推理 Token 成本下降的拐点：B300 及后续 Rubin 的经济影响

AI 推理的经济账，核心在于每 token 的成本。B300 的大容量 HBM3e 和高带宽设计，大幅减少推理时的 KV-cache 换入换出，使得批量推理的 token 成本较 H100 下降 50% 以上。以 70B 模型为例，B300 的单卡吞吐量可达到每秒数千 token，边际成本逼近 0.001 美元级别。

真正的拐点将出现在 Rubin 平台。Rubin 预计采用 HBM4 和更激进的芯片集成技术，单卡显存向 1TB 迈进，推理 token 成本有望再降一个数量级——届时生成 1000 token 的成本可能低于 0.0001 美元。这意味着两个结果：其一，实时生成高清视频、全场景 AI Agent 成为经济可行；其二，推理将从“昂贵资源”变成“白菜化基础能力”，应用层将爆发前所未有的创新。B300 是拐点的开始，Rubin 则是彻底普及的引爆点。

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