Capacidad GB300 Ahora Abierta
Capacidad GB300 Ahora Abierta
AIFaaS™ — AI Factory como Servicio™
AIFaaS™ — AI Factory como Servicio™
AIFaaS™ — AI Factory como Servicio™
Inflection Point
Inflection Point
Inflection Point
Infraestructura NVIDIA GB300 de nivel empresarial entregada a través de CambridgeNexus AIFaaS™. Potenciando la próxima generación de inteligencia institucional.
Infraestructura NVIDIA GB300 de nivel empresarial entregada a través de CambridgeNexus AIFaaS™. Potenciando la próxima generación de inteligencia institucional.
Rendimiento + Eficiencia
Rendimiento + Eficiencia
Inferencia y Razonamiento en Tiempo Real
Inferencia y Razonamiento en Tiempo Real
Ventaja de Preparación
Ventaja de Preparación
The Shift
The Shift
The Shift
The Problem vs. The Shift
The Problem vs. The Shift
Legacy GPU infrastructure behaves like a linear cost function. GB300-class systems collapse the unit economics — turning AI from selective deployment into universal deployment.
Legacy GPU infrastructure behaves like a linear cost function. GB300-class systems collapse the unit economics — turning AI from selective deployment into universal deployment.
The Problem
The Problem
Expensive inference
Expensive inference
Expensive inference
Scales linearly
Scales linearly
Scales linearly
Compressed margins
Compressed margins
Compressed margins
The Shift
The Shift
8–12×
8–12×
8–12×
inference throughput
inference throughput
inference throughput
75–90%
lower cost per AI action
75–90%
lower cost per AI action
75–90%
lower cost per AI action
5–6×
5–6×
5–6×
performance per watt
performance per watt
performance per watt
GB300 NVL72 Performance
GB300 NVL72 Performance
GB300 NVL72 Performance
Inference economics that reset the benchmark
Inference economics that reset the benchmark
Cost per Token
Up to 50×
Higher throughput per megawatt versus prior-gen Hopper platforms.
Throughput / MW
01
/04
Cost per Token
Up to 50×
Higher throughput per megawatt versus prior-gen Hopper platforms.
Throughput / MW
01
/04
Cost per Token
Up to 50×
Higher throughput per megawatt versus prior-gen Hopper platforms.
Throughput / MW
01
/04
Referencias de rendimiento
Referencias de rendimiento
El salto de H100 a GB300 no es incremental, es generacional.
El salto de H100 a GB300 no es incremental, es generacional.
Métrica de Impacto Empresarial
GPUs (H100)
GPUs (H100)
GB300 NVL72 (CNEX)
GB300 NVL72 (CNEX)
Low-latency inference
Higher cost per token
Higher cost per token
Up to 35× lower cost per token
Up to 35× lower cost
per token
Scaling under load
Scaling under load
Queues / contention
Queues / contention
10× higher user responsiveness
10× higher user responsiveness
Energy economics
Energy economics
Higher power overhead
Higher power overhead
Up to 50× higher throughput per MW
Up to 50× higher throughput per MW
Sustained efficiency
Sustained efficiency
Lower throughput per watt
Lower throughput per watt
5× greater throughput per watt
5× greater throughput per watt
Performance statements are expressed as “up to” and vary by model size, precision, batching, and workload characteristics.
Use for high-level positioning; final numbers should align with validated benchmarks and published references.
Performance statements are expressed as “up to” and vary by model size, precision, batching, and workload characteristics. Use for high-level positioning; final numbers should align with validated benchmarks and published references.
GB300 NVL72 (CNEX)
Velocidad de Entrenamiento (1T Parámetros)
Hasta 4 veces más rápido
Rendimiento de inferencia en tiempo real
Mejora de 30X
Eficiencia Energética / TFLOPS
Aumento de Eficiencia de 25X
Ancho de banda de interconexión
1.8 TB/s NVLink
GB300 NVL72 (CNEX)
Velocidad de Entrenamiento (1T Parámetros)
Hasta 4 veces más rápido
Rendimiento de inferencia en tiempo real
Mejora de 30X
Eficiencia Energética / TFLOPS
Aumento de Eficiencia de 25X
Ancho de banda de interconexión
1.8 TB/s NVLink
GPU heredados (H100)
Velocidad de Entrenamiento (1T Parámetros)
Línea de base (X)
Rendimiento de inferencia en tiempo real
Línea de base (X)
Eficiencia Energética / TFLOPS
Consumo Estándar
Ancho de banda de interconexión
900 GB/s
GPU heredados (H100)
Velocidad de Entrenamiento (1T Parámetros)
Línea de base (X)
Rendimiento de inferencia en tiempo real
Línea de base (X)
Eficiencia Energética / TFLOPS
Consumo Estándar
Ancho de banda de interconexión
900 GB/s
¿Por qué CNEX?
