北京时间12月9日，据彭博社报道，美国总统特朗普已批准英伟达向中国出口其H200 AI芯片，条件是美国政府可从销售额中抽取25%的分成。

　　本文对当前主流的数据中心与云端AI芯片（涵盖训练与推理）进行系统性梳理与评分，以直观的“算力天梯图”形式，呈现从最强到最弱的性能梯度。

　　评分采用100分制，聚焦于2025年的市场与技术规格，涵盖 NVIDIA 各代架构，包括最新的 Blackwell 以及针对特定市场的特供版本。

　　2025 算力天梯图（数据中心/云端AI）

　　GPU算力全景：2025年AI芯片天梯图解读

　　评分基准：以 2025 年最前沿的 Blackwell 架构 为标杆（100分），其他架构按综合算力、互联带宽与场景适配性进行相对评分。重点关注AI训练与推理性能。

顶尖性能（85-100分）：Blackwell 架构

　　2024-2025年发布，采用台积电4NP工艺，晶体管达2080亿，支持FP4/FP6低精度计算。

　　- B300 / Blackwell Ultra：100分

　　- 当前最强量产芯片，专为万亿参数大模型设计。

　　- 配备288GB HBM3e显存，带宽达8TB/s，NVLink互联带宽1.8TB/s。

　　- 在LLM推理性能上，较Hopper架构提升11-15倍。

　　- GB200（Grace Blackwell超级芯片）：95分

　　- 集成Grace CPU与Blackwell GPU的超级芯片，平衡HPC与AI计算。

　　- 192GB HBM3e显存，8TB/s带宽，集成96核Arm CPU，适合Exascale级超算集群。

　　- B100：90分

　　- 标准数据中心级GPU，192GB HBM3e显存，8TB/s带宽。

　　- 性能远超上代Hopper，是大型AI训练的主力选择之一。

　　- B40 / B30（对华特供版）：75-80分

　　- 为符合出口管制而设计的版本，NVLink互联带宽降至约1TB/s。

　　- 单卡算力约为B100的80%，集群扩展能力受限，逻辑类似此前H800。

主流高性能（45-75分）：Hopper 架构

　　2022-2025年主流架构，台积电4N工艺，800亿晶体管，内置Transformer引擎并支持FP8。

　　- H200：75分

　　- 当前大模型训练与推理主力，141GB HBM3e显存，带宽4.8TB/s。

　　- 相比H100，带宽提升30%，FP8算力达4 PFLOPS。

　　- H100（SXM版）：60分

　　- 2023-2025年行业基准芯片，80GB HBM3显存，带宽3.35TB/s。

　　- 提供2 PFLOPS FP8算力，NVLink互联带宽900GB/s。

　　- H100 PCIe版：55分

　　- 规格与SXM版相同，但受PCIe接口限制，带宽与功耗较低，集群能力较弱。

　　- H800：45-50分

　　- 对华特供版，80GB HBM2e显存，带宽约2TB/s。

　　- 算力接近H100，但NVLink带宽降至400-480GB/s，导致集群效率下降约40%。

　　- H20：35-40分

　　- 为符合出口管制进一步降配，提供96GB/141GB HBM3显存变体。

　　- 总算力仅约为H100的15%，主打高带宽、低算力场景，仍支持900GB/s NVLink。

推理与专业视觉（20-55分）：Ada Lovelace 架构

　　2022-2025年推出，侧重AI推理与可视化，并非纯Tensor Core设计。

　　- L40S：50-55分

　　- 48GB GDDR6显存，FP32性能为A100的5倍，支持AI推理与3D渲染。

　　- 带宽864GB/s，适合AI推理与虚拟化混合负载。

　　- L40：40-45分

　　- 与L40S规格相似但未进行专项优化，适用于虚拟工作站及中小模型推理。

　　- L4：20-25分

　　- 低功耗边缘推理卡，24GB GDDR6显存，TDP仅72W。

　　- 效率约为旧款T4的2倍，适合部署在能受限的环境。

上一代主力（5-35分）：Ampere 架构

　　2020-2023年主力架构，台积电7nm工艺，支持MIG虚拟化与稀疏计算。

　　- A100 80GB：35分

　　- 上一代数据中心基础芯片，80GB HBM2e显存，带宽2TB/s。

　　- FP16算力312 TFLOPS，NVLink带宽600GB/s。

　　- A100 40GB：30分

　　- 显存减半，在大模型任务中处于劣势。

　　- A800：25-30分

　　- 对华特供版，NVLink带宽降至400GB/s，集群效率下降约30%。

　　- A40：20-25分

　　- 48GB GDDR6显存，兼顾AI推理与专业图形渲染。

　　- A30：15-20分

　　- 24GB HBM2显存，强在多实例GPU（MIG）虚拟化与通用AI计算。

　　- A10：10-15分

　　- 中等功耗推理卡，24GB GDDR6显存，TDP 150W。

　　- A16：5-10分

　　- 适用于虚拟桌面基础设施（VDI）与多实例场景，16GB GDDR6X显存。

历史架构（＜20分）：Volta / Pascal / Kepler 等

　　早期架构，目前多用于历史负载或轻量推理。

　　- V100：15-20分

　　- Volta架构代表，首代Tensor Core，32GB HBM2显存。

　　- 仍可勉强运行部分大模型，但效率已不占优。

　　- T4：10-15分

　　- Turing架构，低功耗边缘推理卡，INT8性能强，适合轻量级部署。

　　- P100：8-12分

　　- Pascal架构，传统HPC场景，无Tensor Core。

　　- P40 / K80 / K40 等：＜10分

　　- 更早的架构，仅适用于小模型或历史遗留负载。

扩展说明与覆盖范围

　　- 架构覆盖完整：包含专为推理优化的Ada Lovelace L系列，以及Grace Hopper超级芯片（如GH200，可视为H100+Grace CPU的系统级方案，在扩展性上额外加分）。

　　- 特供版说明：所有针对特定市场（如中国）的型号（B30/B40、H800、A800、H20等）均主要在NVLink互联带宽上进行限制，单卡推理性能影响较小（通常＜10%），但会严重影响多卡训练集群效率（下降30-40%）。

　　- 边界说明：本文未包含消费级GeForce显卡（显存与驱动不适合数据中心），也未包含纯CPU产品（如Grace）。总计覆盖近30款AI相关GPU，聚焦云端与数据中心场景。

　　评分综合考量算力、显存、带宽、互联及能效，针对2025年AI工作负载（尤其是大语言模型）优化。实际表现可能因软件、模型与系统配置而异。