H100 vs B200：实际工作负载下哪家 GPU 性价比更高

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B200 有 192GB HBM3e（vs H100 的 80GB）和更高带宽，但 H100 在 fits-in-memory 的场景下性价比更优；关键是成本 per useful output 而非 GPU-hour 单价。

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NVIDIA H100 多年来一直是生产级 AI 工作负载的首选 GPU。

如今，B200 已至，拥有更大的显存、更高的带宽，以及 Blackwell 架构的新一代 Tensor Core。

那么，是否应该升级？

真正的问题不是"哪款 GPU 更快？"

而是"哪款 GPU 能让我的工作负载获得最高的性价比？"

最大的差异在于显存。

192GB 的显存容量改变了单卡能运行的内容。原本需要多块 H100 才能运行的大模型和长上下文工作负载，现在可能只需更少数量的 B200 即可容纳，从而降低了多卡服务的复杂性和通信开销。

这就有意思了。

在 Packet.ai 上，B200 目前起步价为 $3.75/GPU 小时，而 H100 起步价为 $2.50/GPU 小时。

也就是说 B200 的小时成本更高。

但 GPU 小时不是衡量 AI 推理最重要的指标。

重要的是每单位有效输出的成本——比如生成的 token 数、训练进度，或完成的任务数。

如果你的工作负载在 H100 上跑起来绰绰有余，为 B200 多付钱可能并不划算。

但如果你在运行 70B+ 的模型、长上下文推理、高并发，或能受益于 FP4 的工作负载，B200 额外的显存和算力可以让更高的小时成本变得值得。

选择 H100 如果：

选择 B200 如果：

B200 并不因为更新就自动成为更好的选择。

对于某些工作负载，H100 仍然是更经济的选择。

但对于更大的模型和高吞吐量推理，B200 额外的显存和 Blackwell 架构可以使其成为更好的长期投资。

正确的比较方式不是规格表上的 H100 vs B200。

而是针对你的工作负载、利用率和每输出成本，来选择 H100 还是 B200。

想要完整的对比吗？我们在完整指南中详细拆解了架构、基准测试、模型规模适配、定价、CUDA 兼容性、散热需求，以及每 token 成本的经济性分析：

H100 vs B200：哪款 GPU 才适合你的 AI 工作负载？