OmniTools 7月14日消息，NVIDIA Newsroom 7月14日消息，英伟达在最新技术博客中指出，电力已成为AI基础设施不可回避的硬性约束，AI工厂在固定功耗预算内能生成的token数量直接决定其营收与利润水平。因此，“每瓦性能”这一无法被人为操纵、仅能通过真实负载验证的指标，正成为AI基础设施设计与部署的基石。
文中提到，基于Blackwell架构的GB300 NVL72平台在DeepSeek V4 Pro、GLM5.1及Kimi K2.6等前沿模型上，相较Hopper架构分别实现最高25倍、20倍和10倍的每瓦性能提升。该性能优势源于芯片、互连（如第六代NVLink Switch）、软件栈（包括TensorRT LLM、SGLang、vLLM等）及电源管理（DSX MaxLPS）的全栈协同设计。
实际部署方面，Anthropic、OpenAI、CoreWeave、Perplexity及Fireworks AI等机构已将Blackwell平台用于生产环境，支撑Qwen3系列、GLM5.2及Kimi K2.6等大模型的高并发、低延迟推理服务。
