Las acciones de Nvidia (NASDAQ: NVDA) están atrayendo una renovada atención después de que varios informes sugirieran que la tan esperada arquitectura de servidores de IA Kyber de la compañía se ha retrasado hasta 2028, lo que plantea nuevas preocupaciones sobre el ritmo de su hoja de ruta de infraestructura de inteligencia artificial de próxima generación.
Según la firma de investigación SemiAnalysis, el retraso se debe a problemas de fabricación que involucran una placa de circuito impreso (PCB) crítica, lo que obliga a Nvidia a posponer el lanzamiento del sistema a escala de rack que originalmente se esperaba que acompañara a su plataforma GPU Rubin Ultra en 2027.
El contratiempo reportado se produce cuando Nvidia continúa dominando la industria de chips de IA, donde la demanda de sistemas informáticos cada vez más potentes ha aumentado junto con la rápida adopción de tecnologías de IA generativa.
Kyber representa uno de los proyectos de infraestructura de IA más ambiciosos de Nvidia hasta la fecha. En lugar de centrarse en un solo procesador gráfico, la plataforma está diseñada como una solución de computación a escala de rack completa capaz de integrar 144 GPU en un solo gabinete de servidor.
NVIDIA Corporation, NVDA
La arquitectura está destinada a ofrecer una enorme potencia de cálculo para proveedores de computación en la nube a hiperescala, laboratorios de IA y clientes empresariales que entrenan modelos de aprendizaje automático cada vez más sofisticados.
Sin embargo, SemiAnalysis informó que las dificultades técnicas relacionadas con una placa de circuito impreso clave han interrumpido los cronogramas de producción, retrasando en última instancia la disponibilidad comercial hasta 2028.
Según los informes, el retraso se extiende más allá del propio rack base de Kyber. La plataforma NVL576 más grande de Nvidia, que conecta ocho racks Kyber a través de redes ópticas de alta velocidad para crear un clúster de computación de IA aún más potente, también podría experimentar retrasos o enviarse inicialmente solo en cantidades limitadas.
Tales desafíos ilustran la creciente complejidad de ingeniería involucrada en la construcción de sistemas de IA de próxima generación que combinan cientos de procesadores en entornos informáticos estrechamente integrados.
El informe también reveló que Nvidia había explorado un enfoque alternativo de respaldo destinado a mantener su cronograma de implementación en curso. En lugar de esperar la nueva arquitectura de Kyber, la compañía supuestamente consideró crear una solución combinando dos racks de IA de la generación existente en una configuración más grande.
Ese plan de contingencia fue finalmente abandonado después de que los principales proveedores de servicios en la nube y los clientes a hiperescala expresaran preocupaciones sobre su complejidad operativa y requisitos de implementación.
Los grandes operadores de computación en la nube priorizan la eficiencia, el consumo de energía, los requisitos de refrigeración y la facilidad de mantenimiento al implementar infraestructura de IA en miles de servidores. Según SemiAnalysis, las objeciones de los clientes convencieron a Nvidia de discontinuar la estrategia alternativa a favor de refinar la plataforma Kyber original.
La decisión destaca la estrecha colaboración entre Nvidia y sus clientes más grandes, muchos de los cuales influyen en el desarrollo de productos a través de compromisos de compra a gran escala.
Aunque Nvidia sigue siendo el líder indiscutible en aceleradores de IA, cualquier retraso en su hoja de ruta de productos futuros podría ofrecer a los competidores la oportunidad de reducir la brecha.
SemiAnalysis sugirió que el aplazamiento podría crear oportunidades para empresas como Advanced Micro Devices (AMD) y Google, ambas continúan invirtiendo fuertemente en hardware de IA diseñado para entornos informáticos a hiperescala.
A medida que el gasto en infraestructura de IA continúa acelerándose en todo el mundo, los proveedores de computación en la nube buscan cada vez más múltiples proveedores de hardware para reducir la dependencia de un solo proveedor y diversificar su capacidad de cómputo. Aun así, Nvidia continúa beneficiándose de un extenso ecosistema de software, que incluye CUDA, tecnologías de red y herramientas de desarrollo de IA que siguen profundamente integradas en los flujos de trabajo empresariales.
La publicación Nvidia (NVDA) Stock; En el foco ya que los retrasos del servidor de IA Kyber empujan el despliegue de próxima generación a 2028 apareció primero en CoinCentral.


