进入2025年，人工智能算力市场的竞争格局愈发激烈。NVIDIA H20 GPU凭借其在推理市场的精准卡位，成为了众人瞩目的焦点，相关的 H20裸金属租赁 服务也随之兴起。然而，作为一个明智的算力消费者，了解整个市场的产品矩阵，才能做出最符合自身利益的决策。本文将带您全面审视当前主流的算力裸金属型号，探讨除了H20之外，还有哪些值得关注的选择。

王者继任：NVIDIA H20——推理市场的新标杆

我们首先要再次明确H20的市场定位。它是NVIDIA Hopper架构家族的一员，与H100/H800一脉相承，但针对特定市场进行了优化。

核心优势： 巨大的显存（96GB HBM3e）和内存带宽（4.0 TB/s），以及对FP4/FP8低精度格式的强大支持。这使其在运行需要海量显存的万亿参数大模型推理时，表现出极高的效率和性价比。

适用场景： 大规模语言模型（LLM）推理、生成式AI服务（如文生图、文生视频）、推荐系统等。对于追求极致推理吞吐量和低延迟的企业，H20裸金属租赁 是当前的不二之选。

局限性： 相较于H100，其FP64（双精度）和FP32（单精度）的计算能力有所削减，因此在传统的科学计算和部分需要高精度训练的场景中，并非最佳选择。

全能战神：NVIDIA H100/H800——训练与推理的王者

在H20面世之前，H100（及其面向中国市场的版本H800）是当之无愧的AI算力霸主，至今它在许多领域仍然是首选。

核心优势： 极致的综合性能。无论是在FP64、TF32还是FP8/FP16等各种精度下，H100都提供了顶级的计算能力。其第四代Tensor Core和Transformer引擎使其在AI训练任务中效率惊人。

适用场景： 大规模AI模型从零开始的预训练、复杂的科学计算模拟（如气象预测、药物研发）、以及对性能要求极高的推理任务。

与H20的比较： 可以将H100/H800视为“全能型选手”，而H20是“专精型选手”。如果您的业务兼具高强度的训练和推理需求，或者对双精度计算有硬性要求，那么H100/H800的裸金属服务器依然是黄金标准。

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