3月17日，知名科技分析师郭明錤更新个人社媒。他称，英伟达即将在三季度量产新一代AI芯片B300——这款芯片不仅将HBM（高带宽内存）容量从192GB跃升至288GB，更在运算效能上较前代B200提升50%。

从技术参数看，B300的升级远不止于纸面数据。其采用的CoWoS-L（Chip-on-Wafer-on-Substrate with Large Interposer）与CoWoS-S（Small Interposer）封装技术，标志着英伟达在芯片异构集成领域的进一步突破。CoWoS-L通过更大尺寸的中介层实现多芯片互联，而CoWoS-S则专注于小尺寸的高密度封装，两者的组合既能满足数据中心对高性能计算的需求，又可兼顾功耗与成本优化。配合台积电4NP制程工艺，B300在提升算力的同时，将单GPU功耗推升至1400瓦，较B200增加200瓦，但通过动态功耗分配技术，系统级能效比仍得到显著优化。这种“性能优先、兼顾效率”的设计思路，恰与当前AI模型参数爆炸式增长的需求相契合。

值得关注的是，B300对HBM3E内存的升级堪称革命性。288GB显存容量搭配8TB/s带宽，使得单卡即可承载更大规模的模型推理与训练任务，尤其对需要长序列处理的生成式AI应用（如多模态大模型）意义重大。据测算，其推理成本可降低至前代的三分之一，这对云计算厂商的TCO（总拥有成本）优化具有直接驱动力。这种技术红利已引发市场连锁反应：多家超算中心被曝正规划基于B300的集群架构，而OpenAI等头部机构也在评估其对于下一代语言模型的适配性。

量产进程与供应链调整则是另一重看点。英伟达此次摒弃了传统整机销售模式，转向模块化设计——以SXMPuck子板形式提供B300 GPU，搭配Grace CPU及第三方HMC芯片，此举不仅降低了OEM厂商的准入门槛，更通过开放生态吸引更多玩家加入Blackwell架构阵营。这种策略转变背后，既有应对地缘政治导致的供应链碎片化考量，也暗含通过分散生产风险以加速全球渗透的野心。不过，当前GB200 NVL72量产遇阻的教训仍在提醒市场：芯片从试产到规模交付的“死亡之谷”仍需跨越。

液冷技术的全面导入，则是B300引发的另一场产业变革。为应对1400瓦的功耗峰值，英伟达在GB300系列中弃用气冷方案，转而采用高密度水冷系统。据供应链消息，GB300的水冷管线数量较GB200增加逾30%，快接头需求激增可能推动QDC（快速断开连接器）厂商订单量在未来两个季度翻倍。IDC预测，中国液冷服务器市场将在2028年突破百亿美元，年复合增长率达48.3%，而英伟达的技术转向无疑为这场“二次冷革命”按下加速键。从冷板制造商到冷却液供应商，产业链各环节已嗅到商机，A股多家上市公司近期密集披露液冷相关产能扩建计划便是明证。

站在投资视角，B300的亮相虽为英伟达股价注入短期催化剂，但市场疑虑仍未消散。郭明錤指出的三大风险——缩放定律有效性、量产爬坡能力、地缘政治扰动——恰是悬在多头头上的达摩克利斯之剑。尤其是美国对华高端芯片出口管制持续加码的背景下，英伟达如何在合规框架内维系中国市场份额，将成为影响其估值中枢的关键变量。此外，AMD MI300X与谷歌TPU v5的夹击之势渐成，前者凭借192GB HBM3内存和开放式生态已蚕食部分云计算客户，后者则通过垂直整合在特定场景展现性价比优势。英伟达若不能尽快展示B300的量产案例与转换效益，恐难打消投资者对“技术领先≠商业成功”的担忧。