📢 NVIDIA（$NVDA-US）在推出Blackwell系列的B200與GB200僅半年後，迅速推出全新升級版的B300與GB300，這次升級不僅是性能提升（尤其針對AI推論模型進行性能優化），更是一場供應鏈的變革，其中也產生供應鏈中股票的受惠者、受害者。
✨ 性能升級
1. 性能提升：B300基於台積電半導體4NP製程，提供比B200高出50%的算力FLOPS，為此，B300的TDP提升至1.2KW、GB300的TDP增加至1.4KW。除了功耗增加以外，B300與GB300的其餘性能提升則來自於架構的優化與系統級增強，如CPU與GPU之間的動態功率分配技術。
2. 記憶體升級：B300、GB300採用了12層HBM3E記憶體，相較於B200的8層大幅提升，每顆GPU的HBM容量達到288GB，不過記憶體針腳速度不變，因此頻寬仍為8TB/s。
✨ 為AI推論模型量身打造的硬體架構
1. 推論性能優化：此次升級專注於解決推論模型中的KV Cache限制問題，也就是隨著序列長度的增加，批量處理大小與延遲成為推論模型的瓶頸。因此，GPU VRAM容量提升對於OpenAI O3這類大模型的推論與訓練至關重要。
2. 效益提升：參考H200的測試數據，H200相較H100在推論性能上提升了43%，而每秒生成的tokens數量提升了3倍。同時，由於更高的批量處理能力，整體成本降低了約3倍，這使得H200在性能與經濟效益方面都具備了極大的優勢，應可期待B系列晶片達成一樣或更高的效益提升。
3. NVLink技術突破：相對ASICs、AMD GPU等競爭對手，NVIDIA（$NVDA-US）的NVL72技術允許多達72個GPU進行超低延遲、高速互連的協同運算，並且能夠在大型推論任務中共享記憶體，這在長序列推論任務中尤為重要，使得每個GPU的經濟效益提高了10倍以上，競爭對手僅能依稀窺見NVLink的車尾燈。
✨ 供應鏈變革、ODM模式轉變
1. HBM：三星（005930.KS）無法取得HBM供應資格，至少在未來9個月內無法進入B300 or GB300供應鏈，顯示SK海力士（000660.KS）、美光（$MU-US）將成為主要受益者。
2. HMC：B300/GB300選擇Axiado（新創）取代信驊（5274 TT）作為供應商。
3. VRM：由於主要的VRM模組由雲端巨頭與OEM直接採購，原有的供應商如Monolithic Power Systems（$MPWR-US）市場份額大幅縮減。
4. 伺服器ODM/OEM：與GB200不同，NVIDIA（$NVDA-US）在GB300中僅供應核心模組（B300、Grace CPU和HMC控制器），其他零組件由終端客戶自行採購，這使得OEM與ODM的參與範圍更加廣泛，也讓原先主導Bianca主板的緯創（3231 TT）失去market share，而鴻海FII則憑藉獨家生產SXM Puck模組的優勢，在市場中占據新的主導地位。
✨ 雲端巨頭的戰略調整
1. 訂單轉向：由於GB200的上市延遲，及因為GB300提供了更高的性能與更大的設計自由度，Hyperscalers有轉向採用GB300方案的狀況。
2. Amazon（$AMZN-US）策略變更：放棄自研網卡方案，轉而採用NVIDIA（$NVDA-US）的解決方案，並計劃在未來引入更多自主設計的主板與散熱系統。
✨ 價格與毛利分析
1. 成本與價格：GB300的ASP比GB200高出約4000美元，其中HBM記憶體升級成本增加約2500美元。然而，NVIDIA（$NVDA-US）通過削減部分組件供應（如LPDDR5X記憶體與PCB），抵消了大部分成本上升的壓力。
2. 毛利率穩定：儘管GB300的物料成本增加，但由於銷售價格大幅提升，其毛利率仍可達到73%（與GB200持平），顯示出其定價與成本控制方面的成功策略。
🔎 懶人包：NVIDIA下一代AI晶片B300/GB300供應鏈變革下的股票受害/受惠者
1. 受害者：緯創（3231 TT）、信驊（5274 TT）、三星（005930.KS）、Monolithic Power Systems（$MPWR-US）
2. 影響小：鴻海FII（601138.SS），和緯創一樣流失Bianca主板訂單，但獲得SXM Puck模組與插座的獨家供應權，能在一定程度上彌補流失影響。
3. 受惠者：Axiado（新創）、SK海力士（000660.KS）、美光（$MU-US）、ODM/OEM
參考資料
⚠️ 附註：所有資訊內容均僅供參考，不涉及買賣投資之依據。使用者在進行投資決策時，務必自行審慎評估，並自負投資風險及盈虧。
