Nvidia fa slittare al 2028 il lancio del suo maxi-sistema di server integrati per l’AI, facendo crollare i mercati asiatici

Cos’è successo

Secondo un report della società di analisi SemiAnalysis — ripreso anche da CNBC e Bloomberg — il Kyber NVL144, il prossimo sistema di punta di Nvidia che il CEO Jensen Huang aveva mostrato in pompa magna giusto tre mesi fa, sarebbe rinviato di oltre un anno, al 2028. Si tratterebbe di un "rack", ossia “l'armadio” che impacchetta 144 delle GPU più potenti — i processori che macinano i calcoli dell'AI — così che lavorino come un solo computer gigante. Il problema, dice SemiAnalysis, sarebbe produrre su larga scala la scheda al cuore del sistema, quella che ne collega i moduli.

Non è l'unico intoppo: anche il piano di riserva (incollare due rack attuali) sarebbe stato bocciato dai clienti cloud, e la versione più potente del prossimo chip, Rubin Ultra, sarebbe ridimensionata a circa metà delle prestazioni. Alla notizia, i fornitori asiatici di schede sono crollati — la giapponese Ibiden, primo cliente di Nvidia, −10%; la Kingboard di Hong Kong −18% — mentre il titolo della stessa Nvidia è rimasto praticamente immobile (−0,1%).

Perché conta

La presa di Nvidia sulla filiera dell’AI resta molto salda, su questo ci sono pochi dubbi. Tuttavia, dover costruire un'architettura nuova ogni anno vuol dire spingere non solo il chip, ma anche la "impalcatura" che gli sta intorno (e che è necessaria affinché funzioni): le schede, i cavi ottici, l'assemblaggio del rack, etc. L'azienda starebbe incontrando lì i limiti di ciò che i suoi fornitori riescono a fabbricare.

• Il pezzo che si è inceppato è la scheda multistrato che fa dialogare le 144 GPU. Farla funzionare in laboratorio è un conto, produrla in grandi numeri e in modo affidabile è altra cosa. Più potenza in un solo armadio significa più calore e più connessioni da far uscire perfette; e i fornitori, dice SemiAnalysis, sono già al limite della capacità;
• Attenzione però a leggere il report come l’inizio di una crisi: i chip che Nvidia vende oggi sono in piena produzione e arriveranno in autunno agli otto grandi del cloud, con la stessa SemiAnalysis che stima i ricavi da data center addirittura al 20% sopra le attese di Wall Street. Il rinvio riguarda il sistema più ambizioso della prossima generazione, non ciò che regge i conti adesso. Tant'è che a crollare non è stato il titolo Nvidia, ma le fornitrici di schede — molte con titoli che hanno visto balzi verso l’alto stratosferici — 470-600% — da inizio anno. Con queste dimensioni, saliscendi intensi e reazioni spropositate diventano quasi fisiologiche, ma non necessariamente indicative del più lungo termine;
• Ridimensionare un prodotto di punta e saltare un gradino della tabella di marcia sarebbe, per chi rilascia un'architettura ogni anno, un fatto raro — la prima crepa vera da tempo. Che aprirebbe, secondo SemiAnalysis, uno spiraglio ai rivali proprio nel far lavorare tante GPU come se fossero una sola, quello che in gergo si chiama "scale-up". Lì AMD e le TPU di Google — che già strappano commesse ai grandi laboratori — potrebbero legittimamente destabilizzare il quasi-monopolio di Nvidia e guadagnare terreno; posto che non incappino in problemi simili con i loro fornitori, non sempre diversi.

Adesso

• Al netto di una conferma o smentita di Nvidia, i prossimi segnali concreti sono, come sempre, i conti — si inizia da Samsung domani, poi con la stagione delle trimestrali a fine mese — che diranno se il nervosismo di borsa nasconde un vero rallentamento della spesa in AI, o se è solo paura contingente;
• Per anni la crescita si è giocata solo sul chip; adesso, nello scalare ad architetture sempre più composite e complesse, conta anche chi sa fabbricare l'involucro e la memoria che lo alimenta — terreno su cui i rivali che lavorano in parallelo al proprio silicio scommettono che Nvidia sia più vulnerabile;
• In ogni caso, benché le tempistiche di progettazione di questi pezzi della filiera richiedano mesi e mesi di programmazione anticipata tra tanti stakeholder, non è da escludere che Nvidia possa trovare soluzioni alternative o, più banalmente, ridurre il ritardo a tempistiche tali da non far deragliare le roadmap altrui.