火星財經の情報によると、8月7日、NVIDIAは次世代AI GPU「Rubin Ultra」のHBM構成を見直し、高価なHBMの供給不足による量産圧力に対応するため、当初計画よりメモリ容量を低くしたバージョンを導入する予定である。関係者によると、過去数週間でNVIDIAは少なくとも3つの異なるメモリ容量のバージョンをテストしており、その一部はより低スペックのメモリを採用している。これは、GPUの主導権を握るNVIDIAですら、製品仕様と供給能力の間で妥協を余儀なくされていることを示している。Rubin Ultraは、量産間近のRubinシリーズよりも上位に位置付けられており、当初はより大容量・高帯域のHBMを搭載して大規模モデルのトレーニングと推論性能を向上させる予定だった。もし最終的に低メモリ構成が採用された場合、顧客は大言語モデルなどの大規模AIワークロードを実行するためにより多くのGPUを導入する必要があり、システムコストとクラスタの複雑さが上昇する。Microsoft、Meta、Amazon、GoogleなどのAI資本支出を継続的に拡大しているクラウドプロバイダーにとって、データセンターの建設コストはさらに上昇する可能性がある。NVIDIAのこの動きは、同社がサプライチェーンで最も強い交渉力を有しているにもかかわらず、HBMの供給制約がAI計算能力の拡張における核心的なボトルネックであることを示している。これまでSKハイニックスとマイクロンの高級HBMの生産能力は継続的に逼迫しており、今回のNVIDIAによる仕様引き下げは、HBMの需給矛盾が短期間で解消されないことをさらに裏付けている。
供給制約を受け、NVIDIAはRubin Ultra GPU向けに低HBM構成をテストする
MarsBit共有
概要
MarsBitによると、NVIDIAは供給問題に対応するため、Rubin Ultra GPUの低HBMバージョンをテスト中である。最近、少なくとも3つのメモリ容量を削減したモデルが評価された。Rubin UltraはRubinシリーズより上位に位置し、AIパフォーマンスを向上させるために高容量HBMを搭載するよう設計されていた。仕様を下げると、ユーザーがより多くのGPUを購入する必要が生じ、コストと複雑さが増す可能性がある。MicrosoftやAmazonなどのクラウド企業は、データセンターの費用が上昇する可能性がある。暗号資産向けTAでは、この動向がAIハードウェア投資のリスク・リワード比にどのように影響するかを注視することを推奨している。NVIDIAの供給力にもかかわらず、SK HynixやMicronが需要に応えきれず、HBMの不足は継続している。
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