根據 CNBC 的 Nvidia’s next-gen AI rack system delayed to 2028 on manufacturing snags SemiAnalysis says 報導，半導體研究機構 SemiAnalysis 提到輝達 (Nvidia) 為期 Rubin Ultra 晶片平台規劃的新一代 Kyber NVL144 機架架構，可能因製造遇到瓶頸而延後超過 12 個月至 2028 年，這項消息也引發市場對其新品推出時程的關注。
Kyber 是一套能夠將 144 顆輝達高階AI GPU 整合在單一機櫃中的機架架構，讓這些 GPU 像一台大型超級電腦般協同運作，提供AI公司訓練與執行先進模型所需的強大運算能力。Kyber 的設計特點之一，是有別人傳統的水平配置，Kyber 讓機櫃內的 GPU 運算模組採直立式排列，藉此提高系統密度並降低延遲。
PCB中介板製造遇阻 Kyber系統恐延後
SemiAnalysis指出，Kyber 原訂於 2027 年配合輝達 Vera Rubin Ultra晶片平台推出，但由於用於連接機架內各電子模組的多層印刷電路板 PCB 中介板，其系統核心電路板的製造困難，Kyber NVL144 機架架構已延後至 2028 年。
此外，SemiAnalysis 也預測，透過光學連接將多個機架串聯在一起的大型系統 NVL576，也可能面臨延遲，或僅能以較小規模生產。輝達目前尚未針對相關報導作出回應。
備用方案遭雲端大廠反對，競爭對手自有算盤
這次延遲讓市場部分人士擔心， NVIDIA 每年推出新產品的快速步調，正開始與先進系統的製造難度產生衝突。先前輝達曾考慮將兩個現有世代的機架結合，以提供類似的運算能力作為備用方案，但該計畫已被取消。
SemiAnalysis指出，由於這項備案的設計較不尋常，且會增加雲端業者的營運負擔，因此遭到雲端服務供應商與大型雲端公司的反對。
這也使輝達在擴展 Rubin Ultra 系統規模時，暫時缺乏已經過驗證的大型部署方案。SemiAnalysis預測，競爭對手 AMD 與 Google 可能因此獲得在高階 AI 運算市場的一些切入機會。其中，AMD 有機會由 Instinct 系列 AI 加速器爭取更多高階市場需求，而 Google 則可能進一步推動自行研發的 TPU 在大型 AI 運算中的採用。但是呢，市場主要買主，還是以 NVIDIA 的方案為優先採購考量，不論是馬斯克的 AI 資料中心，或者是其他大廠的訂單，可以觀察到還是以 NVIDIA 為主要採購標的，除了延續既有軟硬體生態系外，其效能還是市場上需要的點。
至於其他方案，各家廠商也會繼續採用，儘量是分散風險與尋找某些任務可用的替代方案是目前市場的態勢。
Rubin系統仍按計畫推進 亞洲 PCB 供應鏈股受波及
儘管下一階段Kyber架構面臨延遲，輝達當前世代的 Vera Rubin 系統仍在量產推進中，預計 2026 年秋季開始向包括Amazon Web Services、Microsoft Azure與 Google Cloud 在內的多家雲端合作夥伴出貨。
這次提到的延遲影響，主要是 Rubin Ultra 後續機架級部署規劃，所幸不是市場期待的新產品 Rubin 晶片全面延後。而且 SemiAnalysis 也預估，輝達在 2027 會計年度下半年的資料中心運算營收，可能比華爾街共識預期高出約 20%。儘管如此，在股市方面，輝達週一盤前交易震盪，盤前一度下跌不到0.1%，報194.79美元。另外根據彭博社的報導，Kyber NVL144 延遲消息也使亞洲 PCB 供應鏈股承壓，包括日本Ibiden、香港上市的建滔積層板、台灣台光電與韓國三星電機等個股盤中一度下跌。
CyberQ觀點
輝達這次的備案其實還會再改，而對客戶來說，最重要的是資料中心的空間坪效、電力配置與散熱系統嚴格的物理極限。Kyber系統原先的核心價值是極致的高密度。若單純將兩組機架硬拼湊來達標算力，不僅會用掉雙倍的機房空間，其非標準化的管線與散熱設計，更會為維護人員帶來較高的營運負擔與更高的成本。因此極度重視營運效益的大型雲端企業，或許會無法同意這種設計。
這場量產遇阻與備案碰壁的風波，其實還點出了一個可能的情境，也就是 AI 晶片設計的迭代速度，還有市場需求，已經開始與實體製造極限、甚至基礎設施的承載力產生強烈摩擦。 輝達在追求極致效能的狂奔路上，如今不僅要面對超微與Google等對手在後方伺機而動，更要跨越供應鏈製造與機房落地端的現實挑戰。Kyber 系統的延遲，不一定會延展太久，NVIDIA 理應會設法處理系統整合與硬體佈局步伐，可能屆時又有比我們預期更早實現的版本出現也不一定。
首圖由 Nano Banana AI 生成
