ប្រព័ន្ធ rack Kyber NVL144 AI ជំនាន់ក្រោយរបស់ Nvidia ត្រូវបានពន្យារពេលជាងមួយឆ្នាំ ដោយជំរុញឱ្យដំណើរការរបស់វាដល់ឆ្នាំ 2028 បន្ទាប់ពីបន្ទះឈីបយក្សនេះ បានជួបបញ្ហាផលិតកម្មរឹងរូសជាមួយនឹងធាតុផ្សំខាងក្នុងដ៏សំខាន់ នេះបើយោងតាមរបាយការណ៍របស់ក្រុមហ៊ុនស្រាវជ្រាវ SemiAnalysis ។ ការជំពប់ដួលដ៏កម្រសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន semiconductor ដ៏មានតម្លៃបំផុតរបស់ពិភពលោកបានធ្វើឱ្យមានការរំជើបរំជួលតាមរយៈខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ផ្នែករឹង AI និងបានប្រគល់ការបើកចំហដែលមិននឹកស្មានដល់ដល់ដៃគូប្រកួតប្រជែង។ សម្រាប់ការគ្របដណ្តប់ជាបន្តបន្ទាប់នៃការកសាងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI សូមតាមដាន [ព័ត៌មាន AI ដ៏ទាន់ហេតុការណ៍] (https://aibuzzwire.news) របស់យើង។

ការបង្ហាញដែលត្រូវបានរាយការណ៍ដំបូងដោយ CNBC នៅថ្ងៃទី 6 ខែកក្កដាឆ្នាំ 2026 ដកស្រង់ការវិភាគ SemiAnalysis ដែលបានរកឃើញថា Nvidia កំពុងតស៊ូក្នុងការផលិតបន្ទះសៀគ្វីបោះពុម្ព (PCB) ពាក់កណ្តាលយន្តហោះដែលភ្ជាប់ GPUs នៅខាងក្នុង Kyber rack ។ យន្តហោះកណ្តាលគឺជាឆ្អឹងកងខ្នងនៃប្រព័ន្ធ បញ្ជូនសញ្ញាល្បឿនលឿនរវាងបន្ទះឈីបរាប់សិប ហើយការលំបាកក្នុងការផលិតវាតាមខ្នាតបានបង្ខំឱ្យ Nvidia រុញបន្ទាត់ពេលវេលាត្រឡប់មកវិញក្នុងរយៈពេលជាងដប់ពីរខែ។

អ្វីដែល Kyber NVL144 ត្រូវបានគេសន្មត់ថានឹងចែកចាយ

Kyber NVL144 គឺជាផ្នែកមួយនៃផែនទីបង្ហាញផ្លូវដ៏មានមហិច្ឆតារបស់ Nvidia ដើម្បីខ្ចប់ថាមពលកុំព្យូទ័រកាន់តែច្រើនឡើងៗ ទៅក្នុងប្រអប់ខ្នាតរោងចក្រតែមួយ ដែលអ្នកផ្តល់សេវាពពកធំអាចដាក់ពង្រាយដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល និងដំណើរការម៉ូដែល AI ព្រំដែន។ ប្រព័ន្ធ NVL144 នីមួយៗត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ផ្ទុក GPU ចំនួន 144 នៅក្នុងតួដែលត្រជាក់ដោយអង្គធាតុរាវ ដោយប្រើទំនាក់ទំនងអន្តរកម្រិតបញ្ជូនខ្ពស់ដើម្បីឱ្យបន្ទះសៀគ្វីដំណើរការជាឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនយក្សតែមួយ។

ប្រព័ន្ធ rack-scale ទាំងនេះបានក្លាយជាប្លុកអាគារកណ្តាលនៃមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ AI ទំនើប។ ក្រុមហ៊ុនដូចជា Microsoft, Meta, Amazon និង Google បញ្ជាឱ្យពួកគេរាប់ពាន់នាក់ដើម្បីរក្សាល្បឿនជាមួយនឹងតម្រូវការកុំព្យូទ័រដែលកំពុងផ្ទុះឡើងនៃគំរូភាសាធំ។ ការពន្យាពេលច្រើនជាងមួយឆ្នាំនៅក្នុងផលិតផលស្មាតហ្វូនមានផលវិបាកលើសពីប្រាក់ចំណូលផ្ទាល់របស់ Nvidia ដែលធ្វើអោយការពង្រីកសមត្ថភាពដែលឧស្សាហកម្ម AI ទាំងមូលពឹងផ្អែកលើ។

