英伟达的 GB300 和 B300 GPU，包括其性能提升、供应链变化、对超大规模云计算公司的影响以及利润率变化。
性能提升计算能力增强：B300 GPU 基于台积电 4NP 工艺节点新设计，产品级 FLOPS 比 B200 高 50%，部分源于 200W 额外功率，TDP 提升，其余来自架构和系统级增强（如 CPU 与 GPU 间电力调配）。
内存升级：内存从 8 - Hi HBM3E 升级到 12 - Hi HBM3E，容量达 288GB，但针脚速度不变，内存带宽仍为 8TB/s。这对推理模型训练和推理至关重要，如 OpenAI O3 风格的 LLM 推理训练，可应对长序列长度增加的 KVCache，提升交互性、降低成本、完整报告&纪要关注公众号奥KA姆剃刀改善用户体验，使更智能模型能解决更多问题并增加收入。
NVL72 优势：GB200 NVL72 和 GB300 NVL72 对实现关键功能重要，如提高互动性、利用 72 个 GPU 分散 KVCache 实现更长思维链、提升批量大小扩展性、增加搜索样本提高准确性和模型性能，代币经济学在长推理链上优势超 10 倍，是扩展推理长度和保持高批量的唯一方式。
供应链变化组件供应调整：GB300 推出后，英伟达供应内容改变，不再提供整个 Bianca 板，而是在 “SXM Puck” 模块提供 B300，Grace CPU 采用 BGA 封装，HMC 来自 Axiado。最终客户直接采购计算板剩余组件，第二层内存变为 LPCAMM 模块（美光主要供应），交换机托盘和铜背板仍由英伟达提供。
制造机会变化：向 SXM Puck 转变使更多 OEM 和 ODM 可参与计算托盘制造，纬创失去 Bianca 板份额，FI 虽在 Bianca 板有损失，但因是 SXM Puck 及其插座独家制造商得以抵消，且英伟达正尝试引入其他供应商。
VRM 采购变化：大部分板载 VRM 内容将由超大规模云计算公司 / 原始设备制造商直接从 VRM 供应商采购，这导致单片电源系统市场份额受影响。
网络接口卡升级：英伟达在 GB300 平台提供 800G ConnectX - 8 网络接口卡，相比 ConnectX - 7 有 2 倍带宽、48 条 PCIe 通道，支持独特架构，具备 SpectrumX 功能，效率更高。
超大规模云计算公司影响订单转移与性能提升：GB200 和 GB300 延迟使许多超大规模云计算公司从 Q3 开始订单转向 GB300，因其性能提升，且 GB300 可让公司定制主板、冷却系统等。
亚马逊的改善：亚马逊此前因内部 NIC 无法部署 NVL72 机架，采用 NVL36 导致成本高，配置次优。GB300 使亚马逊能构建定制水冷主板，集成组件，回归 NVL72 架构并改善 TCO。
设计挑战与微软情况：超大规模云计算公司面临设计、验证和确认更多内容的挑战，是最复杂平台设计之一。微软因设计速度慢，部署 GB300 最慢，Q4 仍购买 GB200。
英伟达利润率变化成本与价格变化：内存升级使英伟达芯片层面 BOM 成本增加约 2500 美元，但因供应内容改变，不再提供 512GB LPDDR5X 并节省 PCB 成本，BOM 成本上升超 1000 美元，ASP 增加 4000 美元，增量毛利率为 73%，产品利润率中性。
趋势变化：HBM 在 BOM 中占比最大趋势持续，HBM 更新周期通常稀释利润，此次 GB300 情况是趋势变化，工程问题解决后良率和利润率将改善