大摩：辉达Blackwell比谷歌TPU、亚马逊Trn3贵两倍 但长期总体拥有成本优势明显

摩根士丹利 (下称大摩) 出具最新研究报告指出，超大规模资料中心业者若採用辉达现役 Blackwell AI GPU 兴建一座容量达 1 GW 的资料中心，建造成本将是使用谷歌 TPU 或亚马逊 Trainium 晶片的两倍，初期投入虽高，但 Blackwell 在计算效率上明显优于客製化晶片，整体性价比仍具竞争力。

大摩在报告中比较辉达多款 GPU 与亚马逊、谷歌专用 ASIC 在每瓦 TFLOPS(每秒兆次浮点运算) 表现，结果显示，辉达晶片的能源效率比竞争对手高出 2 至 8 倍。

在未来产品线方面，辉达打算推出的下一代 Vera Rubin 架构 (FP4) 得分高达 19.5，居榜单首位，Vera Rubin(FP8)与 GB300(FP8)分别为 6.8 与 6.0，现役旗舰 H100(FP8)则为 3.1。

相较之下，谷歌 TPUv7(FP8) 得分 4.3，亚马逊 Trn3(FP8) 仅 2.5，效能大致落在 Blackwell 与上代 Hopper 之间，部分指标甚至低于 Hopper。

不过，评估 AI 晶片不能只看算力与能耗。

AI 基础设施业者 Nebius 指出，每百万 Token 生成成本与 GPU 每小时运行成本的比率同样关键。测算显示，Groq 晶片每百万 Token 成本约 5 至 10 美分，生成速度每秒 800 Token，Blackwell 成本则为 25 美分，速度每秒约 450 Token。

专家认为，随着 AI 模型规模持续扩大，高效能与总体拥有成本 (TCO) 的平衡，将决定未来资料中心的晶片选型策略。