Supermicro Super AI Station GB300
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完整規格
運算及記憶體
超級晶片
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 桌面超級晶片
中央處理器
1× NVIDIA Grace CPU Superchip，72 個 Arm Neoverse V2 核心
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
一致性記憶體
748 GB 統一記憶體：496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI 效能
20 PetaFLOPS (FP4)
儲存及實體規格
儲存裝置 (插槽)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
外形規格
可轉換式桌面塔式或5U機架安裝，共享機箱設計
尺寸
21.5 x 48 x 49 厘米
網絡與集群擴展
高速網絡
2× 400G QSFP112 端口，經由 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
集群擴展
通過400GbE在單一連貫集群中最多可達8個單元，並可進一步擴展至HGX B300 (8 GPU)或GB300 NVL72 (72 GPU)基礎設施
PCIe 擴展
PCIe 5.0，1× 雙寬 x16 插槽 + 額外 x8 插槽
電源及散熱
電源供應器
1600W 電源供應器，鈦金級效率，標準辦公室插座
散熱系統
閉環液體冷卻，可維修，近乎無聲的持續運作
管理與軟件
遠端管理
IPMI 2.0 及 Redfish API，數據中心式監控與控制
軟件堆棧
預載Linux環境及NVIDIA AI Enterprise工具組，準備部署NVIDIA NemoClaw代理
Supermicro於2025年10月28日推出Super AI Station GB300，作為一款基於NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip平台的桌邊系統——此系統專為本地運行萬億參數模型而設計，同時提供成本效益高且可逐步擴展至數據中心規模AI能力的清晰升級路徑。
硬件規格
Super AI Station圍繞單顆NVIDIA Grace CPU Superchip構建——具備72個Arm Neoverse V2核心及496 GB LPDDR5X記憶體——並配備搭載252 GB HBM3e GPU記憶體的NVIDIA Blackwell Ultra GPU，透過NVLink-C2C技術整合成748 GB統一記憶體池。多達7個獨立MIG分區讓單一工作站可同時服務多個團隊或工作負載而無需爭搶資源。系統提供4組M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe儲存及雙埠NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC——此網絡架構同樣用於在部署擴展時連接額外工作站。
企業級本地AI伺服器
Super AI Station設計作共享式本地AI資源。多名員工可於工作時段提交文件處理任務——合約審核、發票擷取、報告草擬、電郵分類——所有工作均於現場集中處理，無需經外部雲端服務路由。
透過NVIDIA NemoClaw，自主代理程式可持續在系統運行，處理收件匣監控或定期報告生成等週期性任務，無需人手逐次啟動。這使Super AI Station能作為企業持續運作的AI基礎設施，穩定支援文件處理工作負載。
擴展設計：從單站到AI工廠
單台Super AI Station是完整獨立系統，同時也是大型部署的基礎單元。可隨時間逐步添加最多7個額外工作站——總計8台——透過相同雙埠400G網絡架構通訊，無需重構現有基建或工作流程。每台新增單元均為記憶池貢獻748 GB統一記憶體及運算力，為成長中企業提供隨應用擴展容量的直觀漸進方案。
當需求最終超越8台叢集時，相同400G網絡基礎可延伸至Supermicro的NVIDIA HGX B300及NVIDIA GB300 NVL72平台。早期購置的工作站將持續投入生產而非淘汰替換——初始投資在每個成長階段始終是部署架構的一部分。
沿此路徑添加的每台工作站均持續運作——早期購置設備無需替換。
| 階段 | 統一記憶體 | 參考成本 | 意義 |
|---|---|---|---|
| 單一工作站 | 748 GB | HK$780K | 起點；完全獨立運行。 |
| 2單元叢集 | 1.5 TB | HK$1.5M | 透過相同400GbE架構增設1台工作站。 |
| 4單元叢集 | 3 TB | HK$2.9M | 增設3台工作站；現有配置無需變更。 |
| 8單元叢集 | 6 TB | HK$5.5M | Super AI Station硬件最大單叢集容量。 |
| HGX B300擴展 | 合併9+ TB | ~NT$170萬（額外） | 現有工作站持續運作；同步增設密集多節點訓練能力。 |
| GB300 NVL72擴展 | 合併20+ TB | ~NT$370萬（額外） | 百億億級推理統一機架層級；先前工作站維持生產。 |
HGX B300及GB300 NVL72數據僅為連接現有Super AI Station部署之額外基建參考起始價，並非替代方案。
成本比較：可擴展本地部署 vs 雲端AI API
對每日處理大量文件的中小企業而言，固定本地叢集與用量計費雲端AI方案的成本差異將隨時間顯著擴大。
| 成本類別 | 雲端AI API | Supermicro（本地部署） |
|---|---|---|
| 初始硬件投資 | 無 | HK$780K（一次性） |
| 第1年運作成本 | ~HK$78萬 – ~HK$196萬 | ~HK$3.9萬（電力及維護） |
| 第2年運作成本 | ~HK$78萬 – ~HK$196萬 | ~HK$3.9萬（電力及維護） |
| 第3年運作成本 | ~HK$78萬 – ~HK$196萬 | ~HK$3.9萬（電力及維護） |
| 三年累計成本 | ~HK$235萬 – ~HK$588萬 | ~NT$368萬 |
由於處理完全在本地進行，文件及商業數據不會傳輸至第三方伺服器。此特性對法律、金融或其他數據敏感行業機構尤為重要。
總結
Super AI Station GB300以有限成本提供本地萬億參數級AI運算能力，可逐站擴展並最終升級至HGX B300或GB300 NVL72基建。對AI工作負載持續增長的中小企業而言，此方案可成為雲端AI支出的低成本替代方案。
