Nvidia und Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) stehen vor Produktionsproblemen bei der nächsten Generation ihrer fortschrittlichsten KI-Chips, was die für dieses Jahr geplanten Lieferungen gefährden könnte. Nvidias neueste Designs, die auf einem neuen Herstellungsverfahren von TSMC basieren, haben bei bestimmten Modellen der bevorstehenden Blackwell-Familie von Rechenzentrum-Chips Komplikationen verursacht, wie mit der Situation vertraute Personen berichten.

Nvidia i Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) stoją w obliczu problemów produkcyjnych w związku z kolejną generacją ich najnowocześniejszych chipów AI, co może zagrozić dostawom planowanym na ten rok. Najnowsze projekty Nvidii, oparte na nowym procesie produkcyjnym TSMC, spowodowały komplikacje w niektórych modelach nadchodzącej rodziny chipów centra danych Blackwell, jak informują osoby zaznajomione z sytuacją.

W poniedziałek akcje Nvidia spadły o nawet 15 procent podczas ogólnej wyprzedaży na giełdzie w Nowym Jorku we wczesnych godzinach handlu, podczas gdy TSMC na tajwańskiej giełdzie zniżkował o 10 procent. Do 12:00 czasu nowojorskiego spadek Nvidia zmniejszył się do 6 procent.

Klienci tacy jak Microsoft, Google, Meta i Amazon oraz startupy AI, takie jak OpenAI, już przygotowali się do zakupu najnowszych chipów Nvidii, aby zbudować następną generację swoich systemów AI. Wielkie firmy technologiczne inwestują każdego kwartału miliardy dolarów w infrastrukturę AI i zapowiedziały dalszy wzrost wydatków kapitałowych w nadchodzących miesiącach. Niektórzy analitycy prognozują teraz, że w ciągu najbliższych pięciu lat można zainwestować do 1 biliona dolarów w centra danych, aby wspierać AI.

Obawy na Wall Street dotyczące zrównoważonego rozwoju boomu AI narastały w ostatnich tygodniach. Wartość rynkowa Nvidii spadła o około 750 miliardów dolarów od połowy czerwca, kiedy to firma na krótko stała się najcenniejszą firmą na świecie. Fundusz hedgingowy Elliott Management stwierdził w niedawnym liście do inwestorów, że uważa Nvidię i inne duże akcje technologiczne za przewartościowane oraz że AI „jest przewartościowana, a wiele zastosowań nie jest jeszcze gotowych na rynek”.

Podczas marcowej prezentacji nowych układów CEO Nvidia Jensen Huang stwierdził, że Blackwell będzie dwukrotnie wydajniejszy w treningu modeli AI niż jego poprzednik Hopper. W maju Huang powiedział podczas kwartalnej telekonferencji z inwestorami i analitykami, że Nvidia „spodziewa się dużej sprzedaży Blackwell w tym roku”, a w zeszłym tygodniu ogłosił, że rozpoczęła się dostawa próbek inżynieryjnych.

Eine mit dem Herstellungsprozess vertraute Person sagte jedoch, dass es „Schwierigkeiten“ beim Übergang zur Massenproduktion des Blackwell-Chips gebe. Diese Probleme seien auf den Interposer zurückzuführen, eine Schicht, die die verschiedenen Chips in den komplexen für KI-Anwendungen benötigten Chips verbindet.

Osoba zaznajomiona z procesem produkcji powiedziała jednak, że występują "trudności" przy przechodzeniu do masowej produkcji chipu Blackwell. Problemy te wynikają z interposera, warstwy łączącej różne chipy w skomplikowanych układach potrzebnych do zastosowań sztucznej inteligencji.

Nvidia odmówiła komentarza, ale potwierdziła, że „próbki Blackwell zostały rozpoczęte, a produkcja jest na dobrej drodze, aby zwiększyć się w drugiej połowie 2024 roku”. Popyt na istniejące chipy Hopper pozostaje „bardzo silny”, dodała Nvidia. TSMC nie odpowiedziało na prośbę o komentarz.

Problemy uwidaczniają ogromne wyzwania techniczne związane z integracją wydajności najnowszych układów AI w ograniczonej przestrzeni i mogą dodatkowo zaostrzyć problemy z przepustowością w zaawansowanym pakowaniu, czyli ostatnim etapie produkcji chipów.

TSMC, największy na świecie producent chipów i jedyny partner produkcyjny Nvidii, miał w zeszłym roku trudności z szybkim zwiększeniem zdolności produkcyjnych swojej najnowocześniejszej technologii, aby sprostać zapotrzebowaniu na chipy AI. Gdy w zeszłym miesiącu firma ogłosiła wyniki za drugi kwartał, CEO CC Wei powiedział, że firma nie będzie w stanie zrównoważyć podaży i popytu do końca tego roku, jak pierwotnie planowano. TSMC ma teraz nadzieję osiągnąć ten cel „w pewnym momencie w 2025 lub 2026 roku”, powiedział Wei.

Mark Li, analityk półprzewodników w Bernardzie, powiedział, że Nvidia prawdopodobnie będzie musiała wprowadzić drobną zmianę w projekcie, aby rozwiązać problem. Analitycy BNP Paribas stwierdzili, że naprawa takich problemów zazwyczaj trwa od dwóch do trzech miesięcy. Niemniej jednak nie spodziewają się, że opóźnienie wpłynie na „średnio- i długoterminową historię Nvidii lub adopcję sztucznej inteligencji”, chociaż może to być pozytywna wiadomość dla najbliższego konkurenta Nvidii, AMD.

Analitycy Citi w komunikacie do klientów oszacowali, że opóźnienie może zmniejszyć przychody Nvidii z centrów danych w kwartale kończącym się w styczniu nawet o 15 procent, choć sprzedaż w kolejnym okresie może być wyższa.