अगर SemiAnalysis की नवीनतम रिपोर्ट के अनुसार, Rubin Ultra का HBM 192GB तक घट गया है, तो मेमोरी-संवेदनशील Agentic निष्कर्षण, लंबे संदर्भ और MoE बड़े मॉडल स्थितियों में, 192GB, 288GB की तुलना में अधिक सीमित होगा, जिसका अर्थ है कि कुछ स्थितियों में इसकी वास्तविक प्रभावी क्षमता Vera Rubin स्टैंडर्ड संस्करण के बराबर या उससे कम हो सकती है। अपग्रेड किए गए Ultra Rubin की प्रदर्शन क्षमता Vera Rubin स्टैंडर्ड संस्करण से कम है, जिसका अर्थ है कि एक ही मॉडल को डिप्लॉय करने के लिए अधिक GPU की आवश्यकता हो सकती है, जिससे GPU-बीच संचार, मॉडल विभाजन और डेटा स्थानांतरण की लागत बढ़ती है, प्रति GPU प्रभावी उपयोगिता कम होती है, और प्रति Token उत्पादन लागत बढ़ती है। दूसरे शब्दों में, हालांकि GPU का उत्पादन बढ़ गया है, लेकिन अगर प्रत्येक कार्य के लिए अधिक GPU की आवश्यकता होती है, तो सिस्टम स्तर पर कैलकुलेशन लागत समान रूप से कम नहीं होगी। इसलिए, अपग्रेड किए गए संस्करण का तर्क समझ में नहीं आता। क्या इसका मतलब है कि Ultra संस्करण को लॉन्च करने की आवश्यकता ही नहीं है, 2027 के दूसरे छमाही में Vera Rubin संस्करण की बिक्री जारी रखें, और 2028 में सीधे अगली पीढ़ी Feynman आर्किटेक्चर पर स्विच करें? 🤔