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AI 算力卡完整对比表(100+ 款)

最后更新:2026-07-22 · 数据持续更新中。发现错误?提交 Issue

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场景推荐型号
万亿参数训练(GPT-4 级)Rubin R200, B300 Ultra, MI400, TPU Ironwood
百亿-千亿参数训练H100, H200, B200, MI300X, MI325X
中国市场(国产替代)昇腾 950DT, 昇腾 910C, 昇腾 920, MLU690
高吞吐推理L40S, L4, H200(推理模式), Crescent Island
边缘 AIJetson Orin, Edge TPU, Hailo-8L

数据中心训练 GPU

算力统一标注精度与稀疏/密集。✅ 已量产 · 🔄 即将发布 · 🔮 前瞻/推测

型号FP8/FP4 算力FP16 算力显存显存带宽TDP发布状态
NVIDIA Rubin R20035 PFLOPS (FP4 训练)~25 PFLOPS288GB HBM422 TB/s1,800-2,300W2026 H2🔮
NVIDIA B300 Ultra14 PFLOPS (稀疏)~7 PFLOPS288GB HBM3e8 TB/s1,400W2026 Q1
NVIDIA GB300288GB HBM3e8 TB/s1,600W2025 H2
NVIDIA B2009 PFLOPS (稀疏)4.5 PFLOPS (稀疏)192GB HBM3e8 TB/s1,000W2025 Q2
NVIDIA GB200192GB HBM3e8 TB/s1,000W2024 Q4
NVIDIA B1007 PFLOPS (稀疏)3.5 PFLOPS (稀疏)192GB HBM3e8 TB/s700W2024 Q4
NVIDIA H2003,958 TFLOPS (稀疏)1,979 TFLOPS141GB HBM3e4.8 TB/s700W2024 Q2
NVIDIA H100 SXM3,958 TFLOPS (稀疏)1,979 TFLOPS80GB HBM33.35 TB/s700W2022 Q3
NVIDIA H20296 TFLOPS148 TFLOPS96GB HBM34.0 TB/s400W2024 Q1
NVIDIA A100312 TFLOPS80GB HBM2e2.0 TB/s300-400W2020 Q3
AMD MI400 系列40 PFLOPS (FP4)~10 PFLOPS432GB HBM419.6 TB/s1,200-1,500W2026 H2🔮
AMD MI455X20 PFLOPS~10 PFLOPS432GB HBM419.6 TB/s1,200-1,500W2026 H2🔮
AMD MI350X10.1 PFLOPS (MXFP6)~5 PFLOPS288GB HBM3e8 TB/s1,400W2025 H2🔄
AMD MI325X2,614 TFLOPS1,307 TFLOPS256GB HBM3e6.48 TB/s750W2024 Q4
AMD MI300X2,614 TFLOPS1,307 TFLOPS192GB HBM35.3 TB/s750W2023 Q4
华为昇腾 950PR1 PFLOPS (FP8)~780 TFLOPS128GB HiBL~3 TB/s600W2026 H1🔄
华为昇腾 950DT1 PFLOPS (FP8)~500 TFLOPS144GB HiZQ4 TB/s500W2026 H1🔄
华为昇腾 9201,800 TFLOPS~96GB HBM3~4 TB/s400W2025 H2
华为昇腾 910C780 TFLOPS (BF16)~390 TFLOPS128GB HBM2e (双芯片)~1.2 TB/s310W2025 H1
华为昇腾 910B256 TFLOPS64GB HBM2e1.2 TB/s310W2023
寒武纪 MLU690700+ TFLOPS196GB HBM33.35 TB/s~500W2025
摩尔线程 MTT S5000~63 TFLOPS (FP32)80GB GDDR6X1.6 TB/s300W2025 Q1
沐曦 C6001,000 TFLOPS3.6 TB/s400W2025 Q4🔄
昆仑芯 P800345 TFLOPS96GB HBM3400W2024 Q1
天数智芯 BI-V150~192 TFLOPS64GB HBM2e350W2023

