摩尔定律渐微
摩尔定律开始失效了。 单位面积内的芯片算力被定格在 H100 量级。从 B200 开始， GPU 要沿着堆料的方法摊大饼了。B200 仅比 H100 加速 13%：
由于 B200 实际上是两块H100芯片拼起来的，单位面积内的算力需要除以二。以 LLM 目前最主要的训练方式 BF16 精度为计算单元，实际上 B200 的加速效果：
B200这代产品，虽然通过摊大饼的方式（两个Die双拼、NVL72 Giant GPU），做大了芯片性能，但并非通过工艺和技术架构演进获得增益，需要支付更多的成本在互联、散热、交换等非GPU领域，暗含了Nvidia自身的毛利率、净利率下行的趋势。
所以，GTC大会上，老黄刚演讲完DGX B200 NVL72系统架构，Nvidia的股价应声回落，道理都在这里。
配套部件的价值凸显
人类尚未实现AGI，而通往AGI的总指导方针是scaling-law， 参数量、数据、算力三者，只提升任何一个或者两个，总的增益都有上限，必须三者同步提升才能持续提升AI的效果。所以，不管摩尔定律是否有效，人类必须找到一个持续提升算力的途径。
半导体工艺效果越来越小，穷途暮路，只能通过摊大饼的方法scale out，通过系统层面优化，获取增益。而B200给业界打了一个样，打开了配套部件的创新空间：
1、3D封装；
2、更多、更快的HBM；
3、大规模NVLink-Switch导入224G 高速铜缆和连接器；
4、液冷散热技术；
5、Quantum-X800 InfiniBand芯片同步上市，光模块从800G升级到1.6T，给高速光模块带来新的代际空间；
6、更大、更多层数的PCB；
…
洞察结论
1、摩尔定律渐微，从Nvidia的芯片演进速度看，A100->H100->H200->B200，半导体自身的增益越来越弱。靶心已经固定不再是移动，AMD、Intel、BRCM等对手追赶的机会来了。华尔街是否已经有一点隐忧？
2、摩尔定律渐微，系统改进是未来的重要方向：a）持续加大HBM内存容量；b）持续提升互联带宽，从而提高GPU的并发度；c）持续提升集群规模，从而提升系统容量；d）持续提升散热能力，给摊大饼创造条件；…。
3、摩尔定律渐微，增量部件的价值将更加凸显（3D封装、HBM、液冷散热、高速光模块、高速连接器…），也将激发这些领域以更快的速度创新、更快的速度导入市场，做大的产业蛋糕。
完毕。