大摩：輝達Blackwell比谷歌TPU、亞馬遜Trn3貴兩倍 但長期總體擁有成本優勢明顯

摩根士丹利 (下稱大摩) 出具最新研究報告指出，超大規模資料中心業者若採用輝達現役 Blackwell AI GPU 興建一座容量達 1 GW 的資料中心，建造成本將是使用谷歌 TPU 或亞馬遜 Trainium 晶片的兩倍，初期投入雖高，但 Blackwell 在計算效率上明顯優於客製化晶片，整體性價比仍具競爭力。

大摩在報告中比較輝達多款 GPU 與亞馬遜、谷歌專用 ASIC 在每瓦 TFLOPS(每秒兆次浮點運算) 表現，結果顯示，輝達晶片的能源效率比競爭對手高出 2 至 8 倍。

在未來產品線方面，輝達打算推出的下一代 Vera Rubin 架構 (FP4) 得分高達 19.5，居榜單首位，Vera Rubin(FP8)與 GB300(FP8)分別為 6.8 與 6.0，現役旗艦 H100(FP8)則為 3.1。

相較之下，谷歌 TPUv7(FP8) 得分 4.3，亞馬遜 Trn3(FP8) 僅 2.5，效能大致落在 Blackwell 與上代 Hopper 之間，部分指標甚至低於 Hopper。

不過，評估 AI 晶片不能只看算力與能耗。

AI 基礎設施業者 Nebius 指出，每百萬 Token 生成成本與 GPU 每小時運行成本的比率同樣關鍵。測算顯示，Groq 晶片每百萬 Token 成本約 5 至 10 美分，生成速度每秒 800 Token，Blackwell 成本則為 25 美分，速度每秒約 450 Token。

專家認為，隨著 AI 模型規模持續擴大，高效能與總體擁有成本 (TCO) 的平衡，將決定未來資料中心的晶片選型策略。