日前，有X博主發(fā)文表示，OpenAI目前最強的大模型GPT-5是使用英偉達H100/H200芯片訓練的，用GB200 NVL72進行推理，而并未用上更強大的B200芯片。

其消息援引自英偉達亞太區(qū)官方賬號于今年8月的一條X推文，內(nèi)容曝光了 OpenAI GPT-5 背后的硬件支撐細節(jié)，根據(jù) NVIDIA Asia Pacific 發(fā)布的內(nèi)容，GPT-5 的訓練環(huán)節(jié)并未采用最新的 B200—— 其訓練依賴的是 NVIDIA H100 和 H200 GPU；而在推理部署階段，則用上了 NVIDIA GB200 NVL72 系統(tǒng)。

這個 GB200 NVL72 系統(tǒng)配置相當 “豪華”：它搭載了 72 個 Blackwell 架構(gòu) GPU，還搭配了 36 個 Grace CPU，整套系統(tǒng)靠 NVIDIA 的 NVLink 及 NVLink Switch 計算架構(gòu)連接，專門適配大規(guī)模的頂尖 AI 運算需求。

同時這條動態(tài)也明確了一個信息：目前市面上還沒有任何模型，是通過 B200 訓練生成的。

英偉達的 B200（基于 Blackwell 架構(gòu)）是比 H100（Hopper 架構(gòu)）和 H200（Hopper 的升級版）更強大的芯片，尤其是在 AI 訓練和推理方面。

B200 支持更低精度 FP4 和 FP6，并在 FP4 情況下能達到 ~20 PFLOPS 的推理算力，是 H100 ~4× 的峰值表現(xiàn)。H100 主要優(yōu)化 FP8，但在這些超低精度場景下算力不及 B200。

B200 擁有 192 GB HBM3e 以及 ~8 TB/s 內(nèi)存帶寬，顯著超過 H100/H200。H200 雖然比 H100 內(nèi)存大（~141 GB），但在規(guī)模、帶寬與性能上仍落后于 B200。

此外，在多卡互聯(lián)方面，B200 使用更先進的 NVLink 5（~1.8 TB/s），提升大規(guī)模分布式訓練效率。

當然，并不是說用上B200來訓練大模型，就一定比H100/H200訓練的大模型“必然更強”，但它能讓訓練更便宜、更快，并支持更大的模型規(guī)模和更多訓練迭代，因此在同樣的技術(shù)路線下，大概率會帶來更強的大模型。