تحقیقاتی فرم SemiAnalysis کی ایک رپورٹ کے مطابق، Nvidia کے اگلی نسل کے Kyber NVL144 AI ریک سسٹم کو ایک سال سے زیادہ تاخیر کا سامنا کرنا پڑا ہے، جس نے اس کی لانچنگ کو 2028 میں دھکیل دیا جب کہ ایک اہم اندرونی جزو کے ساتھ ضد مینوفیکچرنگ کے مسائل کا سامنا کرنا پڑا۔ دنیا کی سب سے قیمتی سیمی کنڈکٹر کمپنی کے لیے نایاب ٹھوکر نے AI ہارڈویئر سپلائی چین کے ذریعے لہریں بھیجیں اور حریفوں کو ایک غیر متوقع آغاز دیا۔ AI انفراسٹرکچر کی تعمیر کی مسلسل کوریج کے لیے، ہماری بریکنگ AI نیوز پر عمل کریں۔

یہ انکشاف، پہلی بار CNBC کے ذریعے 6 جولائی 2026 کو رپورٹ کیا گیا، ایک نیم تجزیہ تجزیہ کا حوالہ دیا گیا جس میں پتا چلا کہ Nvidia پرنٹ شدہ سرکٹ بورڈ (PCB) مڈ پلین بنانے کے لیے جدوجہد کر رہی ہے جو Kyber ریک کے اندر GPUs کو جوڑتا ہے۔ مڈ پلین سسٹم کی جسمانی ریڑھ کی ہڈی ہے، درجنوں چپس کے درمیان تیز رفتار سگنلز کو روٹ کرتا ہے، اور اسے بڑے پیمانے پر پیدا کرنے میں مشکلات نے Nvidia کو ٹائم لائن کو بارہ مہینے پیچھے دھکیلنے پر مجبور کر دیا ہے۔

Kyber NVL144 کو کیا ڈیلیور کرنا تھا۔

Kyber NVL144 Nvidia کے مہتواکانکشی روڈ میپ کا حصہ ہے تاکہ ایک اور فیکٹری اسکیل ریک میں زیادہ کمپیوٹنگ پاور پیک کیا جا سکے جسے ہائپر اسکیل کلاؤڈ فراہم کنندگان فرنٹیئر AI ماڈلز کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے تعینات کر سکتے ہیں۔ ہر NVL144 سسٹم کو 144 GPUs کو ایک متحد، مائع ٹھنڈا چیسس میں رکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں اعلی بینڈوتھ انٹر کنیکٹس کا استعمال کرتے ہوئے چپس کو ایک ہی بڑے ایکسلریٹر کے طور پر کام کرنے دیتا ہے۔

یہ ریک اسکیل سسٹمز جدید AI ڈیٹا سینٹر کا مرکزی بلڈنگ بلاک بن چکے ہیں۔ مائیکروسافٹ، میٹا، ایمیزون، اور گوگل جیسی کمپنیاں انہیں ہزاروں کی تعداد میں بڑے لینگویج ماڈلز کی کمپیوٹیشنل ڈیمانڈز کے ساتھ رفتار برقرار رکھنے کا حکم دیتی ہیں۔ ایک فلیگ شپ پروڈکٹ میں ایک سال سے زیادہ کی تاخیر کے نتائج Nvidia کی اپنی آمدنی سے کہیں زیادہ ہوتے ہیں، جس سے صلاحیت کی توسیع میں کمی آتی ہے جس پر پوری AI انڈسٹری انحصار کرتی ہے۔

پی سی بی مڈ پلین بوٹلنک

SemiAnalysis کے مطابق، بنیادی مسئلہ پی سی بی کے مڈ پلین کو ان رواداری کے مطابق بنانا ہے جس کی Kyber کے تیز رفتار انٹرکنیکٹس کی ضرورت ہوتی ہے۔ مڈ پلین کو کم سے کم سگنل کے نقصان کے ساتھ GPUs کے درمیان ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کو لے جانا چاہئے، اور Nvidia جس کثافت کو نشانہ بنا رہا ہے، یہاں تک کہ چھوٹے مینوفیکچرنگ نقائص بھی کارکردگی کو کم کر سکتے ہیں یا ناکامیوں کا سبب بن سکتے ہیں۔

رپورٹ اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ مشکلات کسی ایک سپلائر کے لیے الگ تھلگ نہیں ہیں بلکہ پی سی بی ٹیکنالوجی کو اس کی جسمانی حدود تک بڑھانے میں ایک وسیع چیلنج کی عکاسی کرتی ہیں۔ جیسے جیسے سگنل کی رفتار چڑھتی ہے اور پرتوں کی تعداد میں اضافہ ہوتا ہے، پیداوار میں کمی اور پیداوار کے چکر لمبے ہوتے ہیں، جس سے ایک ایسی رکاوٹ پیدا ہوتی ہے جسے صرف پیسہ ہی حل کرنے میں ناکام رہا ہے۔

دوسرا محاذ: CPO اور NVL576

نیم تجزیہ کے نتائج NVL144 سے آگے بڑھتے ہیں۔ بڑی Kyber NVL576 کنفیگریشن، جو ایک ہی ریک میں اور بھی زیادہ GPUs کو اسٹیک کرے گی، کو بھی غیر یقینی صورتحال کا سامنا ہے کیونکہ بڑے پیمانے پر پیدا کرنے والے کو-پیکیجڈ آپٹکس (CPO) میں چیلنجز کی وجہ سے، ٹیکنالوجی Nvidia کاپر انٹر کنیکٹس کو بڑے پیمانے پر تبدیل کرنے کے لیے شرط لگا رہی ہے۔ پی سی بی مڈ پلین اور سی پی او دونوں کو وسیع پیمانے پر Nvidia کی کارکردگی کے فوائد کے بنیادی ستونوں کے طور پر سمجھا جاتا ہے، اور یہ حقیقت کہ اب دونوں کی تیاری مشکل ثابت ہو رہی ہے جو مسابقتی کھائی تھی تاخیر کا باعث بنتی ہے۔

تاخیر کی خبروں نے آپٹو الیکٹرانکس اور اعلی درجے کی پیکیجنگ سے منسلک کمپنیوں کے حصص میں تیزی سے کمی کو جنم دیا، کیونکہ سرمایہ کاروں نے دوبارہ اندازہ لگایا کہ AI ہارڈویئر کی اگلی لہر واقعی کتنی جلدی پہنچے گی۔

حریف ایک اوپننگ دیکھیں

Nvidia کے حریفوں کے لیے، تاخیر ایک نادر تحفہ ہے۔ ایڈوانسڈ مائیکرو ڈیوائسز GPU کی کارکردگی میں خلاء کو مستقل طور پر بند کر رہی ہیں اور ترقی میں اس کی اپنی ریک اسکیل پیشکشیں ہیں۔ گوگل، جو کہ ٹینسر پروسیسنگ یونٹس (TPUs) کے نام سے اپنے کسٹم AI ایکسلریٹر کو ڈیزائن کرتا ہے، اندرون ملک مربوط نظام بناتا ہے اور اب Nvidia کے روڈ میپ کو محدود کرنے والی مینوفیکچرنگ رکاوٹوں سے کم بے نقاب ہے۔

تجزیہ کاروں نے نوٹ کیا کہ بارہ ماہ کی پرچی AMD کو ہائپر اسکیلرز کے ساتھ ڈیزائن جیتنے کے لیے اضافی وقت فراہم کرتی ہے جو شاید دوسری صورت میں Kyber کا انتظار کرتے۔ یہ کلاؤڈ فراہم کنندگان کی طرف سے اپنی مرضی کے مطابق سیلیکون سرمایہ کاری کی لہر کے پیچھے اسٹریٹجک منطق کو بھی تقویت دیتا ہے، جو کسی ایک سپلائر پر انحصار کرنے سے محتاط ہو گئے ہیں جس کی جدید ترین مصنوعات پھسلتی رہتی ہیں۔

Nvidia نے عوامی طور پر SemiAnalysis کی خصوصیت پر اختلاف نہیں کیا ہے۔ کمپنی نے پہلے اس بات پر زور دیا ہے کہ مکمل طور پر نئے ریک آرکیٹیکچرز کی ریمپنگ ایک فطری طور پر پیچیدہ عمل ہے اور یہ کہ جب صارفین فی تعیناتی میں اربوں ڈالر کی سرمایہ کاری کر رہے ہوں تو یہ رفتار سے زیادہ قابل اعتماد کو ترجیح دیتا ہے۔

AI کمپیوٹ ریس کے مضمرات

Kyber میں تاخیر ایک ایسی حقیقت کی نشاندہی کرتی ہے جسے ریکارڈ آمدنی اور بڑھتی ہوئی مانگ کے درمیان بھولنا آسان ہے: AI انقلاب اب بھی جسمانی ہارڈ ویئر پر چلتا ہے، اور اس ہارڈ ویئر کو انجینئر کرنا اور تیار کرنا غیر معمولی طور پر مشکل ہوتا جا رہا ہے۔ جیسے جیسے ماڈل بڑے ہوتے ہیں اور ان کے تربیتی کلسٹرز کو جوڑنے والے آپس میں تیزی سے بڑھتے ہیں، پی سی بی ڈیزائن سے لے کر آپٹیکل پیکیجنگ تک ہر چیز میں غلطی کی برداشت صفر کے قریب سکڑ جاتی ہے۔

کلاؤڈ فراہم کنندگان اور AI لیبز کے لیے جو پہلے سے زیادہ طاقتور ریکوں کی ایک مستحکم پائپ لائن پر شمار کرتے ہیں، SemiAnalysis کا پیغام یہ ہے کہ ہارڈ ویئر کی بہتری کی رفتار سافٹ ویئر روڈ میپس کی تجویز سے کم متوقع ہو سکتی ہے۔ Nvidia اور اس کے سپلائرز مڈ پلین اور CPO چیلنجز کو کیسے حل کرتے ہیں اس سے یہ تعین کرنے میں مدد ملے گی کہ AI سسٹمز کی اگلی نسل کتنی جلدی پہنچتی ہے، اور کون سی کمپنیاں اس کے فائدے کے لیے پوزیشن میں ہیں۔

---

AI سے آگے رہیں

AI ہارڈویئر کا منظرنامہ تیزی سے بدل رہا ہے۔ AI Buzz Wire آپ کے لیے چپس، ڈیٹا سینٹرز، اور مصنوعی ذہانت کے پیچھے بنیادی ڈھانچے کی تعمیر کی دوڑ میں شامل کمپنیوں میں تازہ ترین پیش رفت لاتا ہے۔

مزید AI خبریں پڑھیں →