📍商業策略調整（原預期2024年底出貨 100 萬顆 GPU，實際可能只有70萬顆） 1️⃣B200時期策略：採公版規格，限制伺服器廠商的設計自由度 2️⃣B300策略變更： -回歸販售 GPU 模組與 CPU 晶片，放寬伺服器設計權限，並可自由選擇電源、網路晶片等硬體。例如 Meta可選擇博通網路晶片，而非輝達方案 -B300改進前一代的散熱與功耗規劃，提升效能穩定性 📍與對手AMD的策略對比 早期輝達HBM配置較少，後來因AMD提供更多 HBM記憶體策略而被迫提升規格，以增強推理模型運算能力分；AMD在軟體層面仍較弱，透過硬體增加HBM來提升競爭力 📍與對手英特爾策略的對比 1️⃣Lunar Lake CPU內建記憶體，提升省電與運算效率，但影響PC廠商（Asus、Acer）選配記憶體的靈活性，最終取消此設計 📍總結 1️⃣更大記憶體容量：有助AI推理應用，特別是 OpenAI O3模型等大型AI需求 2️⃣更靈活的供應鏈策略：讓伺服器廠商更願意與輝達合作，減少產業鏈衝突 3️⃣B300仍採用Blackwell架構，但性能優化與記憶體提升，在軟硬體整合（CUDA）方面仍佔主導地位 留言續（2/5）