B300 vs H200 怎麼選？企業自建 AI 伺服器的電力、液冷、網路與租金差距（2026）

作者：黃俊凱 Gask Hung｜發布：2026-10-02｜最後更新：2026-10-02

B300 的單卡規格大約是 H200 的兩倍，功耗也是兩倍；企業自建時真正的差距在機房接不接得住，卡本身反而是次要的。一台 8 卡 H200 整機滿載約 8 到 10kW，一台 8 卡 B300 約 14kW，而一般風冷機櫃的實際上限在 20 到 40kW。整櫃式的 GB300 NVL72 約 120kW，只能走液冷。租用的話，Nebius 從 2026 年 10 月 1 日起 B300 每卡每小時 9.50 美元、H200 為 5.40 美元，差 1.76 倍。

一、B300 和 H200 規格差在哪？

B300 在顯存、頻寬、卡間互聯上都約是 H200 的兩倍，另外多了 H200 沒有的 FP4 精度，單卡功耗也跟著翻倍到 1,400W。H200 是 Hopper 架構，和 H100 同一代，主要升級在顯存；B300 是 Blackwell Ultra，整個平台從網卡到互聯都換了一代。

項目	H200	B300
架構	Hopper	Blackwell Ultra
顯存	141GB HBM3e	288GB HBM3e
顯存頻寬	4.8 TB/s	8 TB/s
FP8（dense / sparse）	約 2 / 3.96 PFLOPS	4.5 / 9 PFLOPS
FP4（dense / sparse）	不支援	13.5 / 18 PFLOPS
卡間互聯	NVLink 4，900 GB/s	NVLink 5，1.8 TB/s
網卡世代	ConnectX-7，400G	ConnectX-8，800G
單卡 TDP	700W	1,400W
8 卡整機功耗	約 8–10 kW	約 14 kW

放大到整台機器，差距更明顯。DGX B300 的 8 張卡合計約 2.1 到 2.3TB 顯存，400B 參數級的模型可以整台放進去；8 卡 H200 合計約 1.1TB。如果你要跑的模型加上長上下文的 KV 快取超過 1.1TB，H200 就得跨機器切分，B300 還能留在單機內。

引用規格前要留意，各篇文章的數字常對不上：B300 的 FP4 算力有寫 14、18 也有寫 20 PFLOPS，差在 dense 或 sparse，以及是否用官方「最高」值；顯存多數寫 288GB，白皮書解讀寫 279GB（可用容量）；ConnectX-8 有文章寫 1.6Tbps，官方白皮書讀起來是 800Gbps；也有文章把 H200 的 FP8 寫成 756 TFLOPS，這幾乎可以確定是拿錯了精度欄位。本表以引用 NVIDIA HGX 官方規格頁的整理為準。資料來源：知乎〈現貨半年內漲 3 倍，企業 AI 算力選型一定要追 B300 嗎〉、〈20P 算力 279G 顯存：Blackwell Ultra 白皮書解讀〉、〈一文讀懂英偉達四大旗艦顯卡差異〉。

二、電力與散熱：一個機櫃放得下幾台？

H200 多數可以用風冷放進現有機房；B300 單卡 1,400W、整機約 14kW，多數文章建議直接走液冷（DLC）。這是兩者建置差距最大的地方。一台 8 卡 H200 光 GPU 就是 5.6kW，加上 CPU、記憶體、NVMe、風扇與電源轉換損耗，整機滿載落在 8 到 10kW；換成 8 卡 B300，整機約 14kW。

機櫃類型	單櫃功率	8 卡 H200	8 卡 B300
一般標準櫃	約 5 kW	放不下	放不下
高功率櫃	約 12 kW	1 台	放不下
風冷上限	20–40 kW	2–4 台	1–2 台
冷板式液冷	50–100 kW	多採風冷	3–7 台
GB300 NVL72 整櫃	約 120 kW	—	整櫃一台，只能液冷

台數是用 H200 每台 10kW、B300 每台 14kW 保守推算的上限，還沒扣網路設備與安全餘量。實務上最常見的結果是一個機櫃只塞得下一台 B300，剩下的 U 位空著。機房判斷能不能交付，要看單櫃設計功率、PDU 與迴路的剩餘容量、冷通道送不送得進風，以及 UPS 與柴油發電機能不能覆蓋新增的負載。

