Згідно зі звітом дослідницької фірми SemiAnalysis, випуск стелажної системи нового покоління Kyber NVL144 від Nvidia Kyber NVL144 був відкладений більш ніж на рік, тому її запуск відклали до 2028 року після того, як гігант чіпів зіткнувся з серйозними виробничими проблемами з критичним внутрішнім компонентом. Рідкісне спотикання найдорожчої у світі компанії з виробництва напівпровідників викликало хвилі в ланцюжку постачання апаратного забезпечення штучного інтелекту та дало конкурентам несподіваний вихід. Щоб постійно стежити за розбудовою інфраструктури штучного інтелекту, слідкуйте за нашими найновішими новинами штучного інтелекту.

У розкритті інформації, вперше опублікованому CNBC 6 липня 2026 року, цитується аналіз SemiAnalysis, який виявив, що Nvidia намагається виготовити проміжну панель друкованої плати (PCB), яка з’єднує графічні процесори всередині стійки Kyber. Проміжна площина є фізичною основою системи, маршрутизуючи високошвидкісні сигнали між десятками чіпів, і труднощі з її виробництвом у масштабі змусили Nvidia відсунути часову шкалу більш ніж на дванадцять місяців.

Що повинен був забезпечити Kyber NVL144

Kyber NVL144 є частиною амбітної дорожньої карти Nvidia, щоб упакувати ще більше обчислювальної потужності в окремі стійки заводського масштабу, які гіпермасштабовані хмарні провайдери можуть розгортати для навчання та запуску передових моделей ШІ. Кожна система NVL144 розроблена для розміщення 144 графічних процесорів в уніфікованому шасі з рідинним охолодженням із використанням міжсистемних з’єднань з високою пропускною здатністю, щоб чіпи працювали як єдиний гігантський прискорювач.

Ці стелажні системи стали центральним будівельним блоком сучасного центру обробки даних ШІ. Такі компанії, як Microsoft, Meta, Amazon і Google, замовляють їх тисячами, щоб не відставати від зростаючих обчислювальних вимог великих мовних моделей. Таким чином, затримка понад рік у випуску флагманського продукту має наслідки, що виходять далеко за межі власних доходів Nvidia, уповільнюючи розширення потужностей, від яких залежить уся галузь ШІ.

Вузьке місце проміжної плати друкованої плати

За даними SemiAnalysis, основна проблема полягає у виготовленні проміжної панелі друкованої плати з допусками, які вимагають високошвидкісні з’єднання Kyber. Міжплан повинен передавати величезні обсяги даних між графічними процесорами з мінімальною втратою сигналу, а при щільності, на яку націлена Nvidia, навіть невеликі виробничі дефекти можуть знизити продуктивність або спричинити збої.

У звіті вказується, що труднощі стосуються не одного постачальника, а відображають ширшу проблему, пов’язану з доведенням технології друкованих плат до її фізичних меж. У міру зростання швидкості сигналу та збільшення кількості шарів врожайність падає, а виробничі цикли подовжуються, створюючи вузьке місце, яке поки що не в змозі вирішити одні гроші.

Другий фронт: CPO та NVL576

Результати SemiAnalysis виходять за межі NVL144. Більша конфігурація Kyber NVL576, яка розміщуватиме ще більше графічних процесорів в одній стійці, також стикається з невизначеністю через проблеми з масовим виробництвом спільної оптики (CPO), технології, на яку Nvidia робить ставку для заміни мідних міжконнектів у масштабі. І проміжна панель друкованої плати, і CPO широко вважаються основними опорами продуктивності Nvidia, і той факт, що обидва зараз виявилися складними у виробництві, перетворює те, що було конкурентним ровом, на джерело затримки.

Новини про затримки спровокували різке падіння акцій компаній, пов’язаних з оптоелектронікою та передовою упаковкою, оскільки інвестори переоцінили, наскільки швидко насправді прибуде наступна хвиля апаратного забезпечення ШІ.

Суперники Дивіться відкриття

Для конкурентів Nvidia затримка - рідкісний подарунок. Advanced Micro Devices неухильно усуває розрив у продуктивності графічного процесора та розробляє власні пропозиції для стелажного масштабу. Google, яка розробляє власні спеціальні прискорювачі штучного інтелекту під назвою Tensor Processing Units (TPU), будує інтегровані системи власними силами та менше піддається впливу вузьких місць у виробництві, які зараз обмежують дорожню карту Nvidia.

Аналітики відзначили, що дванадцятимісячний пропуск дає AMD додатковий час для досягнення успіху в дизайні гіперскейлерів, які інакше могли б чекати Kyber. Це також посилює стратегічну логіку, що стоїть за хвилею індивідуальних інвестицій у кремній з боку хмарних провайдерів, які стали обережно залежати від єдиного постачальника, чиї найсучасніші продукти постійно прослизають.

Nvidia публічно не заперечувала характеристику SemiAnalysis. Раніше компанія підкреслювала, що розгортання повністю нових архітектур стелажів є за своєю суттю складним процесом і що він надає перевагу надійності над швидкістю, коли клієнти інвестують мільярди доларів у розгортання.

Наслідки для гонки AI Compute Race

Затримка Kyber підкреслює реальність, яку легко забути серед рекордних прибутків і стрімкого зростання попиту: революція штучного інтелекту все ще працює на фізичному апаратному забезпеченні, і це обладнання стає надзвичайно складним для розробки та виробництва. Оскільки моделі стають більшими, а з’єднання, що з’єднують їх навчальні кластери, зростають швидше, толерантність до помилок у всьому, від проектування друкованої плати до оптичної упаковки, зменшується майже до нуля.

Для хмарних провайдерів і лабораторій штучного інтелекту, які розраховують на постійний конвеєр все більш потужних стелажів, повідомлення від SemiAnalysis полягає в тому, що каденція вдосконалення апаратного забезпечення може бути менш передбачуваною, ніж пропонують дорожні карти програмного забезпечення. Те, як Nvidia та її постачальники вирішують проблеми центральної площини та CPO, допоможе визначити, як швидко з’явиться нове покоління систем штучного інтелекту та які компанії отримають від цього вигоду.

---

Будьте попереду ШІ

Ландшафт обладнання штучного інтелекту швидко змінюється. AI Buzz Wire розповідає вам про останні розробки в області чіпів, центрів обробки даних і компаній, які змагаються за створення інфраструктури штучного інтелекту.

Читати більше новин AI →