Goldman Sachs Informa que los Costos de Memoria Aumentan los Gastos del Superchip Vera Rubin de Nvidia

Goldman Sachs ha estimado que los componentes de memoria representan aproximadamente el 62% de los costos materiales totales del próximo superchip Vera Rubin de Nvidia, un notable aumento respecto al 53% en los sistemas de la generación anterior GB300. Este cambio subraya la creciente importancia de la memoria en la estructura de costos de los chips avanzados de IA.

El costo estimado de los materiales para un sistema completo de rack Vera Rubin NVL72 es de alrededor de 7.8 millones de dólares, con los costos de memoria acercándose a los 2 millones de dólares. Esto representa un asombroso aumento interanual en el gasto en memoria de más del 435%.

Factores del Aumento en los Costos de Memoria

La plataforma Vera Rubin utiliza dos tipos de silicio de vanguardia. En el lado de la GPU, los chips Rubin de Nvidia incluyen hasta 288 GB de HBM4, la última generación de memoria de alto ancho de banda, que puede ofrecer 22 TB/s de ancho de banda. La GPU está construida sobre un diseño de 336 mil millones de transistores utilizando el proceso de 3 nm de TSMC. La CPU cuenta con un procesador Vera personalizado con 88 núcleos Olympus y hasta 1.5 TB de memoria LPDDR5X, conectados a través de NVLink-C2C coherente en memoria con 1.2 TB/s de ancho de banda.

Impacto en la Cadena de Suministro

Este análisis de Goldman Sachs destaca una tendencia más amplia que afecta a la cadena de suministro. Dado que la memoria representa una parte tan significativa de los costos materiales de un sistema, las fortunas de los fabricantes de memoria están cada vez más ligadas al crecimiento de la infraestructura de IA. Productores importantes como Samsung, SK Hynix y Micron, que suministran chips HBM y LPDDR, están en una posición ventajosa, pero enfrentan desafíos para escalar la producción debido a los requisitos avanzados de empaquetado para HBM4.

Nvidia está explorando diversas optimizaciones para mitigar las presiones de costos, incluyendo ajustes en las capacidades de memoria y cambios arquitectónicos para mejorar la utilización de la memoria. Se espera que la plataforma Vera Rubin sea anunciada en 2025, con un aumento en la producción previsto para comenzar en 2026, específicamente orientada a cargas de trabajo de IA de alto rendimiento.