電費也跟著放大。以一台 8 卡 H200 持續滿載 9kW 計，每月 IT 用電約 6,480 度，含製冷（PUE 1.4）約 9,070 度。用同樣方法估 B300：14kW 每月 IT 用電約 10,080 度，含製冷約 14,100 度，是 H200 的 1.56 倍。（B300 部分是依同一方法推算，不是原文數字。）

風冷機櫃的實際上限，業界普遍認為在 20 到 40kW 之間，早期設計更低，15kW 就吃緊；冷板式液冷可以做到單櫃 50 到 100kW，浸沒式液冷才應付得了 200kW 以上；NVIDIA 的 NVL72 整機櫃單櫃約 120kW，純風冷在物理上就跑不了。資料來源：知乎〈香港 GPU 伺服器為什麼交付慢：問題常常不在顯卡，在機櫃電力〉。

市面上也有標示支援 B300 的風冷伺服器機型。若打算用風冷上 B300，要向廠商確認機箱高度、是否壓低了單卡功耗上限，以及機房進風溫度的要求，這些細節本文沒有查證。

三、網路與互聯：從 400G 升到 800G 要改什麼？

B300 有兩種形態，建置難度差很多：HGX B300 跟 H200 一樣是 8 卡伺服器，GB300 NVL72 則把整個機櫃當成一台機器用。選哪一種形態，決定了你要改的是網路還是整個機房。

項目	HGX H200	HGX B300	GB300 NVL72
單一 NVLink 網域	8 張 GPU	8 張 GPU	72 張 GPU + 36 顆 Grace CPU
單卡 NVLink	900 GB/s	1.8 TB/s	1.8 TB/s
網域內總頻寬	—	14.4 TB/s	130 TB/s
網域內總顯存	約 1.1 TB	超過 2 TB	約 20 TB
橫向擴充網卡	ConnectX-7 400G	ConnectX-8 800G	ConnectX-8 800G
散熱	風冷為主	多為液冷	全液冷

網卡換代通常會帶動交換器與光模組一起換。從 400G 升到 800G，原本為 H200 搭建的叢集網路多半要重新規劃，NVIDIA 的搭配是 Quantum-X800 InfiniBand 或 Spectrum-X 乙太網路。這一點是依網卡世代推論，實際能否沿用，要看你們現有交換器的型號與埠速。

NVL72 把跨機器的問題變成機櫃內的問題。72 張卡在同一個 NVLink 網域裡，大型 MoE 模型的專家平行不必跨節點走網路，這是它推論效能領先的主因。代價是整櫃約 120kW 與全液冷，幾乎只有新建或大幅改造的機房接得住。

四、軟體與模型：不轉 FP4，B300 的優勢會縮水

H200 最低只支援到 FP8；B300 的 FP8 約是 H200 的 2.3 倍，要到 FP4 才拉開到倍數級。也就是說，模型沒有轉成 FP4，你多付的錢只換到大約兩倍的顯存和頻寬。

• 量化與驗證：每個要上線的模型都要做 NVFP4 量化，並重跑自家的品質評測，確認精度損失可以接受。
• 推論框架版本：FP4 運算與新的注意力引擎需要較新的 CUDA 與推論框架，舊的容器映像檔通常不能直接搬過去。
• GB300 是 Arm 主機：NVL72 的主機 CPU 是 Arm 架構的 Grace，整套容器、監控與維運工具都要支援 arm64。
• H200 幾乎不用改：它和 H100 同屬 Hopper，現有的 FP8 推論設定與維運流程可以直接沿用。

雲端服務商 DigitalOcean 的實測建議是：在 B300 上跑 DeepSeek 系列，最佳配置為 NVFP4 量化加兩卡張量平行，吞吐比 FP8 高 1.8 到 8 倍。這是服務商自己的數字，沒有第三方複驗；Blackwell Ultra 白皮書解讀也直說，想用到這個效能，前提是模型要量化、把 FP4 用起來。資料來源：知乎〈NVIDIA B300 vs H200：GPU 參數、性能與 DeepSeek 推理能力解析〉、〈20P 算力 279G 顯存：Blackwell Ultra 白皮書解讀〉。

最後一點常被低估。已經有 Hopper 維運經驗的團隊，H200 的上線時間主要取決於到貨與上架；B300 則要額外排出量化、精度驗證與框架適配的時間，專案時程要把這段算進去。

