峰值和利用率。代入第五节公式，计算各自的单位Token成本。先用第五节公式按自身真实负载算一遍单位 Token 成本，再用按量资源做一次跨档位对照实测，最后再决定采购档位。任何纸面对比都比不上实测数据——你的模型、你的负载，才是最终决策依据。