A escassez de HBM4 está forçando a Nvidia a rever o Rubin Ultra e o Vera Rubin

A Nvidia, porém, rejeita a interpretação de que se trata de um corte forçado pela falta de componentes. Para a empresa, as mudanças fazem parte do planejamento de SKUs — versões de um mesmo produto destinadas a diferentes clientes e cargas de trabalho. A diferença de interpretação é importante: mesmo que não exista um “downgrade” oficial, a disponibilidade e o preço da HBM4 já influenciam diretamente o roteiro de hardware da companhia.

O que teria mudado

Rubin Ultra: quatro configurações de HBM em avaliação

A partir do terceiro trimestre de 2026, a Nvidia ampliou a avaliação da memória do Rubin Ultra para além do plano original, que previa uma configuração 12-Hi HBM4e . Segundo a TrendForce, quatro opções estão sendo analisadas em paralelo :

• 12-Hi HBM4e, a configuração originalmente planejada;
• 8-Hi HBM4e;
• 12-Hi HBM4;
• 8-Hi HBM4.

Os termos “8-Hi” e “12-Hi” indicam a quantidade de camadas de memória empilhadas. Em geral, uma pilha mais alta pode oferecer maior capacidade, mas também depende de disponibilidade de fabricação, validação e rendimento industrial.

A especificação final do Rubin Ultra ainda não foi definida . A ampliação dos testes estaria relacionada à expectativa de uma nova pressão sobre a oferta global de DRAM em 2027, que pode limitar a capacidade de fabricação destinada à HBM, além da incerteza sobre os prazos de qualificação da HBM4e entre Samsung, SK Hynix e Micron .

Vera Rubin NVL72: capacidade SOCAMM teria sido reduzida

No Vera Rubin, a alteração reportada é mais concreta. A Nvidia teria decidido reduzir pela metade a capacidade dos módulos SOCAMM usados na plataforma Vera Rubin NVL72, passando de 192 GB para 96 GB por módulo .

Com isso, a memória total dos CPUs Vera por rack cairia de aproximadamente 55 TB para 28 TB. A capacidade de HBM4 das GPUs, por outro lado, permaneceria em 20,7 TB por rack .

A mudança teria como objetivo reduzir custos e aliviar as restrições de fornecimento. Segundo as análises citadas pela TrendForce e pela GF Securities, memória HBM e SOCAMM já representaria cerca de 29% da lista total de materiais, ou BOM, do sistema Vera Rubin . BOM é a soma dos componentes e materiais necessários para fabricar um produto.

Corte de especificação ou estratégia de SKUs?

Há uma possibilidade menos direta: o que parece ser uma redução de memória pode representar, na prática, a criação de SKUs específicos para cada cliente. Um sistema voltado a determinados modelos de IA pode exigir uma configuração diferente de outro, com mais memória ou maior largura de banda .

Essa leitura coincide com a resposta oficial da Nvidia, mas não elimina a pressão da cadeia de suprimentos. Ao oferecer várias combinações, a empresa pode adaptar desempenho, preço e disponibilidade sem depender de uma única configuração de ponta.

O que a Nvidia afirma

Em uma publicação de blog de 7 de agosto de 2026, a Nvidia negou que Vera e Rubin tenham sido reduzidos por causa da escassez de HBM. A empresa afirmou que as configurações mencionadas correspondem a SKUs diferentes e ajustes específicos para clientes, e não a um downgrade imposto pela falta de componentes .

A Nvidia também declarou que ajusta continuamente computação, conectividade de rede e memória para buscar a melhor combinação de desempenho e eficiência para cada cliente .

O CEO Jensen Huang adotou um tom igualmente confiante. Em junho de 2026, ele confirmou que Samsung, SK Hynix e Micron haviam sido certificadas para fornecer HBM4 à plataforma Vera Rubin. Na mesma ocasião, afirmou que Vera Rubin estava em produção plena, enquanto Rubin, Rubin Ultra e os servidores Kyber continuavam no cronograma .

Em julho, Huang também rejeitou relatos de atrasos e disse que a produção do Vera Rubin avançava em volumes “gigantes” .

O ponto de tensão, portanto, está na interpretação dos fatos: a TrendForce e outros analistas veem a ampliação dos testes como um plano de contingência provocado pela oferta; a Nvidia descreve o movimento como uma prática normal de segmentação de produtos.

Como a memória está redesenhando o roteiro da Nvidia

HBM4 já estaria esgotada para 2026

A HBM4 é o tipo de memória empilhada usado para alimentar aceleradores de IA com alta largura de banda. Segundo os relatos, sua oferta estaria vendida para todo 2026, enquanto a escassez de DRAM deve continuar até 2027 .

Isso cria uma pressão estrutural sobre todas as próximas plataformas da Nvidia, do Vera Rubin ao Rubin Ultra. Mesmo uma GPU pronta pode ter sua produção limitada se não houver memória suficiente para acompanhá-la.

Memória virou um dos principais custos do sistema

Com HBM e SOCAMM respondendo por cerca de 29% do BOM dos sistemas Vera Rubin NVL72, a memória deixou de ser apenas um componente de apoio e passou a ser um dos principais fatores de custo .

Essa mudança dá à Nvidia um incentivo para oferecer configurações variadas. Uma versão com menos camadas ou menor capacidade pode ser mais barata e mais fácil de produzir, ainda que entregue desempenho inferior em cargas que dependem intensamente de memória.

Acordos bilionários tentam garantir fornecimento

Para assegurar capacidade de produção, a Nvidia e o SK Group anunciaram uma iniciativa estratégica avaliada em mais de US$ 500 bilhões, incluindo uma parceria de longo prazo com a SK Hynix para o fornecimento de HBM4 destinado à geração Vera Rubin . Dias depois, Samsung Electronics e Broadcom anunciaram uma colaboração separada de US$ 200 bilhões .

Os valores divulgados mostram que garantir memória suficiente e a um custo aceitável se tornou uma prioridade estratégica de escala extraordinária para todo o ecossistema de chips de IA.

Flexibilidade de produtos pode manter os embarques

Em vez de apostar em uma única configuração 12-Hi HBM4e, a Nvidia parece se preparar para trabalhar com uma gama mais ampla de SKUs, variando a altura das pilhas e a capacidade de memória .

Se os módulos 12-Hi HBM4e demorarem mais que o esperado para serem qualificados ou permanecerem escassos, a companhia poderá recorrer a versões com 8-Hi HBM4e ou HBM4. Isso ajudaria a manter os embarques em volume, mesmo com alguma redução no desempenho máximo por chip.

O que isso significa

Os relatos apontam para uma pressão real de oferta e custo: a Nvidia estaria avaliando variantes de HBM com menor capacidade no Rubin Ultra e teria reduzido a memória SOCAMM do Vera Rubin NVL72. A empresa nega que tenha sido obrigada a fazer um corte e classifica as configurações como ajustes para clientes diferentes.

A especificação final do Rubin Ultra ainda não foi anunciada. Mesmo assim, a direção do mercado é clara: a próxima geração de hardware para IA não será definida apenas pela capacidade de processamento das GPUs. A quantidade, o tipo e o preço da memória necessária para alimentá-las serão igualmente decisivos.