五、價格與租金：租用差 1.76 倍，買斷看市場

租用時，B300 每卡每小時一直是 H200 的 1.7 倍多；Nebius 2026 年 10 月 1 日起 B300 為 9.50 美元、H200 為 5.40 美元，兩者今年都漲了兩次。

Nebius 按需租金（美元／每卡每小時）	H200	B300	B300 ÷ H200
2026 年 6 月 1 日前	3.50	6.10	1.74 倍
2026 年 6 月 1 日起	4.50	7.85	1.74 倍
2026 年 10 月 1 日起	5.40	9.50	1.76 倍

換算成 8 卡、24 小時跑滿一個月（720 小時）：H200 約 31,104 美元，B300 約 54,720 美元。B300 的顯存與頻寬大約是 H200 的 1.7 到 2 倍，租金倍數跟它差不多。所以模型能用上 FP4 時，B300 在租用市場上算划算；用不到 FP4，就是多付七成多換大約兩倍的顯存。

買斷的狀況差很多。中國大陸渠道的 DGX B300 整機口頭報價，從 2026 年初約 400 萬人民幣、五月約 700 萬，漲到七月底的 1,400 到 1,450 萬；同一台機器在美國的公開售價約 55 萬美元。這個價差主要來自出口管制，B300 屬於對中國大陸的受限產品。台灣買家不在這個市場，但全球 B300 供貨正被這類稀缺與超大規模訂單拉著走，交期要提早問。

本篇沒有查到台灣市場 8 卡 H200 與 HGX B300 整機的實際報價。公開文章多半只有中國大陸渠道價或雲端租金，採購前要向整機廠商拿正式報價與交期，並把機房電力與液冷改造費用一起列進預算。

六、該選 H200 還是 B300？六種情境對照

先看機房，再看模型，最後才看卡。兩個條件都成立才選 B300：機房接得住 14kW 級的單機與液冷，而且模型能轉成 FP4。

你的狀況	建議	理由
現有風冷機房，單櫃 20–40kW，不打算改液冷	H200	8 卡整機 8–10kW，風冷撐得住；B300 要先確認風冷機型的實際條件
團隊已在用 H100，要快速擴充推論	H200	同屬 Hopper，FP8 設定與維運工具直接沿用
模型或 KV 快取在單機 1.1TB 放不下	B300	8 卡約 2.1–2.3TB，400B 級模型可整台放進去
推論量大，模型能轉 NVFP4 且精度可接受	B300	FP4 是它和 H200 拉開倍數的主因
新建 AI 機房，要跑大型 MoE 或高並發推論	GB300 NVL72	供電、液冷、網路要一起立項，無法拆開分批做
還在驗證模型，還沒算清楚每個 token 的成本	先租	兩種卡都租得到，用實際負載測完再決定

一篇比較 MI350P、H200 與 B300 的選型文章說得很實在：機房如果不具備液冷、高功率機櫃與高速網路，直接比較單卡峰值參數的意義有限。對多數台灣企業自建的情況，第一步應該是問機房商單櫃可用功率、有沒有液冷迴路。答案是沒有的話，B300 的成本要加上機房改造或搬遷，這筆費用通常就決定了答案。

七、蓋斯克怎麼評估

蓋斯克科技目前沒有 B300 或 H200 的自有壓測數據，本篇數字都來自文末參考資料的公開文章與原廠規格。[需提供蓋斯克實際評估流程或客戶導入案例：機房條件、選擇的機型與台數、上線時程與遇到的問題。若暫無，發佈時可刪除本節。]

結論：先問機房，再問模型，最後才挑卡

• 機房決定選項：8 卡 H200 約 8–10kW、8 卡 B300 約 14kW、NVL72 約 120kW；風冷機櫃上限 20–40kW，超過就得改液冷。
• FP4 決定值不值得：H200 不支援 FP4，B300 不轉 FP4 只剩約兩倍的顯存與頻寬，卻要付 1.76 倍租金。
• 先租再買：兩種卡在雲端都租得到，用實際模型與並發量壓測，再決定要不要投資硬體與機房改造。

立即開始：先算清楚你的機房接得住哪一台

蓋斯克科技協助台灣企業評估地端 AI 基礎建設，從機房電力、散熱到網路，依實際使用情境給建議，不先推銷特定機種。

我們提供：

• 依機櫃標稱功率與散熱方式，估算能放幾台 H200 或 B300
• 依模型大小、上下文長度與並發量，估算需要的顯存與卡數
• 租用與採購兩種路線並陳，先用真實工作量壓測再決定
• 透明報價，無隱藏費用

