#gStocksTokenizedStocksLive

Tham vọng Kyber NVL144 bị trì hoãn, Nvidia đối mặt với bài kiểm tra thực tế trên dây chuyền sản xuất rack AI

Nvidia lại trở thành tâm điểm chú ý của thị trường toàn cầu vào đầu tuần này, sau khi báo cáo mới nhất từ tổ chức nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis tiết lộ rằng kiến trúc rack AI thế hệ tiếp theo, Kyber NVL144, đã bị trì hoãn đáng kể.

Tin tức này lần đầu tiên được đưa ra qua một loạt bài đăng trên nền tảng X vào sáng ngày 6 tháng 7, và trong vòng vài giờ đã ngay lập tức gây áp lực lên các cổ phiếu công nghệ ở khu vực châu Á.

Kyber NVL144 lùi sang năm 2028

Theo báo cáo đó, việc ra mắt Kyber NVL144 hiện dự kiến sẽ chuyển từ kế hoạch ban đầu là năm 2027 sang năm 2028.

Sự chậm trễ này tương đương hơn 12 tháng so với lịch trình trước đó được Jensen Huang trực tiếp trình diễn trên sân khấu GTC chỉ ba tháng trước.

Nguyên nhân chính nằm ở khó khăn trong sản xuất bảng mạch chính được gọi là orthogonal midplane, một thành phần có thiết kế siêu dày đặc lên tới 78 lớp sử dụng vật liệu đồng và vải thạch anh cao cấp.

Mức độ chính xác cần thiết về năng suất sản xuất, trở kháng và quản lý nhiệt của thành phần này được cho là thách thức lớn đối với chuỗi cung ứng hiện tại của Nvidia.

Bản thân Kyber NVL144 được thiết kế như một tủ AI mật độ cao có khả năng tích hợp tới 144 GPU cao cấp trong một đơn vị.

GPU trong kiến trúc này được đặt theo chiều dọc, thay vì nằm ngang như thế hệ trước, nhằm tăng mật độ tính toán đồng thời giảm độ trễ giao tiếp giữa các chip.

Hệ thống này trở thành nền tảng quan trọng cho nền tảng Vera Rubin Ultra được đồn đại sẽ hỗ trợ đào tạo và suy luận các mô hình AI quy mô lớn.

Kế hoạch dự phòng cũng bị hủy bỏ

Ngoài sự chậm trễ chính, SemiAnalysis cũng tiết lộ rằng hệ thống NVL576, một cấu hình lớn hơn kết nối 8 rack qua kết nối quang giữa các NVSwitch, rất có thể cũng sẽ bị trì hoãn hoặc chỉ được sản xuất với số lượng hạn chế do những thách thức về công nghệ kết nối quang hoặc CPO.

Không dừng lại ở đó, kế hoạch dự phòng của Nvidia dưới dạng thiết kế NVL72x2, về cơ bản kết nối hai tủ thế hệ hiện tại để đạt gần sức mạnh của Kyber, cũng bị hủy bỏ hoàn toàn.

Việc hủy bỏ này xảy ra sau những phản đối gay gắt từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và hyperscaler, những người cho rằng thiết kế này vụng về và quá đắt về mặt vận hành và bảo trì dài hạn.

Tình trạng này trực tiếp có nghĩa là Nvidia hiện tại chưa có giải pháp thực sự được thử nghiệm để mở rộng quy mô thế giới tính toán Vera Rubin Ultra, một sự thừa nhận khá nặng nề đối với công ty vốn nổi tiếng với nhịp độ ra mắt sản phẩm hàng năm rất tích cực.

Tác động đến hệ sinh thái và cơ hội của đối thủ cạnh tranh

Sự chậm trễ này ngay lập tức mở ra khoảng trống cho các đối thủ cạnh tranh của Nvidia.

Các nhà phân tích cho rằng AMD, với các dòng sản phẩm như MI500X, cũng như các giải pháp chip nội bộ của Google, có tiềm năng có thêm không gian để thu hẹp khoảng cách trong phân khúc điện toán AI hiệu suất cao.

Phản ứng của thị trường cũng nhanh chóng, các cổ phiếu công nghệ tại châu Á liên quan đến chuỗi cung ứng của Nvidia đã suy yếu ngay khi báo cáo này lan truyền, trong khi một số nhà phân tích bắt đầu chú ý đến các công ty khác như Marvell Technology, Lattice Semiconductor và Tower Semiconductor như những bên có khả năng được hưởng lợi từ khoảng thời gian bổ sung này.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là hệ thống Rubin thế hệ hiện tại vẫn đang hoạt động với sản xuất đầy đủ và dự kiến sẽ bắt đầu được giao vào mùa thu tới cho 8 đối tác đám mây lớn, bao gồm Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud.

Một số nhà phân tích thậm chí vẫn lạc quan, dự đoán doanh thu phân khúc trung tâm dữ liệu của Nvidia trong nửa cuối năm tài chính 2027 vẫn có khả năng vượt qua đồng thuận của Phố Wall tới 20%, mặc dù bóng ma về sự chậm trễ của Kyber vẫn đè nặng lên tâm lý ngắn hạn.

Giới hạn năng lực sản xuất giữa nhu cầu không suy giảm

Trường hợp của Kyber NVL144 là một tấm gương thực tế cho thấy sự đổi mới nhanh chóng trong ngành AI không chỉ là vấn đề thiết kế chip, mà còn là khả năng hiện thực hóa nó trên quy mô sản xuất công nghiệp lớn.

Nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI vẫn rất cao cho đến nay, nhưng chuỗi cung ứng lại gặp phải những hạn chế kỹ thuật thực tế ở cấp độ bảng mạch tiên tiến, một lĩnh vực thường bị bỏ qua so với hiệu suất của chính chip.

Đối với các công ty công nghệ phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng AI quy mô lớn, sự chậm trễ như thế này có thể thay đổi mốc thời gian dự án cũng như chiến lược mua lại năng lực tính toán trong vài năm tới.

Các nhà đầu tư và những người trong ngành hiện sẽ tiếp tục theo dõi cách Nvidia vượt qua những rào cản sản xuất này, đồng thời cố gắng duy trì vị trí thống lĩnh của mình trên sân khấu điện toán AI toàn cầu.