✨︎ Resumen (TL;DR):
- NVIDIA canceló el diseño original de cuatro chips de su próximo GPU Rubin Ultra tras problemas técnicos en la fabricación.
- La versión ajustada usará solo dos chips y bajará su capacidad a un rango de 384 a 768 GB de memoria HBM4E.
- El traspié ocurre mientras rivales invierten miles de millones en silicio propio para inteligencia artificial y acortan distancias.
Solo tres meses después de anunciarlo en GTC 2026, NVIDIA canceló el diseño original de cuatro chips de su GPU Rubin Ultra. La decisión obliga a la compañía a lanzar una versión de dos matrices con la mitad del rendimiento prometido, un golpe técnico que llega justo cuando los hyperscalers aceleran el desarrollo de su propio hardware para IA.
El reporte, publicado el 30 de junio por la firma de investigación SemiAnalysis, detalla que la falla se originó en las fábricas de TSMC debido a la deformación del sustrato.
CoWoS-L es un proceso de empaquetado avanzado de TSMC que, en este escenario específico, hizo inviable el acoplamiento de las cuatro matrices en un solo bloque monolítico.
El plan original proyectaba un paquete masivo con cerca de 1 TB de memoria HBM4E. Tras el rediseño, las nuevas tarjetas duales contarán con una capacidad de entre 384 y 768 GB de memoria HBM4E. Para igualar el rendimiento proyectado, los clientes deberán implementar configuraciones de placa de dos más dos.
“Los problemas de ejecución a nivel de fabricación solo acelerarán una mayor pérdida de cuota de mercado”, sentenció SemiAnalysis en su reporte, tras meses de roces públicos con NVIDIA por las estimaciones de desarrollo tecnológico.
La guerra por el hardware de IA se aprieta
Aunque NVIDIA domina el sector con una cuota de ingresos estimada del 80 al 85 por ciento, sus rivales ganan terreno con rapidez. El ecosistema empieza a diversificarse y las alternativas de software ganan tracción.
- Acuerdos gigantes: Anthropic cerró un compromiso de 100 mil millones de dólares a diez años con AWS para usar sus chips Trainium en los modelos Claude.
- Independencia del software: Compiladores como Triton de OpenAI o JAX de Google ya permiten correr modelos en chips de AMD o Intel, evitando escribir código en CUDA.
- El futuro del empaquetado: TSMC prepara la transición técnica hacia CoPoS (empaquetado a nivel de panel) para lograr manejar ensamblajes de chips cada vez más grandes.
El negocio de centros de datos de NVIDIA sigue siendo un monstruo financiero. Sus ingresos para el año fiscal 2026 alcanzaron los 215.9 mil millones de dólares, un aumento del 65 por ciento interanual.
Sin embargo, este ajuste técnico plantea dudas reales sobre la capacidad de la industria para mantener los saltos generacionales de procesamiento al chocar con límites físicos. Los hyperscalers mandan una señal clara: ya no quieren esperar al próximo lanzamiento de NVIDIA si pueden construir su propio silicio.