¿Por qué CNEX?
No somos un proveedor de nube. Somos su socio de infraestructura dedicado para la era Blackwell.
No somos un proveedor de nube. Somos su socio de infraestructura dedicado para la era Blackwell.
Los huéspedes responden a menos preguntas, pero más inteligentes.
85–90% lower inference cost • $100M–$500M revenue lift
Los huéspedes responden a menos preguntas, pero más inteligentes.
85–90% lower inference cost • $100M–$500M revenue lift
Finance & Insurance
8–12× faster modeling • 0.5–2% AUM lift
Finance & Insurance
8–12× faster modeling • 0.5–2% AUM lift
Mobility & Delivery
70–85% lower AI cost • $500M–$1.7B efficiency gain
Mobility & Delivery
70–85% lower AI cost • $500M–$1.7B efficiency gain
Retail & Luxury
Real-time personalization • Multibillion-dollar conversion lift
Retail & Luxury
Real-time personalization • Multibillion-dollar conversion lift
Biotech & MedTech
Simulations: days → hours • $500M+ pipeline acceleration
Biotech & MedTech
Simulations: days → hours • $500M+ pipeline acceleration
Defense
8–12× simulation speed • Strategic program acceleration
Defense
8–12× simulation speed • Strategic program acceleration
Los huéspedes responden a menos preguntas, pero más inteligentes.
85–90% lower inference cost • $100M–$500M revenue lift
Finance & Insurance
8–12× faster modeling • 0.5–2% AUM lift
Mobility & Delivery
70–85% lower AI cost • $500M–$1.7B efficiency gain
Retail & Luxury
Real-time personalization • Multibillion-dollar conversion lift
Biotech & MedTech
Simulations: days → hours • $500M+ pipeline acceleration
Defense
8–12× simulation speed • Strategic program acceleration
Retorno de Inversión
Proyectado para el Inversor
Retorno de Inversión
Proyectado para el Inversor
Retorno de Inversión Proyectado para el Inversor
Asegura tu asignación hoy
Asegura tu asignación hoy
Potencial de valoración premium impulsado por modelos de ingresos de fábrica de IA recurrentes y de alta utilización.
Múltiplo de Ingresos
70% de aumento en las oportunidades de venta
70% de aumento en las oportunidades de venta
Economía de capacidad recurrente
Pillar 01
Latency
70% increase in sales leads
70% increase in sales leads
50–70% lower latency for near real-time scale.
Pillar 03
Sustainability
70% increase in sales leads
70% increase in sales leads
5–6× better performance per watt.
Pillar 04
Infrastructure
70% increase in sales leads
70% increase in sales leads
Moves AI from a “feature” to a universal strategic moat.
El mercado está señalando
una brecha de preparación
El mercado está señalando
una brecha de preparación
El Mercado Está Señalando
una Brecha de Disponibilidad
Desde McKinsey hasta los principales operadores de la nube, la investigación de la industria muestra que el crecimiento de la IA ahora está limitado por la ejecución de infraestructura: energía, refrigeración y tiempo de implementación.
Desde McKinsey hasta los principales operadores de la nube, la investigación de la industria muestra que el crecimiento de la IA ahora está limitado por la ejecución de infraestructura: energía, refrigeración y tiempo de implementación.
Desde McKinsey hasta los principales operadores de la nube, la investigación de la industria muestra que el crecimiento de la IA ahora está limitado por la ejecución de infraestructura: energía, refrigeración y tiempo de implementación.
Infraestructura, Poder y Preparación
Cómo los centros de datos pueden mantenerse al día con la demanda de IA
Demanda de Energía y Mercados de Capital
la IA está impulsando un aumento en la demanda de energía
IA a Escala de Rack y Diseño a Nivel de Sistema
NVIDIA — Sistemas de Rack y Centro de Datos
Análisis Independiente Respetado por Inversores
El centro de datos de IA es un problema de energía
Escasez de Capacidad y Tiempo de Implementación
CBRE — Perspectivas Globales de Centros de Datos
Carrera de Infraestructura de Big Tech y IA
El auge de la IA en las grandes tecnológicas está encontrando límites de poder
Infraestructura, Poder y Preparación
Cómo los centros de datos pueden mantenerse al día con la demanda de IA
Demanda de Energía y Mercados de Capital
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NVIDIA — Sistemas de Rack y Centro de Datos
Análisis Independiente Respetado por Inversores
El centro de datos de IA es un problema de energía
Escasez de Capacidad y Tiempo de Implementación
CBRE — Perspectivas Globales de Centros de Datos
Carrera de Infraestructura de Big Tech y IA
El auge de la IA en las grandes tecnológicas está encontrando límites de poder