Nvidia e Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) enfrentam problemas de produção na próxima geração de seus chips de IA mais avançados, o que pode comprometer as entregas planejadas para este ano. Os designs mais recentes da Nvidia, baseados em um novo processo de fabricação da TSMC, causaram complicações em certos modelos da próxima família de chips para data centers Blackwell, segundo pessoas familiarizadas com a situação.
Na segunda-feira, as ações da Nvidia caíram até 15% nas primeiras horas de negociação em Nova York, devido a uma venda geral no mercado de ações, enquanto as da TSMC recuaram 10% na bolsa de Taiwan. Até as 12h em Nova York, a queda da Nvidia se moderou para 6%.
Clientes como Microsoft, Google, Meta e Amazon, bem como start-ups de IA como a OpenAI, já se preparam para comprar os chips mais recentes da Nvidia para construir a próxima geração de seus sistemas de IA. Grandes empresas de tecnologia investem bilhões de dólares em infraestrutura de IA a cada trimestre e anunciaram que irão aumentar os gastos em capital nos próximos meses. Alguns analistas agora prevêem que até 1 trilhão de dólares podem ser investidos em centros de dados nos próximos cinco anos para apoiar a IA.
As preocupações em Wall Street sobre a sustentabilidade do boom da IA aumentaram nas últimas semanas. O valor de mercado da Nvidia caiu cerca de 750 bilhões de dólares desde meados de junho, quando a empresa se tornou brevemente a mais valiosa do mundo. O fundo hedge Elliott Management declarou em uma carta recente aos investidores que vê a Nvidia e outras grandes ações de tecnologia como supervalorizadas e que a IA "é supervalorizada e muitas aplicações ainda não estão maduras para o mercado".
Bei der Vorstellung der neuen Chips im März erklärte Nvidia-CEO Jensen Huang, dass Blackwell doppelt so leistungsfähig für das Training von KI-Modellen sein werde wie sein Vorgänger Hopper. Im Mai sagte Huang während einer vierteljährlichen Telefonkonferenz mit Investoren und Analysten, dass Nvidia „viel Blackwell-Umsatz in diesem Jahr“ erwarten werde und letzte Woche verkündete, dass die Auslieferung von Engineering-Samples begonnen habe.
Na apresentação dos novos chips em março, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, declarou que o Blackwell seria duas vezes mais potente para o treinamento de modelos de IA do que seu antecessor Hopper. Em maio, Huang disse durante uma teleconferência trimestral com investidores e analistas que a Nvidia "espera muito lucro com o Blackwell neste ano" e anunciou na semana passada que a entrega de amostras de engenharia já havia começado.
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.
Uma pessoa familiarizada com o processo de fabricação disse, no entanto, que há "dificuldades" na transição para a produção em massa do chip Blackwell. Esses problemas são atribuídos ao interposer, uma camada que conecta os diferentes chips nos complexos chips necessários para aplicações de IA.
A Nvidia recusou um comentário, mas reafirmou que "a amostragem de Blackwell começou e a produção está no caminho certo para aumentar na segunda metade de 2024". A demanda pelos chips Hopper existentes permanece "muito forte", acrescentou a Nvidia. A TSMC não respondeu a um pedido de comentário.
Os problemas ilustram os enormes desafios técnicos na integração do desempenho dos chips de IA mais recentes em um espaço limitado e podem agravar ainda mais os gargalos de capacidade na embalagem avançada, a última etapa da produção de chips.
TSMC, o maior fabricante de chips do mundo e único parceiro de fabricação da Nvidia, enfrentou dificuldades no ano passado para aumentar rapidamente a capacidade de sua tecnologia de produção mais avançada a fim de atender à demanda por chips de IA. Quando a empresa divulgou seus resultados para o segundo trimestre no mês passado, o CEO CC Wei disse que a empresa não seria capaz de equilibrar oferta e demanda até o final deste ano, como originalmente planejado. A TSMC agora espera alcançar esse objetivo "em algum momento de 2025 ou 2026", disse Wei.
Mark Li, um analista de semicondutores da Bernstein, disse que a Nvidia provavelmente precisaria fazer uma pequena alteração no design para resolver o problema. Analistas do BNP Paribas explicaram que resolver esses problemas geralmente leva de dois a três meses. No entanto, eles não esperam que o atraso "afete a história de médio a longo prazo da Nvidia ou a adoção de IA", embora isso possa ser uma notícia positiva para o concorrente mais próximo da Nvidia, a AMD.
Analistas do Citi estimam em uma comunicação aos clientes que o atraso pode reduzir as receitas do centro de dados da Nvidia no trimestre que termina em janeiro em até 15%, embora as vendas possam ser maiores no período seguinte.
