综上所述，H100显卡之所以比黄金更贵，是由于其技术价值、市场需求、稀缺性、供货承诺、英伟达的战略布局以及应用领域与性能表现等多方面因素共同作用的结果。
H100显卡的稀缺性令人瞩目，其在推理速度和训练速度上的表现分别提高了5倍和3倍，使用集群计算方式，训练速度可提高9倍。相较于A100，H100单卡费用大约是5～2倍，但训练效率提升200%，单美元性能更高。搭配英伟达最新的高速连接系统，每美元的GPU性能可能提升4-5倍，因此受到客户的狂热追捧。
华尔街与硅谷的联姻以H100显卡——这块业界至宝——作为抵押，掀起了一个前所未有的融资风暴。CoreWeave，这家AI云服务新贵，凭借与英伟达的深度合作，成功获得230亿美元的巨额债务支持。这家公司的崛起，从挖矿起步，而后转向为企业级数据中心，H100显卡的供货承诺如同黄金时代的土地批文，赋予了它独特价值。
谷歌搜索结果表明，Nvidia A100是另一个被提及的高价显卡，但H100的性能和费用显然更胜一筹。New Bing和ChatGPT之前提供的答案如Tesla V100和Nvidia P6000并非最贵，它们的费用和地位已经发生了变化。ChatGPT在更新后的答案中给出了A100，显示出其一定程度的准确性。
世界最贵的GPU包括多个型号，其中NVIDIA A100 Tensor Core GPU、华硕ROG Astral GeForce RTX 5090 Dhahab OC 黄金版显卡以及英伟达的H100 GPU都是当前市场上非常昂贵的GPU。NVIDIA A100 Tensor Core GPU：它是当前市场上最为昂贵的GPU之一，专为支持复杂的AI模型和大量数据流而设计。
H100显卡配备了12496个CUDA核心，比上一代V100显卡增加了18%，使其在深度学习应用方面更具优势。显卡还支持TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，配备NVIDIA DLI加速器，提高了深度学习训练和推理效率。显存容量方面，H100显卡可达32GB，比V100显卡提高了33%，适用于大规模深度学习模型。
1、掌控AI算力入口，定义基础设施规则英伟达微软与Lambda豪掷数十亿联手英伟达，打造全球最强AI算力帝国！的目标是成为AI算力生态的掌控者微软与Lambda豪掷数十亿联手英伟达，打造全球最强AI算力帝国！：软件栈统一体验：通过Lepton平台和API，开发者无论使用哪家云厂商的英伟达GPU，都能获得一致的开发体验。算力入口价值：类似苹果App Store的模式，英伟达不生产所有硬件，但通过控制平台和分发渠道，掌控整个生态。
2、英伟达发布DRIVE Thor芯片，将取代Atlan成为DRIVE Orin的后续产品，于2025年投入生产，其算力达2000 TOPS，旨在为汽车中央计算架构服务，并可被配置为多种模式，汽车和机器人业务正成为英伟达新增长引擎。
3、H20芯片是英伟达专为中国市场设计的“特供版”AI芯片，基于Hopper架构，配备96GB HBM3显存和0TB/s带宽，但算力仅为旗舰H100的20%。这款芯片曾因美国禁令面临断供危机，导致腾讯、阿里等科技巨头紧急囤货，费用飙升。然而，在经过短短三个月后，美国政府批准了H20芯片的对华出口许可。
4、百度旗下的集度汽车推出了首款汽车机器人ROBO-01，号称采用了自研的舱驾融合技术。虽然仍搭载了高通8295智舱芯片和英伟达Orin X智驾芯片两颗域控制器，但基于SOA的舱驾融合技术实现了算力共享、感知共享、服务共享，提升了用户体验和系统安全性。
5、英伟达的GPU-CPU超级芯片Grace Hopper是一款将Grace CPU与Hopper GPU通过NVlink Chip-2-Chip（C2C）技术紧密集成的高性能异构计算平台，旨在为高性能计算（HPC）和人工智能（AI）负载提供高效、低延迟的内存一致性和高带宽通信能力。
6、PTX编程的核心优势PTX是英伟达设计的中间指令集架构，介于高级语言（如CUDA C/C++）与底层机器代码（SASS）之间。其关键特性包括：细粒度优化能力：PTX允许直接操作寄存器分配、线程/线程束级别的调整，而CUDA等高级语言无法实现此类底层控制。
1、据新浪网报道，英伟达于近日发布了新一代AI芯片H200 Tensor Core GPU。这款芯片作为英伟达在AI领域的又一力作，具有显著的技术突破和性能提升。技术亮点 首款配备HBM3e的GPU：H200是英伟达首款采用HBM3e（高带宽内存第三代增强版）的GPU，这一创新使得H200的内存容量更大、速度更快。
2、英伟达H200作为新一代AI算力核心，主要应用于 企业级人工智能训练与推理、科学计算、高端图形处理 三大核心领域，覆盖多行业高算力需求场景。
3、英伟达于当地时间11月13日宣布推出新一代AI芯片H200，该芯片基于NVIDIA Hopper？架构，配备HBM3e内存，在性能、内存容量和带宽方面实现显著提升，将于2024年第二季度向全球系统制造商和云服务提供商供货。核心架构与内存技术H200是首款采用HBM3e内存的GPU，提供每秒8 TB的内存带宽和141GB的内存容量。
