据动察 Beating 监测，英伟达发博客拆解推理硬件选型，核心论点一句话：评估推理基础设施应看「每 token 成本」而非「每 GPU 每小时成本」。用 GPU 单价比，Blackwell 更贵；用 token 成本比，Blackwell 碾压上一代。

博客以 DeepSeek-R1（MoE 推理模型）为测试对象，对比 Blackwell（GB300 NVL72）与上一代 Hopper（HGX H200）。按云市场租赁参考价，Blackwell 每 GPU 每小时 2.65 美元，比 Hopper 的 1.41 美元贵近一倍，但单 GPU 每秒 token 产出从 90 跳到 6000，65 倍的吞吐提升分摊下来，每百万 token 成本从 4.20 美元降到 0.12 美元。每兆瓦 token 产出提升 50 倍。

需要注意的前提：0.12 美元这个数字建立在 FP4 低精度推理加 MTP（多 token 预测，让模型一次生成多个 token 来提速）等多项软件优化全部开启的基础上。SemiAnalysis InferenceX v2 原始数据显示，同样的 GB300 NVL72 跑 DeepSeek-R1，不开 MTP 时每百万 token 成本约 2.35 美元，开启后降至约 0.11 美元，单这一项优化就拉开 21 倍差距。以上均为 DeepSeek-R1 单一模型的测试结果，不同模型架构和规模下数字会不同。