11月28日消息，谷歌在AI大模型訓練/推理上，實測NVIDIA的對比顯卡無疑是目前使用最多的，AMD、倍性Intel及谷歌等公司份額沒法比，價比問題來了，優勢NVIDIA到底強在哪里？谷歌

這里不用提什么CUDA生態優勢，也不用說AI算子等參數，實測Artificial Analysis直接對比了當前的對比三大推理方案的實際表現，分別使用谷歌TPU v6e、倍性AMD MI300X 及NVIDIA H100/B200來對比。價比

測試的優勢內容比較多，不過我們只看一個綜合性的谷歌就夠了，在30Token/s速度下每百萬輸入輸出的實測成本，跑的對比模型是Llama 3.3 70B。

在這方面，H100的成本是1.06美元，H200也只有1.17美元，B200 TensorRT是1.23美元，B200是1.45美元，AMD的MI300X是2.24美元，而谷歌的TPU v6e是5.13美元。

對比下來，N卡相對AMD是至少2倍的性價比優勢，對比谷歌則是5倍左右的優勢，差距非常明顯。

哪怕是用NVIDIA最新最貴的B200顯卡，成本提升也不算太明顯，畢竟性能是大增的，比AMD及谷歌的依然有很大優勢。

現在可以說，AMD及谷歌當前的AI卡還是差不少的，但兩家下一代產品提升很猛，AMD的MI400X系列最多432GB HBM4顯存，谷歌的TPU v7據說也是幾倍的性能提升，屆時可能改寫這個評測結果。

當然，NVIDIA也不會坐以待斃，下一代的Rubin顯卡也發布了，明年也會陸續上市，有望進一步擴大差距。