GPU Rubin standar asli menggunakan 2 die komputasi ditambah 8 modul HBM4 . Rubin Ultra pada dasarnya adalah dua chip Rubin yang dilebur dalam satu paket — 4 die ditambah 16 HBM4E . Versi yang diperkecil kembali ke konfigurasi 2-die + 8 HBM yang sama dengan Rubin dasar .

Catatan penting: Nvidia belum mengeluarkan pernyataan resmi yang mengonfirmasi pembatalan ini, dan beberapa pelaku pasar pada 30 Juni berpendapat bahwa SemiAnalysis mungkin mengulangi rumor rantai pasokan dari April 2026, bukan melaporkan informasi baru . Media Taiwan, Ctee dan Commercial Times, sudah melaporkan revisi desain ini pada awal April 2026 .

Mengapa TSMC tidak bisa membuat desain aslinya

Akar penyebab pembatalan adalah kompleksitas pengemasan (packaging) canggih di TSMC:

• Paket 4-die asli digambarkan memiliki ukuran 7,5–8 kali batas reticle litografi standar, menciptakan tantangan berat pada hasil produksi (yield) dan manufaktur .
• Proses CoWoS-L TSMC tidak dapat menangani interkoneksi multi-die monolitik sebesar itu secara ekonomis .
• Dalam konfigurasi 4-chip (2+2), substrat paket mengalami warping (melengkung) — membengkok ke berbagai arah sehingga mencegah compute chiplet melakukan kontak penuh dengan substrat, menyebabkan kegagalan transmisi sinyal .
• SemiAnalysis menyebut "kekhawatiran eksekusi manufaktur" — pada dasarnya, desainnya terlalu ambisius untuk kemampuan proses node 3nm dan pengemasan CoWoS-L yang ada .

Perkiraan industri (dari postingan LinkedIn seorang analis industri) menunjukkan pendekatan 4-die mengalami hasil produksi (yield) sekitar 60% di tingkat paket; peralihan ke 2-die diperkirakan akan meningkatkan hasil produksi menjadi sekitar 85% dan mengurangi biaya per kartu sekitar 30% .

TSMC dikabarkan tengah menjajaki pendekatan pengemasan baru bernama CoPoS (Chip-on-Panel-on-Substrate) yang menggantikan interposer silikon ~300mm dengan panel persegi/ persegi panjang yang lebih besar. Spesifikasi awal menyebut panel sekitar 310×310mm, dengan skalabilitas masa depan hingga 515×510mm atau bahkan 750×620mm . Namun, CoPoS diperkirakan belum mencapai produksi massal hingga akhir 2028 atau awal 2029 — terlambat untuk jendela peluncuran Rubin Ultra tahun 2027 .

Perbandingan versi dua chip yang diperkecil

Perbedaan performa dan memori antara desain asli dan versi revisi dirangkum dalam tabel berikut:

Beberapa sumber industri Taiwan (TrendForce / Commercial Times) melaporkan pada awal April 2026 bahwa perencanaan rantai pasokan selalu untuk desain 2-die, menunjukkan bahwa rencana 4-die mungkin merupakan pengumuman awal yang ambisius yang tidak pernah mencapai kelayakan produksi . Nvidia dikabarkan berencana mencapai throughput 4-die asli di tingkat papan/sistem, bukan tingkat paket — menggunakan konfigurasi 2+2 di mana dua paket 2-die terpisah dipasang bersama di papan server yang sama .

Tekanan kompetitif: hyperscaler, ASIC, dan parit CUDA

SemiAnalysis menyoroti tiga lapisan erosi kompetitif dalam laporan yang sama pada 30 Juni :

• Chip buatan sendiri (in-house) hyperscaler: Program TPU Google, Trainium Amazon, dan Maia Microsoft semuanya mendapatkan pangsa penyebaran di dalam cloud mereka sendiri, secara langsung menggantikan GPU Nvidia untuk beban kerja AI internal terbesar .
• Pertumbuhan ASIC kustom melampaui GPU komersial: Data TrendForce yang dikutip SemiAnalysis menunjukkan pengiriman ASIC AI kustom tumbuh 44,6% di tahun 2026 dibandingkan 16,1% untuk GPU komersial — tahun pertama pertumbuhan ASIC melampaui pertumbuhan GPU . ASIC memiliki keunggulan total biaya kepemilikan (TCO) 40–65% dalam penerapan inferensi multi-tahun .
• Parit CUDA mulai tergerus: SemiAnalysis menyatakan bahwa hambatan ekosistem CUDA Nvidia menghadapi erosi yang lambat namun stabil karena hyperscaler mengoptimalkan tumpukan perangkat lunak mereka sendiri dan kerangka kerja agnostik perangkat keras (mis., Triton, ONNX Runtime, OpenXLA) mengurangi biaya peralihan dari CUDA .
• Perusahaan chip AI independen seperti Groq, Cerebras, dan Etched juga bersaing di pasar inferensi pusat data, menawarkan ASIC khusus yang menantang ekonomi inferensi Nvidia .

