Produto de Sucesso da GTC de Jensen Huang Enfrenta Contratempo. Nvidia Kyber NVL144 é Adiado para 2028, Seria a PCB o Principal Gargalo?

A SemiAnalysis apontou que o motivo direto para o atraso do Kyber NVL144 reside no gargalo do processo de fabricação da placa intermediária (midplane) de PCB. Este componente essencial, que a NVIDIA chama de "backplane ortogonal", é o núcleo para alcançar a interconexão eficiente de 144 GPUs dentro de um único rack.

Diferente do layout horizontal adotado pelos servidores tradicionais, a arquitetura Kyber utiliza um design de empilhamento vertical. Por meio dessa placa intermediária, ela alcança uma interconexão vertical de 90 graus entre as gavetas de computação e as gavetas de switches, eliminando completamente os problemas de atenuação de sinal e ocupação de espaço causados pelos cabos tradicionais.

No entanto, esta placa de circuito aparentemente comum representa o limite extremo dos processos atuais de fabricação de PCB. De acordo com a análise técnica, a placa intermediária usa um material híbrido de laminado revestido de cobre de grau M9 + tecido de quartzo + PTFE, com até 78 camadas (produzido prensando três placas de 26 camadas juntas) e uma largura/espaçamento de trilha de ≤25μm, para atender aos requisitos de integridade de sinal de ultra-alta velocidade sob uma taxa SerDes de 448G+.

Embora esse design possa, teoricamente, alcançar uma maior densidade de computação, ele enfrenta uma série de desafios na fabricação real, tais como controle de rendimento, consistência de impedância e design térmico.

Fontes do setor afirmaram que atualmente existem pouquíssimos fabricantes no mundo capazes de produzir em massa este PCB de ultra-alta densidade, e o custo de fabricação é extremamente alto.

Diante das dificuldades de fabricação da Kyber, a Nvidia tentou desenvolver uma solução de transição — a arquitetura de rack back-to-back NVL72x2. Essa solução posicionava dois racks Oberon de costas um para o outro, expandindo o domínio de escala por meio de NVLinks de cobre puro, na tentativa de contornar os gargalos de fabricação do midplane da Kyber.

No entanto, esse plano acabou sendo cancelado devido à forte oposição dos provedores de serviços de nuvem (CSPs) e hyperscalers. Eles avaliaram que tal design não era apenas estruturalmente complexo, mas também acarretava custos operacionais e de manutenção extremamente altos, dificultando a implantação em ambientes de data centers de grande escala.

Para piorar a situação, a versão de 4 chips de processamento do Rubin Ultra, originalmente planejada pela Nvidia, também foi cancelada, restando apenas a versão menor de 2 chips de processamento, cujo desempenho real é de aproximadamente metade da primeira.

Isso significa que, mesmo que os racks Kyber sejam finalmente entregues dentro do prazo, o teto de capacidade computacional por rack já foi significativamente reduzido.

Além do Kyber NVL144, a incerteza também paira sobre o sistema NVL576 de maior escala da Nvidia. Esta solução integra oito unidades em nível de rack em um cluster de alta computação usando a tecnologia CPO (Co-Packaged Optics). No entanto, a SemiAnalysis apontou que, diante dos desafios atuais enfrentados pela tecnologia CPO, o NVL576 também pode ser atrasado ou limitado a remessas de pequenos lotes.

A tecnologia CPO é considerada fundamental para as interconexões de data centers de próxima geração, mas sua viabilidade para produção em massa ainda precisa ser verificada. A Nvidia planeja aplicá-la em sua plataforma Feynman de próxima geração.

Esta série de atrasos e cancelamentos deu aos concorrentes AMD e Google uma oportunidade de recuperação. A SemiAnalysis observou que a Nvidia carece atualmente de uma solução comprovada para expandir o domínio de scale-up do Rubin Ultra, o que abre espaço para que produtos como o MI500X da AMD ou o TPUv8i Broadfly do Google superem o Rubin Ultra em capacidade de scale-up.

À medida que a Nvidia desacelera seu ritmo no avanço da infraestrutura de IA em nível de rack, os concorrentes estão posicionados para capturar mais fatia no mercado de treinamento de IA de ponta.

Este conteúdo foi traduzido por IA e revisado por humanos. Ele é fornecido apenas para fins informativos e de referência, não constituindo aconselhamento financeiro ou recomendação de investimento.