- SemiAnalysis afirma que el sistema Kyber NVL144 de Nvidia podría retrasarse hasta 2028 debido a problemas de fabricación en un componente clave, aunque la compañía niega esta información.
- El posible retraso refleja que el desarrollo de la infraestructura para IA depende cada vez más de desafíos de ingeniería y no solo del diseño de nuevos GPU.
- Un aplazamiento del proyecto podría abrir espacio para competidores como AMD y las TPU de Google, fortaleciendo alternativas dentro del mercado de infraestructura para inteligencia artificial.
- SemiAnalysis afirma que el sistema Kyber NVL144 de Nvidia podría retrasarse hasta 2028 debido a problemas de fabricación en un componente clave, aunque la compañía niega esta información.
- El posible retraso refleja que el desarrollo de la infraestructura para IA depende cada vez más de desafíos de ingeniería y no solo del diseño de nuevos GPU.
- Un aplazamiento del proyecto podría abrir espacio para competidores como AMD y las TPU de Google, fortaleciendo alternativas dentro del mercado de infraestructura para inteligencia artificial.
Durante los últimos trimestres, Nvidia se ha convertido prácticamente en sinónimo de infraestructura para inteligencia artificial (IA). La compañía continúa liderando la innovación y la eficiencia en soluciones de cómputo para IA, pero incluso Nvidia comienza a enfrentarse a limitaciones tecnológicas, al menos según analistas de SemiAnalysis.
En la industria actual de la IA ya no basta con adquirir las mejores GPU. Cada vez cobra mayor importancia el desarrollo de sistemas de cómputo completamente integrados, es decir, racks de servidores diseñados desde cero, donde cada componente es personalizado y está perfectamente sincronizado con el resto para maximizar la eficiencia.
Uno de esos sistemas que Nvidia planea incorporar a su catálogo es el Kyber NVL144.
Según SemiAnalysis, el sistema Kyber NVL144 podría retrasarse hasta aproximadamente un año, pasando de su lanzamiento previsto para 2027 a 2028. La causa sería un problema en la fabricación de un componente clave: el denominado PCB midplane, una placa intermedia multicapa que conecta los distintos módulos dentro del rack.
El mercado no reaccionó con pánico ante estos reportes e incluso algunos analistas los calificaron como simple "ruido". Sin embargo, la naturaleza del problema es más relevante de lo que podría parecer para los inversionistas menos familiarizados con los aspectos técnicos. La información fue lo suficientemente importante como para que representantes de Nvidia comentaran el tema a Bloomberg, negando los rumores y asegurando que el desarrollo del sistema continúa según lo previsto.
Precisamente por ello, los reportes de SemiAnalysis sobre un posible retraso del Kyber NVL144 resultan relevantes. No se trataría simplemente de un pequeño ajuste en la hoja de ruta, sino de una señal de que el escalamiento de la IA depende cada vez más de limitaciones propias de la ingeniería.
El Kyber NVL144 estaba llamado a convertirse en uno de los proyectos más ambiciosos de la próxima generación de infraestructura para IA. Basado en la arquitectura Rubin Ultra, el sistema estaría diseñado para integrar hasta 144 GPU dentro de un solo rack, incorporando además un sistema de refrigeración líquida integrado. Este desarrollo permitiría un importante incremento del rendimiento y ampliaría la capacidad del denominado dominio scale-up, es decir, el número de GPU conectadas mediante la interconexión propietaria de alta velocidad NVLink.
En los sistemas de IA de mayor tamaño no basta con disponer de más chips. También es necesario que todos ellos puedan comunicarse entre sí con la suficiente velocidad. Por ello, si Nvidia realmente enfrenta dificultades con Kyber, el problema no se limita a una única placa de circuito. Se trata de un posible obstáculo para el siguiente salto en la escala de toda la arquitectura y para las expectativas del mercado respecto a los avances que la compañía debe seguir entregando.
Estos reportes también encajan dentro de un panorama más amplio: la creciente complejidad de la hoja de ruta tecnológica de Nvidia. Para sus competidores, esto podría representar una oportunidad importante. SemiAnalysis señala que un retraso en Kyber podría fortalecer la posición de las soluciones de AMD o de los chips desarrollados internamente por los grandes hyperscalers, como las TPU de Google.
Análisis del gráfico de Nvidia y Google (NVDA.US / GOOGL.US) (D1)
Ambas compañías muestran un comportamiento similar, impulsadas por tendencias generales del mercado y por catalizadores comparables. Sin embargo, actualmente al mercado le cuesta identificar nuevos motores de crecimiento para Nvidia, mientras que Google comienza a destacar por el ritmo y la magnitud de la expansión de su valoración, impulsada en parte por diversas iniciativas enfocadas en la integración vertical y en reducir su dependencia de proveedores externos. Fuente: xStation5
Esto no implica automáticamente el fin del liderazgo de Nvidia en este segmento. Sin embargo, si los informes de los analistas terminan confirmándose, el retraso podría representar un importante revés para los planes de crecimiento de largo plazo de la compañía.
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