Implikasi yang lebih luas untuk bisnis pusat data Nvidia

Kisah pembatalan hanyalah setengah dari apa yang diterbitkan SemiAnalysis pada 30 Juni. Firma tersebut juga memperkirakan bahwa pendapatan komputasi pusat data Nvidia pada paruh kedua 2026 bisa 20% di atas konsensus Wall Street — terutama karena kemacetan pasokan HBM4 telah teratasi . Ini menciptakan apa yang disebut firma tersebut sebagai dinamika "es dan api": pendapatan jangka pendek yang kuat bersamaan dengan peta jalan produk unggulan yang melemah.

Implikasi utama:

• Reset strategi pengemasan: Pembatalan Rubin Ultra menandakan bahwa skala multi-die monolitik di luar 2 chiplet seukuran reticle dalam satu paket CoWoS masih belum dapat dicapai dengan teknologi TSMC saat ini . Ini memperkuat kebutuhan Nvidia untuk mengejar disagregasi tingkat papan untuk generasi mendatang.
• Jendela kompetitif bagi AMD dan hyperscaler: Dengan Rubin Ultra papan atas memberikan sekitar setengah dari performa yang dijanjikan, seri Instinct MI500 AMD dan ASIC hyperscaler mendapatkan posisi kompetitif yang lebih kuat di segmen atas .
• Risiko pangsa pasar struktural: Pandangan SemiAnalysis adalah bahwa pangsa pasar Nvidia sedang tergerus oleh Trainium, TPU, dan lainnya, dan desain ulang Rubin Ultra mempercepat risiko tersebut dengan menunda lompatan arsitektur besar Nvidia berikutnya .

Intinya

Laporan SemiAnalysis pada 30 Juni 2026 memberikan gambaran yang kompleks: Nvidia menghadapi kendala manufaktur nyata yang memaksa desain ulang produk andalan, tetapi perusahaan juga memiliki momentum pendapatan jangka pendek yang kuat. Ancaman kompetitif dari silikon kustom hyperscaler dan perangkat lunak agnostik kerangka kerja adalah nyata dan terukur, tetapi posisi pasar dominan Nvidia berarti risiko ini berlangsung selama bertahun-tahun, bukan kuartalan. Apakah pembatalan Rubin Ultra adalah kesalahan pengemasan satu kali atau awal dari pergeseran kompetitif struktural akan bergantung pada apakah pengemasan CoPoS generasi berikutnya dari TSMC dapat memberikan skala multi-die yang tidak bisa diberikan oleh CoWoS-L.

GPU Rubin standar asli menggunakan 2 die komputasi ditambah 8 modul HBM4 . Rubin Ultra pada dasarnya adalah dua chip Rubin yang dilebur dalam satu paket — 4 die ditambah 16 HBM4E . Versi yang diperkecil kembali ke konfigurasi 2-die + 8 HBM yang sama dengan Rubin dasar .

Catatan penting: Nvidia belum mengeluarkan pernyataan resmi yang mengonfirmasi pembatalan ini, dan beberapa pelaku pasar pada 30 Juni berpendapat bahwa SemiAnalysis mungkin mengulangi rumor rantai pasokan dari April 2026, bukan melaporkan informasi baru . Media Taiwan, Ctee dan Commercial Times, sudah melaporkan revisi desain ini pada awal April 2026 .

Mengapa TSMC tidak bisa membuat desain aslinya

Akar penyebab pembatalan adalah kompleksitas pengemasan (packaging) canggih di TSMC:

• Paket 4-die asli digambarkan memiliki ukuran 7,5–8 kali batas reticle litografi standar, menciptakan tantangan berat pada hasil produksi (yield) dan manufaktur .
• Proses CoWoS-L TSMC tidak dapat menangani interkoneksi multi-die monolitik sebesar itu secara ekonomis .
• Dalam konfigurasi 4-chip (2+2), substrat paket mengalami warping (melengkung) — membengkok ke berbagai arah sehingga mencegah compute chiplet melakukan kontak penuh dengan substrat, menyebabkan kegagalan transmisi sinyal .
• SemiAnalysis menyebut "kekhawatiran eksekusi manufaktur" — pada dasarnya, desainnya terlalu ambisius untuk kemampuan proses node 3nm dan pengemasan CoWoS-L yang ada .

Perkiraan industri (dari postingan LinkedIn seorang analis industri) menunjukkan pendekatan 4-die mengalami hasil produksi (yield) sekitar 60% di tingkat paket; peralihan ke 2-die diperkirakan akan meningkatkan hasil produksi menjadi sekitar 85% dan mengurangi biaya per kartu sekitar 30% .

TSMC dikabarkan tengah menjajaki pendekatan pengemasan baru bernama CoPoS (Chip-on-Panel-on-Substrate) yang menggantikan interposer silikon ~300mm dengan panel persegi/ persegi panjang yang lebih besar. Spesifikasi awal menyebut panel sekitar 310×310mm, dengan skalabilitas masa depan hingga 515×510mm atau bahkan 750×620mm . Namun, CoPoS diperkirakan belum mencapai produksi massal hingga akhir 2028 atau awal 2029 — terlambat untuk jendela peluncuran Rubin Ultra tahun 2027 .

