Benny 
鴻海（富士康）在臺灣和越南的工廠在農曆春節期間動員超過 5,000 名員工 加班趕工，成功完成了 Nvidia 對 GB200 在會計年度 Q4（截至1月底）的交付目標。這一舉措顯示出 Nvidia 和 OpenAI 對 GB200 的迫切需求，以及鴻海在 AI 伺服器製造領域的核心地位。
OpenAI 首席執行官 Sam Altman 在 X上宣佈，首個完整的 8 機架 GB200 NVL72 已在微軟 Azure 雲平臺上為 OpenAI 運行。這一部署標誌著 OpenAI 在算力上的進一步升級，為其 AI 模型的訓練和推理提供了更強大的支持。
GB200 NVL72 的性能優勢
GB200 NVL72 相比前代 H100，在 大型語言模型（LLM）推理能力 上提升了 30 倍，在 訓練能力 上提升了 4 倍。
這一性能提升將顯著加速 OpenAI 的模型訓練和推理效率，尤其是在處理複雜任務（如多模態模型和生成式 AI）時。
GB200 NVL72 在提供更高算力的同時，還能做到 更節能，這將降低 OpenAI 的運營成本，並提高其模型的可持續性。
DeepSeek 的競爭壓力
此前市場認為 OpenAI 的算力可能已經撞牆，而 DeepSeek 的低成本高性能模型可能對其構成威脅。
隨著 GB200 NVL72 的部署，OpenAI 不僅彌補了算力上的不足，還具備了更強的競爭力，能夠隨時對 DeepSeek 的挑戰做出強勢回應。
OpenAI 通過部署 GB200 NVL72 和推出 o3-mini 模型，正在積極應對來自 DeepSeek 的競爭壓力。GB200 NVL72 的算力優勢為 OpenAI 提供了強大的技術支持，而 o3-mini 的推出則顯示出其在羽量級模型領域的快速回應能力。未來，AI 行業的競爭將更加激烈，算力、模型效率和成本控制將成為決定勝負的關鍵因素。