ខ្សែក PCB Midplane Bottleneck

យោងតាម ​​SemiAnalysis បញ្ហាស្នូលស្ថិតនៅក្នុងការប្រឌិត PCB midplane ទៅនឹងភាពអត់ធ្មត់ដែលការភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងល្បឿនលឿនរបស់ Kyber ទាមទារ។ យន្តហោះកណ្តាលត្រូវតែផ្ទុកទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើមរវាង GPUs ជាមួយនឹងការបាត់បង់សញ្ញាតិចតួច ហើយនៅដង់ស៊ីតេ Nvidia កំពុងកំណត់គោលដៅ សូម្បីតែពិការភាពផលិតកម្មតូចក៏អាចធ្វើឱ្យខូចដំណើរការ ឬបណ្តាលឱ្យបរាជ័យ។

របាយការណ៍បង្ហាញថាការលំបាកមិនត្រូវបានញែកដាច់ពីអ្នកផ្គត់ផ្គង់តែមួយទេ ប៉ុន្តែឆ្លុះបញ្ចាំងពីបញ្ហាប្រឈមកាន់តែទូលំទូលាយក្នុងការជំរុញបច្ចេកវិទ្យា PCB ដល់ដែនកំណត់ជាក់ស្តែងរបស់វា។ នៅពេលដែលល្បឿនសញ្ញាកើនឡើង និងចំនួនស្រទាប់កើនឡើង ទិន្នផលធ្លាក់ចុះ និងវដ្តផលិតកម្មបានអូសបន្លាយ បង្កើតជាឧបសគ្គដែលលុយតែមួយមុខមិនអាចដោះស្រាយបាន។

រណសិរ្សទីពីរ៖ CPO និង NVL576

ការរកឃើញ SemiAnalysis ពង្រីកលើសពី NVL144 ។ ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ Kyber NVL576 ធំជាងមុន ដែលនឹងជង់ GPU កាន់តែច្រើនទៅក្នុង rack តែមួយ ក៏ប្រឈមនឹងភាពមិនច្បាស់លាស់ផងដែរ ដោយសារតែបញ្ហាប្រឈមនៅក្នុងការផលិតដ៏ធំដែលផលិតដោយអុបទិក (CPO) ដែលបច្ចេកវិទ្យា Nvidia កំពុងភ្នាល់លើការជំនួសការភ្ជាប់គ្នានៃទង់ដែង។ ទាំង PCB midplane និង CPO ត្រូវបានចាត់ទុកយ៉ាងទូលំទូលាយថាជាសសរស្តម្ភស្នូលនៃអត្ថប្រយោជន៍នៃការអនុវត្តរបស់ Nvidia ហើយការពិតដែលថាទាំងពីរឥឡូវនេះកំពុងបង្ហាញពីការលំបាកក្នុងការផលិតប្រែក្លាយអ្វីដែលជាគូប្រកួតប្រជែងទៅជាប្រភពនៃការពន្យារពេល។

ដំណឹងនៃការពន្យារពេលនេះបានបង្កឱ្យមានការធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំងនៃភាគហ៊ុនរបស់ក្រុមហ៊ុនដែលភ្ជាប់ទៅនឹង optoelectronics និងការវេចខ្ចប់កម្រិតខ្ពស់ ខណៈដែលអ្នកវិនិយោគបានវាយតម្លៃឡើងវិញថាតើរលកបន្ទាប់នៃផ្នែករឹង AI នឹងមកដល់ពិតប្រាកដ។

គូប្រជែងមើលការបើក

សម្រាប់ដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់ Nvidia ការពន្យារពេលគឺជាអំណោយដ៏កម្រមួយ។ ឧបករណ៍ Advanced Micro Devices បាននឹងកំពុងបិទគម្លាតនៅក្នុងដំណើរការ GPU ជាបន្តបន្ទាប់ ហើយមានការផ្តល់ជូនទំហំ rack-scale ផ្ទាល់ខ្លួននៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍។ Google ដែលរចនាឧបករណ៍បង្កើនល្បឿន AI ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ខ្លួនដែលហៅថា Tensor Processing Units (TPUs) បង្កើតប្រព័ន្ធរួមបញ្ចូលគ្នានៅក្នុងផ្ទះ ហើយមិនសូវប្រឈមនឹងការរាំងស្ទះផលិតកម្មឥឡូវនេះរារាំងផែនទីបង្ហាញផ្លូវរបស់ Nvidia ។