Perbandingan versi dua chip yang diperkecil

Perbedaan performa dan memori antara desain asli dan versi revisi dirangkum dalam tabel berikut:

Beberapa sumber industri Taiwan (TrendForce / Commercial Times) melaporkan pada awal April 2026 bahwa perencanaan rantai pasokan selalu untuk desain 2-die, menunjukkan bahwa rencana 4-die mungkin merupakan pengumuman awal yang ambisius yang tidak pernah mencapai kelayakan produksi . Nvidia dikabarkan berencana mencapai throughput 4-die asli di tingkat papan/sistem, bukan tingkat paket — menggunakan konfigurasi 2+2 di mana dua paket 2-die terpisah dipasang bersama di papan server yang sama .

Tekanan kompetitif: hyperscaler, ASIC, dan parit CUDA

SemiAnalysis menyoroti tiga lapisan erosi kompetitif dalam laporan yang sama pada 30 Juni :

• Chip buatan sendiri (in-house) hyperscaler: Program TPU Google, Trainium Amazon, dan Maia Microsoft semuanya mendapatkan pangsa penyebaran di dalam cloud mereka sendiri, secara langsung menggantikan GPU Nvidia untuk beban kerja AI internal terbesar .
• Pertumbuhan ASIC kustom melampaui GPU komersial: Data TrendForce yang dikutip SemiAnalysis menunjukkan pengiriman ASIC AI kustom tumbuh 44,6% di tahun 2026 dibandingkan 16,1% untuk GPU komersial — tahun pertama pertumbuhan ASIC melampaui pertumbuhan GPU . ASIC memiliki keunggulan total biaya kepemilikan (TCO) 40–65% dalam penerapan inferensi multi-tahun .
• Parit CUDA mulai tergerus: SemiAnalysis menyatakan bahwa hambatan ekosistem CUDA Nvidia menghadapi erosi yang lambat namun stabil karena hyperscaler mengoptimalkan tumpukan perangkat lunak mereka sendiri dan kerangka kerja agnostik perangkat keras (mis., Triton, ONNX Runtime, OpenXLA) mengurangi biaya peralihan dari CUDA .
• Perusahaan chip AI independen seperti Groq, Cerebras, dan Etched juga bersaing di pasar inferensi pusat data, menawarkan ASIC khusus yang menantang ekonomi inferensi Nvidia .

Implikasi yang lebih luas untuk bisnis pusat data Nvidia

Kisah pembatalan hanyalah setengah dari apa yang diterbitkan SemiAnalysis pada 30 Juni. Firma tersebut juga memperkirakan bahwa pendapatan komputasi pusat data Nvidia pada paruh kedua 2026 bisa 20% di atas konsensus Wall Street — terutama karena kemacetan pasokan HBM4 telah teratasi . Ini menciptakan apa yang disebut firma tersebut sebagai dinamika "es dan api": pendapatan jangka pendek yang kuat bersamaan dengan peta jalan produk unggulan yang melemah.

Implikasi utama:

• Reset strategi pengemasan: Pembatalan Rubin Ultra menandakan bahwa skala multi-die monolitik di luar 2 chiplet seukuran reticle dalam satu paket CoWoS masih belum dapat dicapai dengan teknologi TSMC saat ini . Ini memperkuat kebutuhan Nvidia untuk mengejar disagregasi tingkat papan untuk generasi mendatang.
• Jendela kompetitif bagi AMD dan hyperscaler: Dengan Rubin Ultra papan atas memberikan sekitar setengah dari performa yang dijanjikan, seri Instinct MI500 AMD dan ASIC hyperscaler mendapatkan posisi kompetitif yang lebih kuat di segmen atas .
• Risiko pangsa pasar struktural: Pandangan SemiAnalysis adalah bahwa pangsa pasar Nvidia sedang tergerus oleh Trainium, TPU, dan lainnya, dan desain ulang Rubin Ultra mempercepat risiko tersebut dengan menunda lompatan arsitektur besar Nvidia berikutnya .

Intinya

Laporan SemiAnalysis pada 30 Juni 2026 memberikan gambaran yang kompleks: Nvidia menghadapi kendala manufaktur nyata yang memaksa desain ulang produk andalan, tetapi perusahaan juga memiliki momentum pendapatan jangka pendek yang kuat. Ancaman kompetitif dari silikon kustom hyperscaler dan perangkat lunak agnostik kerangka kerja adalah nyata dan terukur, tetapi posisi pasar dominan Nvidia berarti risiko ini berlangsung selama bertahun-tahun, bukan kuartalan. Apakah pembatalan Rubin Ultra adalah kesalahan pengemasan satu kali atau awal dari pergeseran kompetitif struktural akan bergantung pada apakah pengemasan CoPoS generasi berikutnya dari TSMC dapat memberikan skala multi-die yang tidak bisa diberikan oleh CoWoS-L.