Nvidia amână sistemul de rack Kyber AI de nouă generație până în 2028 din cauza problemelor de producție

Următoarea generație a sistemului de rack Kyber NVL144 AI al Nvidia a fost amânată cu mai bine de un an, împingându-și lansarea în 2028, după ce gigantul de cipuri s-a confruntat cu probleme persistente de producție cu o componentă internă critică, potrivit unui raport al firmei de cercetare SemiAnalysis. Poticnirea rară a celei mai valoroase companii de semiconductori din lume a transmis undă prin lanțul de aprovizionare cu hardware AI și a oferit concurenților o deschidere neașteptată. Pentru o acoperire continuă a dezvoltării infrastructurii AI, urmăriți știrile de ultimă oră AI.

Dezvăluirea, raportată pentru prima dată de CNBC pe 6 iulie 2026, citează o analiză SemiAnalysis care a constatat că Nvidia se luptă să producă planul central al plăcii de circuit imprimat (PCB) care conectează GPU-urile din interiorul rack-ului Kyber. Planul mediu este coloana vertebrală fizică a sistemului, direcționând semnalele de mare viteză între zeci de cipuri, iar dificultățile de a-l produce la scară au forțat Nvidia să împingă cronologia înapoi cu peste douăsprezece luni.

Ce trebuia să ofere Kyber NVL144

Kyber NVL144 face parte din foaia de parcurs ambițioasă a Nvidia de a împacheta din ce în ce mai multă putere de calcul în rafturi unice, la scară de fabrică, pe care furnizorii de cloud hiperscale le pot implementa pentru a antrena și a rula modele AI de frontieră. Fiecare sistem NVL144 este proiectat pentru a găzdui 144 de GPU-uri într-un șasiu unificat, răcit cu lichid, folosind interconexiuni cu lățime de bandă mare pentru a permite cipurilor să funcționeze ca un singur accelerator gigant.

Aceste sisteme la scară de rack au devenit elementul central al centrului de date AI modern. Companii precum Microsoft, Meta, Amazon și Google le comandă cu miile pentru a ține pasul cu cerințele de calcul explozive ale modelelor de limbaj mari. O întârziere de mai mult de un an a unui produs emblematic are, prin urmare, consecințe mult dincolo de veniturile proprii ale Nvidia, încetinind expansiunile de capacitate de care depinde întreaga industrie AI.

Gâtul de strângere a planului central al PCB

Potrivit SemiAnalysis, problema de bază constă în fabricarea planului central PCB la toleranțele pe care le necesită interconexiunile de mare viteză Kyber. Planul central trebuie să transporte volume enorme de date între GPU-uri cu pierderi minime de semnal, iar la densitățile pe care Nvidia le țintește, chiar și micile defecte de fabricație pot degrada performanța sau pot cauza defecțiuni.

Raportul indică faptul că dificultățile nu sunt izolate pentru un singur furnizor, ci reflectă o provocare mai largă în împingerea tehnologiei PCB la limitele sale fizice. Pe măsură ce viteza semnalului crește și numărul de straturi crește, randamentele scad și ciclurile de producție se prelungesc, creând un blocaj pe care banii singuri nu l-au putut rezolva până acum.

Un al doilea front: CPO și NVL576

Constatările SemiAnalysis se extind dincolo de NVL144. Configurația mai mare Kyber NVL576, care ar stivui și mai multe GPU-uri într-un singur rack, se confruntă, de asemenea, cu incertitudine din cauza provocărilor legate de producerea în masă a sistemelor optice co-ambalate (CPO), tehnologia pe care Nvidia mizează pentru a înlocui interconexiunile din cupru la scară. Atât planul central PCB, cât și CPO sunt considerați pe scară largă drept piloni de bază ai avantajului de performanță al Nvidia, iar faptul că ambele se dovedesc acum dificil de fabricat transformă ceea ce a fost un șanț competitiv într-o sursă de întârziere.

Vestea întârzierilor a declanșat o scădere bruscă a acțiunilor companiilor legate de optoelectronică și ambalaj avansat, deoarece investitorii au reevaluat cât de repede va ajunge de fapt următorul val de hardware AI.

Rivalii văd o deschidere

Pentru concurenții Nvidia, întârzierea este un cadou rar. Advanced Micro Devices a redus în mod constant decalajul în ceea ce privește performanța GPU-ului și are propriile sale oferte la scară de rack în dezvoltare. Google, care își proiectează propriile acceleratoare personalizate AI numite Tensor Processing Units (TPU), construiește sisteme integrate în interior și este mai puțin expus la blocajele de producție care constrâng acum foaia de parcurs a Nvidia.

Analiștii au remarcat că un derapaj de douăsprezece luni îi oferă AMD timp suplimentar pentru a obține victorii în design cu hiperscalerii care altfel ar fi așteptat Kyber. De asemenea, întărește logica strategică din spatele valului de investiții personalizate în siliciu din partea furnizorilor de cloud, care au devenit precauți să depindă de un singur furnizor ale cărui produse cele mai avansate continuă să scadă.

Nvidia nu a contestat public caracterizarea SemiAnalysis. Compania a subliniat anterior că dezvoltarea unor arhitecturi de rack complet noi este un proces în mod inerent complex și că acordă prioritate fiabilității în detrimentul vitezei atunci când clienții investesc miliarde de dolari per implementare.

Implicații pentru cursa de calcul AI

Întârzierea Kyber subliniază o realitate care este ușor de uitat pe fondul câștigurilor record și al cererii în creștere: revoluția AI se desfășoară în continuare pe hardware fizic, iar acel hardware devine extraordinar de dificil de proiectat și fabricat. Pe măsură ce modelele cresc și interconexiunile care leagă grupurile lor de antrenament cresc mai repede, toleranța la eroare în orice, de la proiectarea PCB-ului până la ambalajul optic, se micșorează aproape de zero.

Pentru furnizorii de cloud și laboratoarele de inteligență artificială care se bazează pe o conductă constantă de rafturi din ce în ce mai puternice, mesajul de la SemiAnalysis este că cadența îmbunătățirii hardware poate fi mai puțin previzibilă decât sugerează foile de parcurs software. Modul în care Nvidia și furnizorii săi rezolvă provocările midplane și CPO va ajuta la determinarea cât de repede sosește următoarea generație de sisteme AI și care companii sunt poziționate să beneficieze atunci când va ajunge.

---

Rămâi înaintea AI

Peisajul hardware AI se schimbă rapid. AI Buzz Wire vă oferă cele mai recente evoluții în cipuri, centre de date și companii care se întrec pentru a construi infrastructura din spatele inteligenței artificiale.

Citește mai multe știri AI →