fr.wedoany.com Rapport : L’architecture de rack IA de nouvelle génération de Nvidia, Kyber — conçue pour accueillir la puce Rubin Ultra prévue en 2027 — a été repoussée de plus de 12 mois, à 2028. L’institut de recherche SemiAnalysis a révélé cette information dans un rapport publié lundi (6 juillet), précisant que cette conception intègre 144 des puces les plus puissantes de Nvidia dans une seule unité, leur permettant de fonctionner comme un ordinateur géant pour fournir la puissance de calcul nécessaire aux entreprises d’IA pour entraîner et exécuter des modèles avancés.
Kyber est une armoire de serveur qui adopte une conception plaçant les processeurs graphiques verticalement plutôt qu’horizontalement dans les plateaux de calcul, afin d’augmenter la densité et de réduire la latence. Initialement prévu pour 2027, il devait accompagner le système de rack de nouvelle génération de Nvidia, Vera Rubin Ultra. SemiAnalysis indique que le retard est dû aux difficultés de fabrication de la carte mère au cœur du système. L’institut déclare : « L’architecture du rack Kyber NVL144 a été repoussée à 2028, car l’interposeur PCB (carte de circuit imprimé) reste difficile à fabriquer. » Il fait ici référence à la carte de circuit imprimé multicouche spécialisée qui connecte les modules électroniques du système.
Le système plus grand NVL576 — reliant huit racks via des connexions optiques — pourrait également être retardé ou limité à une production en faible volume. Un plan de secours — combinant deux racks de la génération actuelle de Nvidia pour obtenir la même puissance de calcul — a également été annulé, car les clients cloud jugeaient cette conception lourde et coûteuse à exploiter. SemiAnalysis précise : « Ce plan a été annulé en raison de la forte opposition des CSP (fournisseurs de services cloud) et des hyperscalers face à sa conception étrange et à sa lourde charge opérationnelle. » Cela laisse Nvidia « sans solution éprouvée pour faire évoluer Rubin Ultra à grande échelle ».
Bien que Nvidia ait rejeté le rapport de SemiAnalysis, affirmant que « notre feuille de route reste inchangée », ce retard accentue les inquiétudes du marché quant au conflit entre son rythme de publication annuel extrêmement soutenu et les goulots d’étranglement de production. Les instituts de recherche estiment que ce retard pourrait offrir une rare fenêtre technique sur le marché haut de gamme aux concurrents AMD et Google, dont les puces intégrées ont déjà conquis des clients auprès des principaux laboratoires d’IA.
Paul Triolo, associé du cabinet de conseil DGA-Albright Stonebridge Group, estime que ce retard « ne doit pas être interprété de manière excessive quant à son impact sur l’importance à long terme de Nvidia dans la construction d’infrastructures de centres de données IA ». Il souligne que l’entreprise « a déjà été confrontée à des défis similaires par le passé et a résolu les problèmes techniques avec ses fournisseurs ». Étant donné que l’approvisionnement en électricité restera probablement le principal facteur limitant des dépenses des centres de données IA aux États-Unis, Triolo ajoute : « Le retard dans l’accès à des systèmes plus avancés pourrait signifier que, lorsque les États-Unis seront en mesure de résoudre certains des principaux goulots d’étranglement électriques qui entravent actuellement le secteur, les nouveaux systèmes seront justement prêts. »
Le système Rubin actuel de Nvidia est déjà en production à grande échelle et commencera à être livré cet automne à huit partenaires cloud, dont Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud. SemiAnalysis prévoit également qu’au second semestre de l’exercice 2027, le chiffre d’affaires des centres de données de Nvidia dépassera de 20 % le consensus de Wall Street.
Concernant l’écosystème matériel chinois, Triolo indique que, bien que Huawei et d’autres fabricants locaux chinois « puissent gagner du temps », l’écosystème matériel chinois s’éloigne de plus en plus du modèle dominé par Nvidia, plutôt que de le rattraper. Il déclare : « La question n’est plus l’urgence, mais la qualité des solutions alternatives chinoises en matière d’IA d’ici 2030. »
