最近很多客户都在问，H100和H200到底哪个更强。说真的，这两款卡性能确实有差距，但是是具体差多少，还得看实际应用场景。
架构进化带来性能提升
H200用了新一代Hopper架构，RT Core布局更合理，光追效率提升明显。H100还是老架构，虽然也不差，但是是终究比不过新玩意儿。尤其是HBM3显存，H200直接上了1024bit总线，带宽翻倍，纠错机制也更完善。
实际测试下来，H200在AI训练场景下，Tensor Core利用率比H100高了不少。MLPerf推理测试中，每epoch时间能缩短15%左右。这对大模型训练公司来说，可是实打实的效率提升呀。
算力差距与成本控制
NVLink互联带宽方面，H200能做到900GB/s，H100只有600GB/s。算力差距大概在30%左右吧。不过H100整机220万的价格，H200要230万，性价比这块儿得好好掂量掂量。
电费这块也得算进去。以0.8元/度计算，每天24小时，一年下来能耗成本可不低。建议企业采购时做个三年TCO总成本核算，把散热、机架这些隐形成本都考虑进去。
采购策略建议
对于做AI训练的企业，建议优先考虑H200。
计算资源密集型场景下，它带来的效率提升能更快收回成本。如果是做推理或者普通深度学习，H100可能更划算。
库存这块儿，建议采用"20%安全库存+50%流动库存+30%期货"的策略。现在GPU市场波动大，保守点更稳当。渠道方面，品牌直供最好，但是是价格高。保税仓渠道性价比不错，就是供货周期稍长。
关注显卡市场的朋友应该都发现了，价格走势和海关数据关联很大。Q2一般会下调15%左右，建议趁这个时间点下单。换代周期的话，按摩尔定律来算，2.3年左右是最佳更换节点。
最后提醒一句，买英伟达显卡一定要做四码合一验证。SN码、PCB码、包装码、官网数据，一个都不能少。毕竟这几十万的东西，谨慎点总没错。