据@hyperbolic_labs称，大规模AI模型训练的GPU利用率多数仅在15%-40%，这相当于为相同结果多付出3-5倍成本。 据@hyperbolic_labs称，将利用率从15%提升到95%可把一周的训练缩短为当日完成，大幅降低周期时间与算力开销。 据@hyperbolic_labs称，这些利用率基准量化了3-5倍的成本敏感度，可供交易者在建模AI算力需求与产能时参考，涵盖二级市场与加密市场对基础设施效率的关注。

根据@hyperbolic_labs，H200 配备 141GB HBM3e 显存，比 H100 的 80GB 提升 76%，可用于更大模型训练与更多数据处理，并减少内存换页导致的性能下降（来源：Hyperbolic Labs）。就交易层面而言，来源强调的 141GB HBM3e 规格体现出更高的单卡显存上限，直接指向内存受限的训练工作负载与大模型场景，这是本次性能要点（来源：Hyperbolic Labs）。该来源未提及任何加密货币市场影响（来源：Hyperbolic Labs）。