تُقيّم نيفيديا تغييرًا كبيرًا في仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕事をする。
كانت الرؤية الأصلية لـ Rubin Ultra طموحة. عندما كشفت Nvidia لأول مرة عن الشريحة في مؤتمر GTC للمطورين عام 2025، كانت التكوينات المطروحة تشمل ما يصل إلى 1 تيرابايت من ذاكرة HBM4E. أما وحدة معالجة الرسومات Vera Rubin الحالية، التي تكون بالفعل في الإنتاج الضخم، فتُشحن مع ما يصل إلى 288 جيجابايت من ذاكرة HBM4 في تراكبات 12-Hi، وتقدم عرض نطاق ذاكرة يقارب 22 تيرابايت/ثانية. كان من المفترض أن تتجاوز Rubin Ultra هذا الحد بكثير.
الآن، تختبر نفيديا على الأقل ثلاثة إصدارات بذاكرة مخفضة بشكل ملحوظ. أحد التكوينات قيد المراجعة يستخدم طبقات HBM4 بارتفاع 8، تحمل حوالي 192 جيجابايت من الذاكرة. مقارنة بـ 288 جيجابايت على فيرا روبين الحالية، هذا يمثل انخفاضًا بنسبة 33% في ذاكرة الرقاقة التي كان من المفترض أن تمثل قفزة جيلية إلى الأمام.
لماذا الذاكرة هي كل شيء لأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي
الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي ليست متعلقة فقط بالسعة. فجزء "النطاق الترددي" يشير إلى سرعة نقل البيانات بين الذاكرة ووحدات المعالجة في الشريحة. وبسرعة 22 تيرابايت/ثانية، تعمل الذاكرة فيرا روبين الحالية بسرعات تفوق ذاكرة الخوادم التقليدية بآلاف المرات.
التحول من طبقات 12-Hi إلى طبقات 8-Hi يقلل من السعة، وربما من عرض النطاق الترددي. وفقًا للتقارير، تختبر Nvidia نسخًا مختلفة لضمان الحفاظ على الأداء الأقصى على الرغم من تقليل الذاكرة، لكن فيزياء الطبقات الأقل من الذاكرة تفرض حدودًا حقيقية على ما يمكن للتحسينات الهندسية استعادته.
أشار تقرير TrendForce بتاريخ 4 أغسطس إلى أن Nvidia تقيم أربع تكوينات مختلفة لـ HBM لـ Rubin Ultra، مع التحول بعيدًا عن تكوين 12-Hi HBM4E بسبب النقص المتوقع في ذاكرة DRAM وHBM الذي من المتوقع أن يتفاقم حتى عام 2027. وقد خلقت تحديات في العائد والإنتاج لدى جميع الموردين الثلاثة الرئيسيين لـ HBM اختناقات في توزيع الألواح، لا يمكن لـ Nvidia حلها بشكل منفرد.
التكلفة الخفية لأداء المزيد بأقل
إذا كان Rubin Ultra يُشحن بذاكرة أقل لكل وحدة معالجة رسومية، فستحتاج الشركات التي تعمل على نماذج ذكاء اصطناعي ضخمة جدًا على الأرجح إلى مزيد من وحدات المعالجة الرسومية للتعامل مع نفس أحمال العمل. قد يتطلب نموذج يتناسب على أربع وحدات معالجة رسومية ذات ذاكرة عالية ست أو ثماني وحدات ذات ذاكرة أقل، مع ما يترتب على ذلك من تكاليف إضافية: استهلاك طاقة أكبر، ومساحة رفوف أكبر، وبنية تحتية أكبر للربط، وتكاليف ترخيص أعلى.
هناك دقة في صورة إيرادات نيفيديا أيضًا. HBM4E، ذاكرة المواصفات الأعلى المخططة أصلاً لـ Rubin Ultra، تحقق هامش ربح أعلى على طول سلسلة التوريد. إن التحول نحو تكوينات HBM الأقل تصنيفاً يؤثر على الطلب على منتجات الذاكرة الأكثر ربحية، وهو ما يؤثر بدوره على كيفية أولوية SK Hynix وSamsung وMicron لخطط إنتاجها.
إن عرض HBM كافٍ بالفعل ليجعل قرارات تخصيص الذاكرة من قبل الشركات المصنعة تحمل وزنًا جيوسياسيًا وتنافسيًا حقيقيًا. إن نيفيديا هي المشتري الرئيسي، لكنها تتنافس على قدرة الرقائق ضد AMD وGoogle وقائمة متزايدة من برامج رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة من مزودي السحابة الكبيرة مثل Amazon وMicrosoft وMeta.
ما يعنيه ذلك لسوق رقائق الذكاء الاصطناعي
يتطلب HBM المتقدم استخدام تراكب دقيق جدًا لشرائح DRAM، وتنخفض معدلات الإنتاجية للتكوينات ذات 12-Hi مقارنةً بالتراكيب الأبسط ذات 8-Hi، مما يخلق عوائق إنتاجية لا يمكن حلها بسرعة.
في الوقت نفسه، تواجه موردي الذاكرة حساباتهم الاستراتيجية الخاصة. إن نقص إمدادات HBM حتى عام 2027 يحافظ على ارتفاع الأسعار وقوة الطلب، لكن إجبار العملاء على شراء المزيد من وحدات معالجة الرسومات لتعويض تقليل الذاكرة يخلق ضغطًا للانتهاء من سد فجوة العرض في النهاية. الشركة التي تنجح أولاً في تحقيق تكديس 12-Hi أو 16-Hi بعائد أعلى ستتمتع بقوة تفاوضية كبيرة في الجولة القادمة من مفاوضات تصميم وحدات معالجة الرسومات.