一句話摘要： 想極速與最長上下文，用 NVIDIA Blackwell；要低瓦高容量與高 CP 值，選 AMD MI300X——真正的勝負取決於你的 KPI 與荷包。

1. 前言：為何 2025 年成了「雙雄決戰年」？

在 Hopper H100 稱霸兩年後，生成式 AI 的算力需求依舊瘋狂暴漲：

  • 上下文長度從 32 K 躍升至 1 M token，引爆記憶體飢渴。NVIDIA Developer
  • 開源模型下載已破 12 億；企業愈來愈想把 LLM 私有化，降低 API 成本與法規風險。

硬體商因而走出兩條相反卻互補的路線——極致算力 vs. 超大容量——最具代表性的，就是 NVIDIA Blackwell B200 與 AMD Instinct MI300X。

2. 兩大架構：同是 192 GB HBM，靈魂卻迥異

2‑1. Blackwell：把「一座超算」縮進一張卡

  • 製程：TSMC 4N，雙 die CoWoS；共 208 B 電晶體。
  • 峰值算力：FP4 模式 40 PFLOPS，FP8 20 PFLOPS，FP16 10 PFLOPS。AnandTech
  • 記憶體：最新 HBM3E 192 GB，頻寬高達 8 TB/s。
  • 互聯：每卡掛 18 G Bps NVLink‑5；NVL72 機櫃把 72 顆 GPU 串成「一張超級 GPU」。NVIDIA Developer
  • 功耗：單卡約 1 kW，8 卡 DGX B200 機箱吃掉 14 kW。Enterprise Technology News and Analysis

設計哲學：用超高頻寬＋FP4 量化換取「最大 tokens/sec」，服務全球級 Copilot 與多模態推理。

2‑2. MI300X：3D Chiplet + 低瓦，讓大模型塞進單卡

  • 製程：5 nm + 6 nm 3D Chiplet（CDNA 3），把 24 層 HBM 堆疊在 GPU 上。AMD
  • 峰值算力：FP8 約 2.6 PFLOPS；FP16 1.3 PFLOPS。
  • 記憶體：HBM3 192 GB，頻寬 5.3 TB/s。
  • 功耗：750 W（OAM 模組）。
  • 售價：據產業報價 $10–15 k，僅為 Blackwell 三分之一。Reddit

設計哲學：用「大容量＋合理瓦數＋平價」攻佔私有雲與企業 on‑prem 市場。

3. 性能實測：MLPerf v5.0 怎麼說？

Benchmark8× B200 NVL8× H2008× MI325X*
Llama 2 70B（互動）3.1 × H200 throughput1 ×0.93 × H200
Llama 3.1 405B（Server）3.4 × H2001 ×—

MI325X 與 MI300X 架構與容量相同，時脈略高，故可視為 MI300X 上限。NVIDIA DeveloperROCm Blogs

關鍵觀察

  • 延遲/吞吐極限：Blackwell + TensorRT‑LLM 把 FP4 與 NVLink 榨到極致，8 卡即可達 H200 3× 吞吐。
  • 大模型一次裝載：70‑110 B 參數模型單卡塞得下 MI300X；若拆分層數過多同時影響延遲與能源。

4. 軟體生態：CUDA 優勢仍在，ROCm 追趕速度前所未見

面向NVIDIAAMD
SDKCUDA 12 + TensorRT‑LLM（內建 FP4 自動量化）ROCm 6.4，整合 vLLM / SGLang / Flash‑Attention‑3
開源支援cuDNN、PyTorch nightly 同步更新vLLM 官方 Docker、MII、llama.cpp 皆已主線化
雲端AWS、Azure、GCP 均宣告 2025 H2 Blackwell 實例Azure、Meta、Lambda 大量採購 MI300X

趨勢： CUDA 封閉卻成熟；ROCm 開源策略吸引「把 LLM 下放到私有機房」的客戶，並藉社群貢獻迅速抹平差距。AnandTechMLCommons

5. 成本、能耗與 TCO

指標B200MI300X
單卡售價（估）$30–40 k$10–15 k
TBP~1 kW750 W
年電費（$0.12/kWh）$10 k$7.9 k
機櫃密度14 kW / 8 GPU6 kW / 8 GPU

若你打算擴充到百卡等級，硬體 CAPEX + 電力 OPEX 差距可達數百萬美元；除非延遲是首要命門，否則 MI300X 的性價比更難忽視。Enterprise Technology News and AnalysisReddit

6. 適用場景決策矩陣

需求特徵建議 GPU理由
全球級 Copilot / 多模態助手（99th 延遲 < 100 ms）BlackwellFP4 + NVLink 打極限，延遲最低
私有雲 / 機密資料微調（70‑110 B 模型單卡）MI300X大容量、低瓦，可省 60 % 成本
API‑SaaS 多租戶（追求 tokens/瓦）視預算混配先用 MI300X 起量，再加入 B200 作熱門模型快取

7. 未來展望：卡王之戰遠未結束

  1. 軟體優化仍可翻盤
     AMD 已公開 FP6/FP4 量化 roadmap；若 2026 前整合成功，MI300X 可能把「每瓦吞吐」再提 40 %。
  2. HBM 產能瓶頸
     兩家都吃同一條供應鏈；HBM3E 良率決定交貨速度，也將影響你的採購排程。
  3. 監管與綠能壓力
     歐盟 AI Act 與各國碳稅，讓「功耗 / CO₂ 排放」成為董事會 KPI。少 250 W 聽起來不多，若你有千卡集群就是 250 kW。Reddit

8. 結論：沒有完美 GPU，只有合身 KPI

  • 速度王：Blackwell 把「一塊卡」做到極致，小至 Chat 完成時間，大到 Llama 3 百億級訓練，都能用吞吐換時間。
  • CP 值王：MI300X 以三分之一成本、四分之三性能＋同級記憶體，在私有雲與推理市場殺出血路。

決策公式：
總 TCO = (GPU 價格 + 電力 + 機房改造) / 預期 tokens
別忘了把 工程師生產力、合規時間與風險保險 打進負號，答案自然浮現。