Resumo:
Embora já tenha sido relatado no mercado que a NVIDIA planejava reduzir a configuração HBM do acelerador Rubin AI de próxima geração de uma pilha de 12 camadas para uma pilha de 8 camadas, as últimas notícias da cadeia de suprimentos mostram que os produtos da série Rubin ainda deverão ser dominados por soluções HBM4 de 12 camadas, e o mercado de memória de alta largura de banda pode enfrentar uma nova rodada de aumentos substanciais de preços.
De acordo com os resultados da pesquisa da cadeia industrial citados pela Counterpoint Research, a grande maioria dos produtos da arquitetura Rubin ainda manterá o design HBM4 empilhado de 12 camadas originalmente planejado. Isso é diferente dos rumores anteriores de que a Nvidia está se preparando para migrar para uma configuração HBM4 de 8 camadas em grande escala.
De acordo com o roteiro técnico oficial da NVIDIA, a GPU Rubin será equipada com 12 camadas de memória HBM4 empilhada. Uma única GPU tem capacidade máxima de memória de 288 GB e pode atingir uma largura de banda de memória de até 22 TB/s. Para as tarefas atuais de treinamento e inferência de modelos de linguagem em larga escala, a capacidade de memória e a largura de banda ainda são indicadores-chave que determinam o desempenho. Portanto, a indústria acredita que a Nvidia tem pouco incentivo para comprometer as especificações básicas.
A mídia coreana informou anteriormente que a Nvidia pediu à Samsung Electronics e à SK Hynix que aumentassem o fornecimento de produtos HBM4 de 8 camadas. As principais razões incluem o rendimento de fabricação, o controle da dissipação de calor e a pressão da cadeia de suprimentos. Como o HBM4 aumenta a largura da interface de memória para 2.048 bits e requer empilhamento vertical de 12 camadas de chips DRAM, sua complexidade de fabricação é muito maior do que a das gerações anteriores de produtos.
No entanto, as últimas notícias apontam que estas duas afirmações não são necessariamente contraditórias entre si. Especialistas da indústria acreditam que a Nvidia pode usar HBM4 de 8 camadas em alguns produtos para aliviar a pressão sobre a capacidade de produção, mas o principal produto Rubin para o mercado de IA de ponta ainda manterá a configuração HBM4 de 12 camadas.
Ao mesmo tempo, desafios maiores surgem da situação de oferta e demanda no mercado HBM. À medida que a infraestrutura de inteligência artificial continua a se expandir, a HBM tornou-se um dos recursos mais escassos na indústria global de semicondutores.
A empresa de pesquisa de mercado TrendForce prevê que, até 2027, o preço médio de venda de produtos de memória de alta largura de banda poderá aumentar 121% em relação ao ano anterior. A principal razão que impulsiona o aumento dos preços não é a escassez de oferta no sentido tradicional, mas sim a atualização da estrutura do produto. À medida que o HBM4, mais caro, substitui gradualmente o HBM3E, e os produtos HBM4E subsequentes entram no mercado, o preço médio geral de venda aumentará significativamente.
A instituição de pesquisa destacou ainda que mesmo que a NVIDIA expanda o uso do HBM4 de 8 camadas, ela pode não conseguir reduzir os custos de memória. Como cada pilha HBM requer a configuração de chips lógicos básicos caros (Base Dies), quando o número de camadas de empilhamento é reduzido de 12 para 8, o custo dos mesmos chips básicos precisa ser distribuído por menos camadas de armazenamento, o que pode levar a um aumento nos custos de capacidade unitária.
Os dados mostram que, até 2027, o preço por Gb de capacidade dos produtos HBM de 8 camadas poderá até ser 10% a 20% superior ao dos produtos HBM de 12 camadas. Isto significa que o principal benefício da redução do número de camadas de empilhamento pode ser a melhoria da capacidade de fornecimento e a eficiência da produção, em vez de reduzir diretamente os custos de aquisição.
Os analistas acreditam que à medida que a inteligência artificial generativa, o treinamento de grandes modelos e a construção de data centers de IA entram em um novo estágio, a demanda do mercado por memória de alta largura de banda ainda está crescendo rapidamente. Para a NVIDIA, manter a configuração HBM4 de 12 camadas significa maiores dificuldades de fabricação e custos de aquisição, mas pode garantir que a plataforma Rubin continue a ter largura de banda de memória e vantagens de capacidade líderes do setor.
Com a plataforma Rubin prevista para entrar no mercado em 2027, a concorrência entre chips de IA de alto desempenho e a cadeia de fornecimento da HBM pode se intensificar ainda mais, e a memória de alta largura de banda está se tornando um dos principais fatores que afetam o custo da infraestrutura de IA de próxima geração.
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