تم تأجيل الجيل التالي من نظام الرف Kyber NVL144 AI من Nvidia لأكثر من عام، مما دفع إطلاقه إلى عام 2028 بعد أن واجهت شركة الرقائق العملاقة مشاكل تصنيع عنيدة مع مكون داخلي بالغ الأهمية، وفقًا لتقرير صادر عن شركة الأبحاث SemiAnasis. أدى التعثر النادر الذي تعرضت له شركة أشباه الموصلات الأكثر قيمة في العالم إلى إحداث تموجات عبر سلسلة توريد أجهزة الذكاء الاصطناعي وفتح المجال بشكل غير متوقع للمنافسين. للحصول على تغطية مستمرة لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، تابع [أخبار الذكاء الاصطناعي العاجلة] (https://aibuzzwire.news).

يستشهد هذا الكشف، الذي نشرته CNBC لأول مرة في 6 يوليو 2026، بتحليل SemiAnalogy الذي وجد أن Nvidia تكافح من أجل تصنيع اللوحة الوسطى للوحة الدوائر المطبوعة (PCB) التي تربط وحدات معالجة الرسومات داخل حامل Kyber. تعد اللوحة الوسطى العمود الفقري المادي للنظام، حيث تقوم بتوجيه الإشارات عالية السرعة بين عشرات الرقائق، والصعوبات في إنتاجها على نطاق واسع أجبرت Nvidia على تأخير الجدول الزمني لأكثر من اثني عشر شهرًا.

ما كان من المفترض أن يقدمه Kyber NVL144

يعد Kyber NVL144 جزءًا من خارطة طريق Nvidia الطموحة لتعبئة المزيد من قوة الحوسبة في رفوف فردية على مستوى المصنع والتي يمكن لموفري الخدمات السحابية واسعة النطاق نشرها لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الحدودية. تم تصميم كل نظام NVL144 لاستيعاب 144 وحدة معالجة رسوميات في هيكل موحد مبرد بالسوائل، باستخدام وصلات بينية ذات نطاق ترددي عالٍ للسماح للرقائق بالعمل كمسرّع عملاق واحد.

لقد أصبحت هذه الأنظمة ذات الحجم الكبير بمثابة لبنة البناء المركزية لمركز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديث. شركات مثل ميكروسوفت، وميتا، وأمازون، وجوجل تطلبها بالآلاف لمواكبة المتطلبات الحسابية الهائلة لنماذج اللغات الكبيرة. وبالتالي فإن التأخير لأكثر من عام في منتج رئيسي له عواقب تتجاوز بكثير إيرادات Nvidia الخاصة، مما يؤدي إلى إبطاء توسعات السعة التي تعتمد عليها صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

عنق الزجاجة في الطبقة المتوسطة لثنائي الفينيل متعدد الكلور

وفقًا لـ SemiAnalogy، تكمن المشكلة الأساسية في تصنيع اللوحة المتوسطة لثنائي الفينيل متعدد الكلور وفقًا للتفاوتات التي تتطلبها الوصلات البينية عالية السرعة في Kyber. يجب أن تحمل الطبقة الوسطى كميات هائلة من البيانات بين وحدات معالجة الرسومات مع الحد الأدنى من فقدان الإشارة، وفي الكثافات التي تستهدفها Nvidia، حتى عيوب التصنيع الصغيرة يمكن أن تؤدي إلى انخفاض الأداء أو التسبب في الأعطال.

ويشير التقرير إلى أن الصعوبات ليست معزولة على مورد واحد ولكنها تعكس تحديا أوسع في دفع تكنولوجيا ثنائي الفينيل متعدد الكلور إلى حدودها المادية. ومع ارتفاع سرعات الإشارة وزيادة عدد الطبقات، تنخفض الإنتاجية وتطول دورات الإنتاج، مما يخلق عنق الزجاجة الذي لم يتمكن المال وحده من حله حتى الآن.

