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　　超大规模数据中心运营商使用英伟达当前的Blackwell AI GPU构建一座1吉瓦规模的数据中心，其建造成本将是使用谷歌TPU或亚马逊Trainium芯片构建同等规模数据中心的两倍。

　　尽管英伟达Blackwell芯片的数据中心建造成本翻倍，但摩根士丹利认为其计算效率远超定制芯片。

　　摩根士丹利在报告中将英伟达多款GPU与亚马逊及谷歌的定制ASIC芯片进行了每瓦TFLOPS性能对比。测算结果显示，英伟达芯片的每瓦性能比这些定制ASIC芯片高出2到8倍。

　　此前，英伟达CEO黄仁勋曾多次公开表示，英伟达芯片虽然价格高昂，但长期来看能为客户带来更高的回报。

　　在具体每瓦浮点运算性能得分中，英伟达计划推出的下一代Vera Rubin（FP4）架构芯片得分高达19.5，位居榜单第一。英伟达其他芯片Vera Rubin（FP8）得分为6.8，GB300（FP8）得分为6.0，H100（FP8）得分为3.1。

　　作为对比，谷歌的TPUv7（FP8）得分仅为4.3，亚马逊的Trn3（FP8）得分仅为2.5，两者的定制芯片性能基本介于英伟达Blackwell与上一代Hopper之间，部分指标甚至低于Hopper。

　　不过评估AI芯片还有其他维度。人工智能基础设施提供商Nebius分析指出，另一大关键标准是每百万Token的生成成本与GPU每小时运行成本的比值。

　　根据Nebius测算，Groq AI芯片每生成百万Token的成本为5到10美分（约合0.34至0.68元人民币），其生成速度达每秒800个Token。

　　英伟达Blackwell芯片每生成百万Token的成本则为25美分（约合1.70元人民币），生成速度约为每秒450个Token。