为什么90%的AI初创公司死于推理成本：Blackwell B200与FP4如何重新定义算力ROI
过去五年，我看了超过两百个AI创业项目的BP。其中90%的失败，不是因为算法不够惊艳，而是因为算力成本烧钱速度超过了业务变现速度。当一个客户要求用GPT-5.5级别的模型做7×24小时的实时客服，却只愿意按H100的旧价格买单时，这个项目注定是死局。 英伟达这次没有在PPT上画大饼，Bla…
B200
从KB到TB：我在256块B200上调度万亿参数训练的30天——每步延迟都刻进骨头里
我叫周明远，干了六年嵌入式AI，在Cortex‑M7上剪枝量化、在Jetson Nano上死磕YOLO的每一KB共享内存。去年公司接了个大模型预训练的活，我直接被扔进一堆B200里——从4MB SRAM直接跳到192GB HBM3e，从单芯片功耗3W跳到每卡1000W，跨度大到让我前两周连电源线都不…
B200出货后，我重新读了一遍Megatron-LM那篇论文——万亿参数训练集群的工程鸿沟比想象中更大
去年秋天英伟达把第一台DGX B200送进我们机房的时候，整个组都在围观那个像迷你冰箱一样的8U液冷节点。规格表上写着单卡20 petaFLOPS FP4算力、192GB HBM3e、1.8TB/s的NVLink 5带宽，所有人脑子里都是一个念头：“万亿参数模型可以随便训了。”我当天晚上就把Shoe…