国产芯片说明:华为昇腾、寒武纪 MLU、摩尔线程 MTT、沐曦、昆仑芯、天数智芯是中国国产 AI 芯片代表,受美国出口管制影响,主要面向中国市场。MTT S5000 定价以 CNY 结算(¥55,000)。

数据中心推理 GPU

型号FP8 算力INT8 算力显存TDP适用场景状态
NVIDIA L40S733 TFLOPS (稀疏)1,466 TOPS48GB GDDR6350W数据中心推理
NVIDIA RTX 6000 Ada1,458 TFLOPS (稀疏)2,905 TOPS48GB GDDR6300W工作站推理
NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell96GB GDDR7 ECC600W工作站推理
NVIDIA L4485 TFLOPS970 TOPS24GB GDDR672W边缘推理
NVIDIA L296 TFLOPS (稀疏)193 TOPS16GB GDDR650W低功耗推理
NVIDIA T465 TFLOPS130 TOPS16GB GDDR670W入门推理
Intel Arc Pro B6024GB GDDR6200W中端推理
Intel Arc Pro B5016GB GDDR670W入门推理
Qualcomm AI 200800 TFLOPS280W数据中心推理🔄

AI 训练 ASIC(TPU / Gaudi / Trainium)

型号厂商算力 (BF16/FP8)内存互联带宽发布时间状态
Google TPU Ironwood (v7)Google~2,000 TFLOPS192GB HBM~5 Tb/s2026 H1🔄
Google TPU v6pGoogle96GB HBM22024 Q4
Google TPU v6e (Trillium)Google918 TFLOPS32GB HBM1.6 Tb/s2024 Q4
Google TPU v5pGoogle2023 Q4
Google TPU v5eGoogle16GB HBM22023 Q3
Google TPU v4Google32GB HBM22020 Q3
Google TPU 8t (训练)Google2026 Q2🔮
Google TPU 8i (推理)Google~1,500 TOPS2026 Q2🔮
Intel Gaudi 3Intel1,600 TFLOPS128GB SRAM2.4 Tb/s2024 Q2
Intel Gaudi 2Intel865 TFLOPS (FP8)96GB HBM2e2.4 Tb/s2022 Q2
Intel Gaudi 4Intel192GB HBM3e2026 Q2🔮
Intel Crescent IslandIntelTBD480GB LPDDR5xTBD2026 H2🔄
AWS Trainium 3AWS~5.7 PFLOPS~144GB~4.5 Tb/s2025 Q4🔄
AWS Trainium 2AWS1,299 TFLOPS (密集)64GB~1.6 Tb/s2024 Q4
AWS Trainium 1AWS191 TFLOPS (FP8)32GB HBM2020 Q4
AWS Inferentia 2AWS190 TFLOPS (FP16)32GB HBM2e2022 Q4
AWS Inferentia 1AWS2019 Q4
Microsoft Maia 200Microsoft5+ PFLOPS2026 Q1🔄
Meta MTIA v3Meta2026 Q3🔮

晶圆级训练(Wafer-Scale)

型号厂商晶体管数片上内存FP8 算力发布时间状态
Cerebras WSE-4Cerebras~5-6 万亿44GB SRAM~400 PFLOPS2027🔮
Cerebras WSE-3Cerebras4 万亿40GB SRAM125 PFLOPS2024 Q1
Cerebras WSE-2Cerebras2.6 万亿40GB SRAM85 PFLOPS2021 Q3

边缘 AI 与端侧 NPU

型号厂商算力 (TOPS)功耗适用场景状态
NVIDIA Jetson ThorNVIDIA2,070 TOPS130W机器人 / 自动驾驶
NVIDIA Jetson Orin AGXNVIDIA275 TOPS60W边缘推理
Qualcomm AI 100Qualcomm70 TOPS15W数据中心边缘推理
华为昇腾 310华为22 TOPS8W端侧推理
Hailo-8LHailo13 TOPS1.5W端侧视觉 AI
Google Edge TPUGoogle4 TOPS2WIoT 端侧推理

