Rubin Ultra של Nvidia מצטמצם: מה חשף הדיווח על תכנון ארבעת השבבים

עם זאת, חשוב להדגיש: Nvidia לא פרסמה אישור רשמי לביטול. חלק מהמשתתפים בשוק טענו ב-30 ביוני כי SemiAnalysis חזרה על שמועות שרשרת אספקה שכבר פורסמו באפריל 2026, ולא בהכרח חשפה מידע חדש . כלי תקשורת מטייוואן, בהם Ctee ו-Commercial Times, דיווחו על שינוי התכנון כבר בתחילת אפריל .

ארבעה שבבים במארז אחד — למה זה היה קשה כל כך?

ליבת הבעיה הייתה טכנולוגיית האריזה המתקדמת של TSMC, יצרנית השבבים עבור Nvidia. בניגוד לשבב יחיד, כאן היה צורך לשלב כמה שבבי חישוב גדולים וזיכרון HBM מהיר במארז אחד, תוך שמירה על חיבורים חשמליים מדויקים ועל יציבות מכנית.

לפי הדיווחים:

• המארז המקורי היה גדול פי 7.5–8 ממגבלת ה-reticle — השטח המרבי שניתן לחשוף בתהליך ליתוגרפיה סטנדרטי — ולכן יצר אתגרי תפוקה וייצור משמעותיים .
• תהליך CoWoS-L של TSMC התקשה להתמודד מבחינה כלכלית ומעשית עם חיבור רב-שבבי כה גדול .
• בסידור של ארבעה שבבים, בתצורת 2+2, נוצרה התעקמות של מצע המארז. העיוות במספר כיוונים מנע משבבי החישוב ליצור מגע מלא עם המצע, ולכן גרם לכשלים בהעברת אותות .
• SemiAnalysis תיארה את הבעיה כחשש הנוגע ל-"manufacturing execution" — כלומר, פער בין תכנון שאפשר להציג על הנייר לבין תכנון שניתן לייצר באופן יציב ובכמויות מסחריות .

הערכה תעשייתית שפורסמה על ידי אנליסט בתחום מצביעה על תפוקה של כ-60% בלבד ברמת המארז בתכנון ארבעת השבבים. המעבר לשני שבבים עשוי להעלות את התפוקה לכ-85% ולהפחית את העלות לכרטיס בכ-30% . מדובר בהערכות חיצוניות, ולא בנתונים רשמיים של Nvidia.

מה מציעה TSMC במקום CoWoS-L?

TSMC בוחנת לפי הדיווחים שיטת אריזה חדשה בשם CoPoS — Chip-on-Panel-on-Substrate. במקום interposer, שכבת הסיליקון המקשרת בין השבבים למצע, בגודל של כ-300 מ"מ, השיטה אמורה להשתמש בפאנלים מרובעים או מלבניים גדולים יותר.

המידות הראשוניות שדווחו הן כ-310×310 מ"מ, עם אפשרות להתרחב בהמשך ל-515×510 מ"מ ואף ל-750×620 מ"מ . פאנל גדול יותר עשוי לאפשר שילוב של יותר שבבים וזיכרון HBM, תוך צמצום השטח שמתבזבז בשולי המצע.

אלא שהפתרון הזה אינו צפוי להגיע לייצור המוני לפני סוף 2028 או תחילת 2029 — מאוחר מדי עבור חלון ההשקה המתוכנן של Rubin Ultra ב-2027 . לכן, אם הדיווחים נכונים, Nvidia נאלצה להתאים את המוצר לטכנולוגיה הזמינה כיום ולא להמתין לדור הבא של האריזה.

השוואה: התכנון המקורי מול הגרסה המצומצמת

גרסת Rubin הרגילה כוללת שני שבבי חישוב ושמונה מודולי HBM4 . Rubin Ultra המקורי תוכנן למעשה כמעין שילוב של שני שבבי Rubin מלאים בתוך מארז אחד: ארבעה שבבים ו-16 מודולי HBM4E . הגרסה המצומצמת חוזרת במידה רבה לתצורה של שני שבבים ושמונה מודולי HBM.

עם זאת, Nvidia עשויה לנסות להשיג את ההספק הכולל של תכנון ארבעת השבבים ברמת המערכת: במקום לאחד ארבעה שבבים במארז יחיד, ניתן להציב שני מארזים נפרדים של שני שבבים כל אחד על אותו לוח שרת, בתצורת 2+2 . כך עוברים מהגדלה בתוך המארז להגדלה ברמת הלוח או המערכת.

דיווחים מטייוואן כבר מאפריל 2026 טענו שתכנון שרשרת האספקה התבסס מלכתחילה על גרסת שני שבבים. אם כך, ייתכן שתכנון ארבעת השבבים היה יעד שאפתני שהוצג מראש, אך מעולם לא הגיע לבשלות ייצורית .

