--- title: "现在大家都知道了 Astra用了10万张 Grace Blackwell NVL72 进行训练： 那随之而来的是一个问题： 下一步需要多少张？从黄仁勋帖子中，回" topic_id: 22258844414524541 created_at: 2026-09-07T14:05:20.793+0800 source: zsxq type: topic cssclasses: zsxq-vault --- # 现在大家都知道了 Astra用了10万张 Grace Blackwell NVL72 进行训练： 那随之而来的是一个问题： 下一步需要多少张？从黄仁勋帖子中，回 - 序号：124 - 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/22258844414524541) - 附件：图片 0，音频 0，文档 0 - 音频文件：_无音频_ ## 图片 _无图片_ ## 正文 现在大家都知道了 Astra用了10万张 Grace Blackwell NVL72 进行训练： 那随之而来的是一个问题： 下一步需要多少张？从黄仁勋帖子中，回答是下一个期望的点40万张GPU 为什么是40万，而不是20-30万呢？ 首先是这些年 LLM模型迭代有个粗略的经验规律，每2代之间的训练算力大概翻 4–5 倍，既然 Astra用了 10 万+ 张 Grace Blackwell 训出来, 那么下一个模型对应的GPT-6.5 / GPT-7 之类要再上一个数量级。所以，自然就落在 ~40 万张这个档。 黄仁勋这句”400K coming next”，或许可以理解为：“下一次训练规模，就是这次的4 倍”，这也是为什么”一年一代、每代把算力再往上顶一格”是同一条曲线。 另外我们拆的再细一点的话： 100K Blackwell = 一座約 250 MW AI factory 400K Blackwell = 接近一座 1 GW AI factory 40 万张 GB 级 GPU，对应的就是一个吉瓦级的新集群正在通电。 Grace Blackwell 是 NVL72，这里每机柜 72 张 GPU，40 万张 ÷ 72 ≈ 约 5,500 个机柜; 所以每个 NVL72 机柜满载约 120–130 千瓦, 光 IT 负载就 ~700 兆瓦, 加上散热和配电冗余, 那么会轻松奔 ~1 吉瓦 这个体量也正好对得上 OpenAI Stargate 一个超级园区、或者好几个站点同时点亮的规模。 所以你会发现这个”40 万张”不是凭空喊的, 它对应的是下一批数据中心园区从在建、到建成、到能用的整个过程完成。 海外链： 中际、新易盛、东山、剑桥科技 国产链： 华丰科技、航天电器、兴森科技、华正新材 ## 总体总结 主题正文 1. 现在大家都知道了 Astra用了10万张 Grace Blackwell NVL72 进行训练： 2. 首先是这些年 LLM模型迭代有个粗略的经验规律，每2代之间的训练算力大概翻 4–5 倍，既然 Astra用了 10 万+ 张 Grace Blackwell 训出来, 那么下一个模型对应的GPT-6.5 / GPT-7 之类要再上一个数量级。 3. 黄仁勋这句”400K coming next”，或许可以理解为：“下一次训练规模，就是这次的4 倍”，这也是为什么”一年一代、每代把算力再往上顶一格”是同一条曲线。 4. 100K Blackwell = 一座約 250 MW AI factory 5. 400K Blackwell = 接近一座 1 GW AI factory 6. Grace Blackwell 是 NVL72，这里每机柜 72 张 GPU，40 万张 ÷ 72 ≈ 约 5,500 个机柜; 7. 所以每个 NVL72 机柜满载约 120–130 千瓦, 光 IT 负载就 ~700 兆瓦, 加上散热和配电冗余, 那么会轻松奔 ~1 吉瓦 8. 所以你会发现这个”40 万张”不是凭空喊的, 它对应的是下一批数据中心园区从在建、到建成、到能用的整个过程完成。