创新架构

型号架构类型核心特色厂商状态
Groq LPU v2LPU(语言处理单元)极低延迟推理(~500 tok/s)Groq
Graphcore IPU (Bow)IPU(智能处理单元)图计算原生,1,400 个 IPU 核心Graphcore
Tesla Dojo (D1)分布式训练晶圆自动标注 + 模型训练一体化Tesla
Apple M5 UltraSoC + NPU端侧 50 TOPS,统一内存Apple🔮
BrainChip Akida 2脉冲神经网络 (SNN)超低功耗神经形态BrainChip

价格参考

价格随市场供需波动,采购价格受出口管制影响。CNY 标注为国产芯片人民币定价(参考汇率 1 USD ≈ 7.2 CNY)。以上数据仅供参考。

NVIDIA

型号官方指导价 (USD)市场均价 (USD)备注
Rubin R200$85,000预测价格
GB300$75,000$72,000
GB200$65,000$62,000
B300 Ultra$55,000$52,000
B200$45,000$42,000
B100$38,000$35,000
H200$40,000$38,000
H100$30,000$28,000
H100 NVL$40,000$38,000
H20$14,000$13,000中国特供版
A100$15,000$28,000二手市场
L40S$7,000$6,500
RTX Pro 6000 Blackwell$6,800$6,500
RTX 6000 Ada$4,500$4,200
RTX 5090$2,000$1,900
L4 / L2$2,500$2,300
T4$2,500$1,800二手市场
Jetson Thor$800模组
Jetson Orin$400$380模组
H800¥280,000¥250,000CNY,中国市场

AMD

型号官方指导价 (USD)市场均价 (USD)备注
MI400$55,000预测价格
MI350X$40,000$37,000
MI355X$22,000$20,500
MI325X$18,000$16,500
MI300X$15,000$13,500
MI250$12,000$10,000二手市场
MI210$9,000$8,500

Intel

型号官方指导价 (USD)市场均价 (USD)备注
Gaudi 4$25,000预测价格
Gaudi 3$18,000$16,500
Gaudi 2$12,000$11,000
Gaudi 1$8,000$7,000已停产
Max Series$4,000$3,700
Flex Series$1,000$900
Arc Pro B60$500$480
Arc Pro B50$350$330

华为昇腾

型号官方指导价 (USD)市场均价 (USD)备注
昇腾 950DT$22,000预测价格
昇腾 950PR$18,000预测价格
昇腾 910D$18,000$16,000
昇腾 920$25,000$23,000
昇腾 910C$16,000$14,500
昇腾 910B$12,000$10,500

Google TPU / AWS / 云厂商

型号官方指导价 (USD)市场均价 (USD)备注
TPU Ironwood$45,000预测价格
TPU v6p$40,000
TPU v5p$35,000
TPU v6e$22,000
TPU v5e$18,000
TPU v4$25,000
Trainium 3$30,000
Trainium 2$22,000
Inferentia 2$12,000
Trainium 1$15,000
Inferentia 1$8,000

国产芯片(CNY 定价)

型号官方指导价 (CNY)市场均价 (CNY)折合 USD
寒武纪 MLU690¥150,000¥140,000~$19,444
摩尔线程 MTT S5000¥55,000¥50,000~$6,944
天数智芯 TG150¥85,000¥78,000~$10,833
燧原 T21¥70,000¥65,000~$9,028
沐曦 C500¥55,000¥52,000~$7,222
摩尔线程 S4000¥60,000¥55,000~$7,639

其他厂商

型号官方指导价 (USD)市场均价 (USD)备注
Cerebras WSE-4$8,000,000整机架系统
Cerebras WSE-3$5,000,000整机架系统
Cerebras WSE-2$3,000,000整机架系统
SambaNova SN40L$200,000整机系统
Groq LPU v2$35,000
Rubin Ultra$150,000预测价格
Graphcore IPU$15,000
Tenstorrent Blackhole$20,000
Qualcomm AI 100$8,000$7,000
Hailo-8L$300$280模组

选型建议

按模型规模选择

按地区选择

  • 北美 / 欧洲:NVIDIA + AMD 自由选择
  • 中国昇腾 950 / 910C / 920 / 寒武纪 MLU690(国产替代)
  • 云端(无硬件偏好):任意厂商,按价格选择

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