អ្នកវិភាគបានកត់សម្គាល់ថាប័ណ្ណរយៈពេល 12 ខែផ្តល់ឱ្យ AMD នូវពេលវេលាបន្ថែមដើម្បីឈ្នះការរចនាដីជាមួយនឹង hyperscalers ដែលប្រហែលជាបានរង់ចាំ Kyber ។ វាក៏ពង្រឹងផងដែរនូវតក្កវិជ្ជាយុទ្ធសាស្ត្រនៅពីក្រោយរលកនៃការវិនិយោគស៊ីលីកុនផ្ទាល់ខ្លួនពីអ្នកផ្តល់សេវាពពក ដែលបានបង្កើនការប្រុងប្រយ័ត្នអាស្រ័យលើអ្នកផ្គត់ផ្គង់តែមួយដែលផលិតផលទំនើបបំផុតនៅតែបន្តធ្លាក់ចុះ។

Nvidia មិនបានជំទាស់ជាសាធារណៈចំពោះការកំណត់លក្ខណៈ SemiAnalysis ទេ។ ក្រុមហ៊ុនបានសង្កត់ធ្ងន់ពីមុនថាការបង្កើនស្ថាបត្យកម្ម rack ថ្មីទាំងស្រុងគឺជាដំណើរការដ៏ស្មុគស្មាញមួយ ហើយថាវាផ្តល់អាទិភាពទៅលើភាពជឿជាក់លើល្បឿននៅពេលដែលអតិថិជនកំពុងវិនិយោគរាប់ពាន់លានដុល្លារក្នុងមួយការដាក់ពង្រាយ។

ផលប៉ះពាល់សម្រាប់ AI Compute Race

ការពន្យាពេល Kyber គូសបញ្ជាក់ការពិតដែលងាយស្រួលបំភ្លេចចំពេលមានកំណត់ត្រាប្រាក់ចំណូល និងតម្រូវការកើនឡើង៖ បដិវត្ត AI នៅតែដំណើរការលើផ្នែករឹងរូបវ័ន្ត ហើយផ្នែករឹងនោះកាន់តែពិបាកវិស្វកម្ម និងផលិត។ នៅពេលដែលម៉ូដែលកាន់តែធំ ហើយការភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងគ្នាដែលភ្ជាប់ចង្កោមបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេកាន់តែលឿន ការអត់ឱនចំពោះកំហុសក្នុងអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងចាប់ពីការរចនា PCB រហូតដល់ការវេចខ្ចប់អុបទិកថយចុះដល់ជិតសូន្យ។

សម្រាប់អ្នកផ្តល់សេវាពពក និងមន្ទីរពិសោធន៍ AI ដែលពឹងផ្អែកលើបំពង់បង្ហូរប្រេងដ៏រឹងមាំដែលមិនធ្លាប់មាន សារពី SemiAnalysis គឺថា ដំណាក់កាលនៃការកែលម្អផ្នែករឹងអាចនឹងមានការព្យាករណ៍តិចជាងផែនទីបង្ហាញផ្លូវរបស់កម្មវិធី។ របៀបដែល Nvidia និងអ្នកផ្គត់ផ្គង់របស់ខ្លួនដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមរបស់យន្តហោះកណ្តាល និង CPO នឹងជួយកំណត់ថាតើប្រព័ន្ធ AI ជំនាន់ក្រោយមកដល់លឿនប៉ុណ្ណា ហើយក្រុមហ៊ុនណាខ្លះដែលមានទីតាំងដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍នៅពេលដែលវាកើតឡើង។

---

នាំមុខ AI

ទិដ្ឋភាពផ្នែករឹងរបស់ AI កំពុងផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងលឿន។ AI Buzz Wire នាំមកជូនអ្នកនូវការវិវឌ្ឍន៍ចុងក្រោយបង្អស់នៅក្នុងបន្ទះឈីប មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ និងក្រុមហ៊ុនដែលកំពុងប្រកួតប្រជែងដើម្បីបង្កើតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធនៅពីក្រោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →