de.wedoany.com-Bericht: Nvidias nächste KI-Rack-Architektur Kyber – speziell für den 2027 erwarteten Rubin Ultra-Chip entwickelt – wurde um mehr als 12 Monate auf 2028 verschoben. Das Forschungsinstitut SemiAnalysis enthüllte diese Nachricht in einem am Montag (6. Juli) veröffentlichten Bericht und wies darauf hin, dass das Design 144 der leistungsstärksten Nvidia-Chips in einer Einheit integriert, sodass sie als ein riesiger Computer zusammenarbeiten können, um KI-Unternehmen die Rechenleistung für das Training und den Betrieb fortschrittlicher Modelle zu liefern.
Kyber ist ein Serverschrank, der Grafikprozessoren vertikal statt horizontal in Recheneinschüben anordnet, um die Dichte zu erhöhen und die Latenz zu senken. Ursprünglich war er für 2027 zusammen mit Nvidias nächstem Rack-System Vera Rubin Ultra geplant. SemiAnalysis gab an, dass die Verzögerung auf Schwierigkeiten bei der Herstellung der Hauptplatine des Systems zurückzuführen sei. Das Institut erklärte: „Die Kyber NVL144-Rack-Architektur wurde auf 2028 verschoben, da die PCB-Zwischenschicht (Leiterplatte) aus fertigungstechnischer Sicht weiterhin eine Herausforderung darstellt.“ Gemeint ist damit eine mehrschichtige Spezialleiterplatte, die die elektronischen Module im System verbindet.
Das größere NVL576-System – das acht Racks über optische Verbindungen zusammenschließt – könnte ebenfalls verschoben oder auf Kleinserien beschränkt werden. Ein Backup-Plan – die Kombination zweier aktueller Nvidia-Racks zur Erzielung derselben Rechenleistung – wurde ebenfalls gestrichen, da Cloud-Kunden das Design als umständlich und teuer empfanden. SemiAnalysis erklärte: „Der Plan wurde aufgegeben, da CSPs (Cloud-Dienstanbieter) und Hyperscaler starke Einwände gegen das seltsame Design und die hohe Betriebslast erhoben.“ Dies führe dazu, dass Nvidia „keine erprobte Lösung zur Skalierung von Rubin Ultra“ habe.
Obwohl Nvidia den obigen Bericht von SemiAnalysis zurückwies und erklärte: „Unsere Roadmap bleibt unverändert“, verstärkt die Verzögerung die Bedenken des Marktes, dass der extrem hohe jährliche Veröffentlichungsrhythmus des Unternehmens mit Kapazitätsengpässen kollidiert. Forschungsinstitute erwarten, dass diese Verzögerung den Wettbewerbern AMD und Google (Google) – deren integrierte Chips bereits Geschäfte mit führenden KI-Laboren gewonnen haben – ein seltenes technologisches Zeitfenster im High-End-Markt eröffnen könnte.
Paul Triolo, Partner der Beratungsfirma DGA-Albright Stonebridge Group, ist der Ansicht, dass diese Verzögerung „nicht überinterpretiert werden sollte, was ihre langfristige Bedeutung für Nvidias KI-Rechenzentrumsinfrastruktur betrifft“. Er wies darauf hin, dass das Unternehmen „bereits zuvor ähnliche Herausforderungen erlebt und mit Zulieferern zusammengearbeitet habe, um technische Probleme zu lösen“. Da die Stromversorgung weiterhin der Hauptengpass für die KI-Rechenzentrumsausgaben in den USA sein dürfte, sagte Triolo: „Die Verzögerung beim Zugang zu fortschrittlicheren Systemen könnte bedeuten, dass die neuen Systeme genau dann bereitstehen, wenn die USA in der Lage sind, einige der derzeit die Branche plagenden kritischen Stromengpässe zu beheben.“
Nvidias aktuelle Rubin-Systemgeneration befindet sich bereits in voller Produktion und wird ab Herbst an acht Cloud-Partner, darunter Amazon Web Services (Amazon Web Services), Microsoft Azure (Microsoft Azure) und Google Cloud (Google Cloud), ausgeliefert. SemiAnalysis erwartet zudem, dass Nvidias Rechenzentrums-Umsatz im zweiten Halbjahr des Geschäftsjahres 2027 um 20 % über dem Wall-Street-Konsens liegen wird.
Für das chinesische Hardware-Ökosystem erklärte Triolo, dass es sich trotz der Möglichkeit, dass Huawei und andere chinesische Hersteller „Zeit schinden könnten“, zunehmend von dem von Nvidia dominierten Modell entferne, anstatt es einzuholen. Er sagte: „Das Problem ist nicht mehr die Dringlichkeit, sondern die Qualität der alternativen KI-Lösungen Chinas bis 2030.“
