日前，有X博主发文表示，OpenAI目前最强的大模型GPT-5是使用英伟达H100/H200芯片训练的，用GB200 NVL72进行推理，而并未用上更强大的B200芯片。
其消息援引自英伟达亚太区官方账号于今年8月的一条X推文，内容曝光了 OpenAI GPT-5 背后的硬件支撑细节，根据 NVIDIA Asia Pacific 发布的内容，GPT-5 的训练环节并未采用最新的 B200—— 其训练依赖的是 NVIDIA H100 和 H200 GPU；而在推理部署阶段，则用上了 NVIDIA GB200 NVL72 系统。
这个 GB200 NVL72 系统配置相当 “豪华”：它搭载了 72 个 Blackwell 架构 GPU，还搭配了 36 个 Grace CPU，整套系统靠 NVIDIA 的 NVLink 及 NVLink Switch 计算架构连接，专门适配大规模的顶尖 AI 运算需求。
同时这条动态也明确了一个信息：目前市面上还没有任何模型，是通过 B200 训练生成的。
英伟达的 B200（基于 Blackwell 架构）是比 H100（Hopper 架构）和 H200（Hopper 的升级版）更强大的芯片，尤其是在 AI 训练和推理方面。
B200 支持更低精度 FP4 和 FP6，并在 FP4 情况下能达到 ~20 PFLOPS 的推理算力，是 H100 ~4× 的峰值表现。H100 主要优化 FP8，但在这些超低精度场景下算力不及 B200。
B200 拥有 192 GB HBM3e 以及 ~8 TB/s 内存带宽，显著超过 H100/H200。H200 虽然比 H100 内存大（~141 GB），但在规模、带宽与性能上仍落后于 B200。
此外，在多卡互联方面，B200 使用更先进的 NVLink 5（~1.8 TB/s），提升大规模分布式训练效率。
当然，并不是说用上B200来训练大模型，就一定比H100/H200训练的大模型“必然更强”，但它能让训练更便宜、更快，并支持更大的模型规模和更多训练迭代，因此在同样的技术路线下，大概率会带来更强的大模型。