התחרות אינה מגיעה רק מ-AMD

SemiAnalysis הציבה את שינוי התכנון בתוך תמונה רחבה יותר של לחץ תחרותי על Nvidia .

ענקיות הענן מפתחות שבבים משלהן

גוגל מפתחת את TPU, אמזון מקדמת את Trainium, ומיקרוסופט מפתחת מאיצי AI ייעודיים משלה. שבבים כאלה מאפשרים לענקיות הענן להתאים את החומרה לעומסי העבודה הפנימיים שלהן, ובכך להפחית את התלות במעבדי Nvidia עבור חלק מהיישומים הגדולים .

קצב הצמיחה של ASIC עוקף את קצב צמיחת ה-GPU

נתוני TrendForce שצוטטו על ידי SemiAnalysis מצביעים על צמיחה של 44.6% במשלוחי שבבי AI ייעודיים ב-2026, לעומת 16.1% במשלוחי GPUs מסחריים. לפי ההערכות שצוטטו, לשבבי ASIC יש יתרון של 40%–65% בעלות הבעלות הכוללת (TCO) בפריסות הסקה הנמשכות כמה שנים .

המשמעות היא שמפעילי דאטה סנטרים אינם בוחנים רק את שיא הביצועים. הם משווים גם עלות לכל טוקן, צריכת חשמל, ניצולת חומרה ועלות תפעול לאורך זמן.

היתרון של CUDA נשחק — אך לא נעלם

CUDA, פלטפורמת התוכנה והכלים של Nvidia, הייתה במשך שנים מחסום משמעותי בפני מעבר לשבבים מתחרים. לפי SemiAnalysis, המחסום הזה נשחק בהדרגה כאשר ענקיות הענן מפתחות מחסניות תוכנה משלהן, וכלים שאינם תלויים בחומרה מסוימת — בהם Triton, ONNX Runtime ו-OpenXLA — מפחיתים את עלות המעבר מ-CUDA .

במקביל, חברות כמו Groq, Cerebras ו-Etched מציעות שבבי ASIC ייעודיים לשוק ההסקה בדאטה סנטרים ומנסות להתחרות בכלכלת השימוש של GPUs .

כיצד הדבר משפיע על עסקי הדאטה סנטר של Nvidia?

הדיווח על Rubin Ultra אינו חד-צדדי. באותו יום SemiAnalysis הציגה גם תחזית חיובית, שלפיה הכנסות Nvidia מחישוב בדאטה סנטרים במחצית השנייה של 2026 עשויות להיות גבוהות ב-20% מתחזית הקונצנזוס בוול סטריט, בין היתר משום שצוואר הבקבוק באספקת HBM4 נפתר .

כך מתקבלת תמונת "קרח ואש":

• בטווח הקצר: ביקוש חזק, אספקת HBM4 טובה יותר והכנסות שעשויות לעקוף את התחזיות .
• בטווח הארוך: סימני שאלה סביב ספינת הדגל של הדור הבא, מגבלות אריזה ותחרות מצד שבבים ייעודיים.
• ברמת האסטרטגיה: Nvidia עשויה להעדיף בעתיד פיזור של כמה מארזים על גבי לוח או מערכת, במקום ניסיון לדחוס יותר מדי שבבי חישוב למארז יחיד .
• מבחינת התחרות: אם הגרסה המתקדמת של Rubin Ultra אכן תספק כמחצית מהיעד המקורי, AMD, ענקיות הענן וספקיות ASIC ייעודיות יקבלו חלון הזדמנויות חזק יותר בקצה העליון של השוק .

השורה התחתונה

הסיפור של Rubin Ultra אינו רק על ביטול שבב. הוא ממחיש את הגבול הנוכחי של הגדלת מערכות AI באמצעות אריזה רב-שבבית: גם כאשר ניתן לתכנן מארז עם ארבעה שבבים ו-16 ערימות זיכרון, לא תמיד ניתן לייצר אותו בתפוקה, בעלות וביציבות הנדרשות לשוק.

אם הדיווח של SemiAnalysis מדויק, Nvidia בחרה בפתרון מעשי יותר — שני שבבים בתוך מארז, ואולי שילוב של מארזים נפרדים ברמת הלוח — במחיר של ירידה בביצועים לעומת היעד המקורי. במקביל, החברה עדיין נהנית מביקוש חזק בטווח הקצר, אך ניצבת מול תחרות הולכת וגוברת מצד TPU, Trainium ושבבים ייעודיים נוספים, וכן מול שחיקה איטית ביתרון התוכנה של CUDA .

השאלה המרכזית כעת היא האם מדובר בעיכוב נקודתי שנובע ממגבלת אריזה, או בסימן לשינוי מבני בשוק מאיצי ה-AI. התשובה תלויה במידה רבה בשאלה אם TSMC תצליח להביא את CoPoS לייצור המוני בזמן — והאם Nvidia תוכל להשיג את אותה קפיצת ביצועים באמצעות מערכות מרובות מארזים במקום מארז יחיד.