Ibinabawas ni Nvidia ang malaking pagbabago sa susunod na Rubin Ultra GPU nito, posibleng ipapalabas ang chip na may mas kaunting high-bandwidth memory kaysa sa orihinal na layunin ng kumpanya. Ang pag-aayos, ayon sa TrendForce noong unang bahagi ng Agosto 2026, ay direkta ng tugon sa pagkakaroon ng mas maliit na suplay ng HBM mula sa tatlong pangunahing tagapagprodyus: SK Hynix, Samsung, at Micron.
Ang orihinal na pangarap para sa Rubin Ultra ay ambisyoso. Noong unang ipakita ni Nvidia ang chip sa kanilang GTC developer conference noong 2025, ang mga konfigurasyon na isinasaad ay kasama ang hanggang 1 TB ng HBM4E memory. Ang kasalukuyang Vera Rubin GPU, na nasa mass production na, ay nagdadala ng hanggang 288 GB ng HBM4 sa 12-Hi stacks, na nagbibigay ng humigit-kumulang 22 TB/s ng memory bandwidth. Dapat lang na lalong lalo pang ipaglaban ng Rubin Ultra ang limitasyong ito.
Ngayon, tinatayang sinusubok ni Nvidia ang kahigitan sa tatlong bersyon na may napakaliit na memorya. Isang konfigurasyon na nasa pagsusuri ay gumagamit ng 8-Hi HBM4 stacks na nagdadala ng halos 192 GB ng memorya. Kumpara sa 288 GB sa kasalukuyang Vera Rubin, iyon ay 33% na pagbawas sa on-chip memorya para sa isang chip na dapat ay magrepresenta ng isang malaking paglalakbay pababa.
Bakit ang memorya ay lahat para sa AI workloads
Hindi lang tungkol sa kapasidad ang high-bandwidth memory. Ang bahaging “bandwidth” ay tumutukoy sa bilis kung paano naglalakbay ang data sa pagitan ng memory at mga processing core ng chip. Sa 22 TB/s, ang kasalukuyang Vera Rubin ay nagsisipagana na sa mga bilis na lalong laloang lalampas sa karaniwang server memory ng mga pagkakataon.
Ang paglipat mula sa 12-Hi stacks patungo sa 8-Hi stacks ay nagbabawas sa kapasidad at, sa posibilidad, sa bandwidth. Ayon sa mga ulat, tinatayang sinusubok ni Nvidia ang mga bersyon upang siguraduhing panatilihin ang pinakamataas na performance kahit na may pagbawas sa memorya, ngunit ang pisika ng mas kaunting memorya stacks ay naglalagay ng tunay na limitasyon sa anumang maaaring mabawi ng mga pagpapabuti sa inhenyeriya.
Ang ulat ni TrendForce noong Agosto 4 ay nagtala na tinataya ni Nvidia ang apat magkakaibang HBM configuration para sa Rubin Ultra, na may paglipat mula sa 12-Hi HBM4E dahil sa inaasahang kakulangan sa DRAM at HBM na lalalim hanggang 2027. Ang mga hamon sa yield at produksyon sa lahat ng tatlong pangunahing tagapag-suplay ng HBM ay naglikha ng bottleneck sa pagkakaloob ng wafer na hindi kayang lutasin ng Nvidia nang mag-isa.
Ang nakatagong gastos sa paggawa ng higit pa gamit ang mas kaunti
Kung may mas kaunting memory bawat GPU ang Rubin Ultra, mas malamang na kailangan ng mga enterprise na nagpapatakbo ng napakalaking AI models na higit pang GPUs para harapin ang parehong workload. Ang isang model na kasya sa apat na GPU na may mataas na memorya ay maaaring kailanganin ang anim o walong GPU na may mas mababang memorya, na dala nito ang sariling gastos: higit pang pagkonsumo ng kuryente, higit pang puwang sa rack, higit pang interconnect infrastructure, at higit pang overhead sa lisensya.
May nuansa rin sa larawan ng kita ni Nvidia. Ang HBM4E, ang mas mataas na spesipikasyon na memorya na orihinal na plano para sa Rubin Ultra, ay nagtataglay ng mas mataas na margin sa buong supply chain. Ang paglipat patungo sa mas mababang antas ng HBM configuration ay nakakaapekto sa demand para sa mga pinakamalaking kita na produkto ng memorya, na sa kanyang pagkakataon ay nakakaapekto kung paano pinipili ng SK Hynix, Samsung, at Micron ang kanilang mga roadmap sa produksyon.
Ang suplay ng HBM ay sapat nang mahirap upang ang mga desisyon sa pagkakaloob ng mga tagagawa ng memorya ay magdala ng tunay na geopolitical at kompetitibong timbang. Ang Nvidia ay ang pangunahing bumibili, ngunit kumikita ito ng kapasidad sa wafer laban sa AMD, Google, at isang tumataas na listahan ng mga custom AI chip program mula sa mga hyperscaler tulad ng Amazon, Microsoft, at Meta.
Ano ang ibig sabihin nito para sa merkado ng AI chip
Ang nangungunang HBM ay nangangailangan ng napakatumpak na pag-stack ng DRAM dies, at mas mababa ang yield rate para sa 12-Hi configuration kaysa sa mas simpleng 8-Hi stacks, na naglalikha ng mga bottleneck sa produksyon na hindi maaaring malutas nang mabilis.
Ang mga tagapag-supply ng memorya, samantala, ay nakakatugon sa kanilang sariling mga estratehikong kalkulasyon. Ang makitid na suplay ng HBM hanggang 2027 ay nagpapanatili sa mataas na presyo at malakas na demand, ngunit ang mga customer na pinipilit bumili ng higit pang GPUs upang kumompensa sa pagbawas ng memorya ay nagdudulot ng presyur upang pagsamahin ang suplay gap sa huli. Ang kumpanyang makakamit ng mas mataas na yield na 12-Hi o 16-Hi stacking ay may malaking leverage sa susunod na round ng mga negosasyon sa GPU design.