الجبهة الثانية: CPO وNVL576

تمتد نتائج SemiAnalogy إلى ما هو أبعد من NVL144. يواجه تكوين Kyber NVL576 الأكبر، والذي من شأنه تكديس المزيد من وحدات معالجة الرسومات في حامل واحد، عدم اليقين أيضًا بسبب التحديات في الإنتاج الضخم للبصريات المجمعة (CPO)، وهي التكنولوجيا التي تراهن عليها Nvidia لاستبدال الوصلات النحاسية على نطاق واسع. يُنظر إلى كل من اللوحة المتوسطة PCB وCPO على نطاق واسع على أنهما ركائز أساسية لميزة أداء Nvidia، وحقيقة أن كلاهما أثبت الآن صعوبة تصنيعه يحول ما كان خندقًا تنافسيًا إلى مصدر للتأخير.

وأثارت أخبار التأخير انخفاضًا حادًا في أسهم الشركات المرتبطة بالإلكترونيات الضوئية والتعبئة المتقدمة، حيث أعاد المستثمرون تقييم مدى سرعة وصول الموجة التالية من أجهزة الذكاء الاصطناعي فعليًا.

المنافسون يرون فرصة سانحة

بالنسبة لمنافسي نفيديا، يعتبر التأخير هدية نادرة. تعمل الأجهزة الدقيقة المتقدمة على سد الفجوة في أداء وحدة معالجة الرسومات بشكل ثابت ولديها عروضها الخاصة على نطاق واسع قيد التطوير. تقوم Google، التي تصمم مسرعات الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بها والتي تسمى وحدات معالجة Tensor (TPUs)، ببناء أنظمة متكاملة داخل الشركة وهي أقل تعرضًا لاختناقات التصنيع التي تقيد الآن خارطة طريق Nvidia.

أشار المحللون إلى أن الانزلاق لمدة اثني عشر شهرًا يمنح AMD وقتًا إضافيًا للفوز بالتصميم مع المتوسعين الفائقين الذين ربما كانوا ينتظرون Kyber لولا ذلك. كما أنه يعزز المنطق الاستراتيجي وراء موجة الاستثمار المخصص في السيليكون من مقدمي الخدمات السحابية، الذين أصبحوا حذرين من الاعتماد على مورد واحد تستمر منتجاته الأكثر تقدمًا في الانزلاق.

لم تعترض Nvidia علنًا على توصيف SemiAnalogy. وقد أكدت الشركة سابقًا على أن تعزيز بنيات الرفوف الجديدة تمامًا يعد عملية معقدة بطبيعتها وأنها تعطي الأولوية للموثوقية على السرعة عندما يستثمر العملاء مليارات الدولارات في كل عملية نشر.

الآثار المترتبة على سباق حوسبة الذكاء الاصطناعي

ويسلط تأخير كايبر الضوء على حقيقة من السهل نسيانها وسط أرباح قياسية وارتفاع الطلب: لا تزال ثورة الذكاء الاصطناعي تعتمد على أجهزة مادية، وأصبحت هندسة هذه الأجهزة وتصنيعها صعبة للغاية. مع نمو النماذج بشكل أكبر ونمو الروابط البينية التي تربط مجموعات التدريب الخاصة بها بشكل أسرع، يتقلص التسامح مع الخطأ في كل شيء بدءًا من تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور إلى التغليف البصري إلى ما يقرب من الصفر.

بالنسبة لمقدمي الخدمات السحابية ومختبرات الذكاء الاصطناعي الذين يعتمدون على خط ثابت من الرفوف الأكثر قوة، فإن الرسالة من SemiAnalogy هي أن إيقاع تحسين الأجهزة قد يكون أقل قابلية للتنبؤ به مما تشير إليه خرائط طريق البرامج. إن كيفية حل Nvidia ومورديها لتحديات المستوى المتوسط ​​وCPO ستساعد في تحديد مدى سرعة وصول الجيل التالي من أنظمة الذكاء الاصطناعي، وأي الشركات في وضع يمكنها من الاستفادة عندما يحدث ذلك.

---

ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي

يتغير مشهد أجهزة الذكاء الاصطناعي بسرعة. يقدم لكم AI Buzz Wire أحدث التطورات في مجال الرقائق ومراكز البيانات والشركات التي تتسابق لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →