أسهم نفيديا (NVDA)؛ في بؤرة الاهتمام حيث تؤدي تأخيرات خادم Kyber للذكاء الاصطناعي إلى تأجيل طرح الجيل التالي إلى عام 2028

أبرز النقاط؛

• تأجلت منصة خوادم Kyber للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي التابعة لشركة Nvidia حتى عام 2028، وفقاً للتقارير، بسبب تعقيدات التصنيع.
• قد يؤثر هذا التأخير أيضاً على طرح نظام NVL576 الأكبر للذكاء الاصطناعي المبني حول بنية Kyber.
• تخليت Nvidia، وفقاً للتقارير، عن تصميم بديل للأجهزة بعد تلقيها ملاحظات سلبية من كبار عملاء الحوسبة السحابية.
• قد يوفر هذا الانتكاس فرصة لـ AMD وGoogle لتعزيز مواقعهما في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

تستقطب أسهم Nvidia (ناسداك: NVDA) اهتماماً متجدداً بعد أن أشارت التقارير إلى تأجيل بنية خوادم Kyber للذكاء الاصطناعي المرتقبة بشدة إلى عام 2028، مما يثير مخاوف جديدة حول وتيرة خارطة طريق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

ووفقاً لشركة الأبحاث SemiAnalysis، ينبع التأخير من مشاكل تصنيع تتعلق بلوحة دوائر مطبوعة (PCB) حاسمة، مما أجبر Nvidia على تأجيل إطلاق النظام على مستوى الخزانة والذي كان من المتوقع أصلاً أن يرافق منصة Rubin Ultra GPU في عام 2027.

ويأتي هذا التأخير المبلغ عنه في الوقت الذي تواصل فيه Nvidia الهيمنة على صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي، حيث ارتفع الطلب على أنظمة الحوسبة الأقوى بشكل متزايد بالتزامن مع الاعتماد السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ظهور تحديات التصنيع

يمثل Kyber أحد أكثر مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي طموحاً من Nvidia حتى الآن. وبدلاً من التركيز على معالج رسومات واحد، تم تصميم المنصة كحل حوسبة متكامل على مستوى الخزانة قادر على دمج 144 وحدة معالجة رسومات (GPU) في خزانة خادم واحدة.

شركة NVIDIA، NVDA

تهدف هذه البنية إلى توفير قوة حوسبية هائلة لمزودي الحوسبة السحابية فائقي الحجم، ومختبرات الذكاء الاصطناعي، وعملاء المؤسسات الذين يدربون نماذج تعلم آلي متطورة بشكل متزايد.

ومع ذلك، أفادت SemiAnalysis أن الصعوبات الفنية المتعلقة بلوحة دوائر مطبوعة رئيسية قد عطلت الجداول الزمنية للإنتاج، مما أدى في النهاية إلى تأخير التوفر التجاري حتى عام 2028.

ويُذكر أن التأخير يمتد إلى ما هو أبعد من خزانة Kyber الأساسية نفسها. فقد تشهد منصة NVL576 الأكبر من Nvidia، والتي تربط ثماني خزانات Kyber من خلال شبكات بصرية عالية السرعة لإنشاء مجموعة حوسبة ذكاء اصطناعي أكثر قوة، تأخيرات أيضاً أو قد تُشحن أولاً بكميات محدودة فقط.

وتوضح هذه التحديات التعقيد الهندسي المتزايد المتضمن في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي التي تجمع مئات المعالجات في بيئات حوسبية متكاملة بإحكام.

ملاحظات العملاء تغير الخطط

كشف التقرير أيضاً أن Nvidia كانت قد استكشفت نهجاً بديلاً احتياطياً يهدف إلى الحفاظ على جدول طرحها في المسار الصحيح. وبدلاً من الانتظار للحصول على بنية Kyber الجديدة، فكرت الشركة، وفقاً للتقارير، في إنشاء حل من خلال دمج خزانتين للذكاء الاصطناعي من الجيل الحالي في تكوين أكبر.

وفي النهاية، تم التخلي عن خطة الطوارئ تلك بعد أن أعرب كبار مزودي خدمات الحوسبة السحابية والعملاء فائقي الحجم عن مخاوفهم بشأن تعقيدها التشغيلي ومتطلبات نشرها.

يعطي مشغلو الحوسبة السحابية الكبار الأولوية للكفاءة، واستهلاك الطاقة، ومتطلبات التبريد، وسهولة الصيانة عند نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر آلاف الخوادم. ووفقاً لـ SemiAnalysis، أقنعت اعتراضات العملاء Nvidia بوقف الاستراتيجية الاحتياطية لصالح تحسين منصة Kyber الأصلية.

ويسلط هذا القرار الضوء على التعاون الوثيق بين Nvidia وعملائها الأكبر، حيث يؤثر العديد منهم على تطوير المنتجات من خلال التزامات الشراء واسعة النطاق.

الضغط التنافسي قد يزداد

على الرغم من أن Nvidia تظل القائد الواضح في مسرعات الذكاء الاصطناعي، إلا أن أي تأخير في خارطة طريق منتجاتها المستقبلية قد يمنح المنافسين فرصة لتضييق الفجوة.

وأشارت SemiAnalysis إلى أن هذا التأجيل قد يخلق فرصاً لشركات تشمل Advanced Micro Devices (AMD) وGoogle، وكلاهما يواصل الاستثمار بكثافة في أجهزة الذكاء الاصطناعي المصممة لبيئات الحوسبة فائقة الحجم.

ومع استمرار تسارع الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم، يسعى مزودو الحوسبة السحابية بشكل متزايد إلى الحصول على عدة موردين للأجهزة لتقليل الاعتماد على مورد واحد وتنويع قدراتهم الحوسبية. ومع ذلك، تواصل Nvidia الاستفادة من نظام بيئي برمجي واسع، بما في ذلك CUDA، وتقنيات الشبكات، وأدوات تطوير الذكاء الاصطناعي التي تظل مدمجة بعمق في سير عمل المؤسسات.

ظهرت مقالة أسهم Nvidia (NVDA)؛ في بؤرة الاهتمام حيث تدفع تأخيرات خادم Kyber للذكاء الاصطناعي طرح الجيل التالي إلى عام 2028 أولاً على CoinCentral.