英伟达A100与H100价格对比，从性能定位到成本因素全面解析

一、发布背景与产品定位：决定价格的底层逻辑

英伟达A100发布于2020年2月，基于三星8nm工艺的GA100核心，主打AI训练和高性能计算市场，定位为数据中心级旗舰卡，适用于大规模深度学习、科学计算等场景。而H100作为A100的继任者，于2022年3月发布，采用台积电4nm工艺的Blackwell架构，在性能、能效比上有显著提升，定位更偏向新一代AI训练与推理的高端市场，尤其针对大模型训练和超算需求。产品定位的代际升级与目标场景的差异，为二者价格差异埋下伏笔。

二、官方定价与市场价格：直接体现的差异

从官方定价来看，A100的基础型号（如A100 80GB）在发布时的官方指导价约为
14,500美元，而H100的基础型号（H100 80GB）官方指导价则提升至约
40,000美元，直接价差超过
25,000美元。不过，实际市场价格受供需关系影响更大：A100因发布时间较早，目前部分型号已停产，市场流通的二手或库存产品价格可能在
15,000-
20,000美元左右；而H100作为较新的产品，尽管官方定价高，但因AI芯片需求激增，市场价格可能进一步溢价，部分渠道甚至出现加价销售的情况，实际入手成本可能更高。

三、成本与性能：价格差异背后的核心因素

H100的价格显著高于A100，核心原因在于技术升级带来的成本增加。工艺制程从三星8nm升级至台积电4nm，晶体管密度提升近3倍，芯片面积虽略有增加，但能效比提升明显，制造成本因工艺进步而上升。H100引入了全新的Blackwell架构，包括更大的CUDA核心数量（H100 SXM5为8060个，A100 SXM4为5529个）、更高的内存带宽（H100支持HBM3，带宽达5.3TB/s，A100为HBM2e，带宽3.3TB/s），以及新增的Tensor Core和Transformer Engine，性能提升约6倍，更高的性能意味着更高的硬件成本。H100针对AI大模型优化更深度，适配最新的软件生态，其附加价值也推高了价格。