參考資料

• NVIDIA B300 vs H200：GPU 參數、性能與 DeepSeek 推理能力解析（DigitalOcean，知乎，2026-03-27）
• 一文讀懂英偉達四大旗艦顯卡差異：H100/H200/B200/B300（知乎，2025-12-16）
• 20P 算力 279G 顯存：Blackwell Ultra 白皮書解讀（知乎，2026-06-27）
• 現貨半年內漲 3 倍，企業 AI 算力選型一定要追 B300 嗎？（知乎，2026-08-04）
• B300 半年漲三倍：一台伺服器從 400 萬到 1,450 萬（知乎，2026-08-04）
• 香港 GPU 伺服器為什麼交付慢：問題常常不在顯卡，在機櫃電力（知乎，2026-08-04）
• MI350P 進入 MLPerf：與 H200、B300 相比，企業到底該怎麼選？（知乎，2026-09-22）
• Nebius 宣布 10 月 1 日起全面上調按需 GPU 算力價格（搜狐，2026-09-18）
• 再漲 20%：GPU 租金二度上調，算力缺口仍在拉大（騰訊新聞／證券之星，2026-09-18）

延伸閱讀：一張 RTX PRO 6000 撐得起幾個人｜單卡 vs 多卡：企業推理選型實戰比較｜地端 LLM 主機大車拼｜地端 LLM 部署指南｜設備租賃服務

更多關於 B300 與 H200 建置的常見問題FAQ

Q1：哪些企業適合直接上 B300？

要三個條件都成立：機房單櫃電力接得住一台 14kW 的機器並保留餘量，最好已有液冷迴路或願意改造；要跑的模型或長上下文 KV 快取在 8 卡 H200 的 1.1TB 放不下，或推論量大到值得把模型轉成 NVFP4；團隊有能力做量化驗證並升級推論框架。新建 AI 機房、要跑大型 MoE 模型的單位，可以直接評估 GB300 NVL72，把供電、液冷與網路一起立項。

Q2：什麼情況選 H200 就好，甚至不必自建？

現有機房是風冷、單櫃 20 到 40kW、短期不打算改液冷，團隊已經在用 H100 的 FP8 推論流程，模型在 1.1TB 內放得下，選 H200 最省事。還在驗證模型、還沒算清楚每個 token 成本的團隊，先租比買划算，兩種卡在雲端都租得到。若只跑 70B 以內的模型、使用人數有限，單卡 96GB 的工作站卡也是選項，可參考一張 RTX PRO 6000 撐得起幾個人。

Q3：B300 和 H200 租用、買斷大概要多少錢？

租用以 Nebius 2026 年 10 月 1 日起的按需價為例：H200 每卡每小時 5.40 美元、B300 為 9.50 美元，8 卡 24 小時跑滿一個月約 31,104 美元與 54,720 美元。買斷價格波動很大，美國 DGX B300 公開售價約 55 萬美元，中國大陸渠道在 2026 年 7 月底被炒到 1,400 萬人民幣以上。台灣實際報價要向整機廠商詢價，並把機房電力與液冷改造費用一起算進預算。

Q4：B300、H200 跟 RTX PRO 6000、DGX Spark 比起來差在哪？

等級不同。H200 與 B300 是資料中心 GPU，用 HBM 高頻寬顯存與 8 卡 NVLink 互聯，為多人高並發與超大模型設計。RTX PRO 6000 單卡 96GB、頻寬約 1.8TB/s、600W，可以裝進工作站，適合部門級推論；DGX Spark 是 128GB 統一記憶體的桌上型機器，頻寬 273GB/s，適合開發與小團隊。需求在 70B 以內、使用人數有限時，不必一開始就上資料中心卡，比較可參考地端 LLM 主機大車拼。

Q5：導入 B300 最大的風險是什麼？怎麼降低？

最大的風險在機房與交期。常見狀況是機器到了，機櫃電力、散熱或 PDU 迴路接不住，只能一櫃一台甚至無法上架；或模型轉成 FP4 後精度不符需求。降低方法是採購前先確認單櫃設計功率與液冷條件，用實際負載租機壓測，量化後重跑自家評測再下單。蓋斯克科技提供設備租賃與導入評估，可以先租後買。