Es scheint, dass die Blackwell -GPU von Nvidia in Produktionsprobleme zum Opfer gefallen ist, da das Unternehmen nun eine Reduzierung der Produktion erwartet, wobei maximal 500.000 Einheiten im Jahr 2024 erwartet werden.
Gerüchte über einen "Designfehler" in Nvidia's Blackwell haben begonnen, an Traktion zu gewinnenAn Kunden gesendet, aber die Situation scheint sich geändert zu haben.Neue Berichte zeigen, dass Nvidia aufgrund von Designfehler in Blackwell Verzögerungen ausgesetzt ist.
Laut JPMorgan wird der AI -Server von NVIDIA GB200 "Blackwell" voraussichtlich eine jährliche Produktion von 500.000 Einheiten von den erwarteten 600.000 Einheiten aufnehmen.Das Unternehmen stellte fest, dass der Rückgang der Produktion mit Designfehler zusammenhängt, und NVIDIA führt derzeit technische Designänderungen vor, ein Prozess, der zusätzliche Zeit und Geld erfordert.Dies könnte die Veröffentlichung von Blackwell AI -Servern auf das erste Quartal von 2025 erhöhen, ungefähr vier Monate später als ursprünglich geplant.
Es gibt Unsicherheit in Bezug auf Blackwell und seine Designfehler, aber angesichts der wichtigsten Rolle von NVIDIA bei Top -Tech -Giganten und seiner derzeit unangefochtenen Dominanz ist es unwahrscheinlich, dass die Verzögerung einen erheblichen Einfluss hat.
Stacy Rasgon, Analystin von Bernstein, stellte fest, dass die steigende Nachfrage nach wie vor offensichtlich ist, und alle wichtigen Hyperscale -Unternehmen erhöhen ihre Kapitalausgabenaussichten weiter.Der aktuelle Wettbewerbsvorteil von NVIDIA ist so groß, dass wir der Ansicht sind, dass eine dreimonatige Verzögerung nicht zu erheblichen Veränderungen des Marktanteils führen wird.
Die Verzögerung von Blackwell könnte den Wettbewerbern die Möglichkeit bieten, ihre KI-Produkte der nächsten Generation einzuführen, aber Unternehmen wie AMD und Intel werden nicht genügend Zeit haben, da ihre jeweiligen AI-Architekturen der nächsten Generation für die Veröffentlichung von Mitte 2025 geplant sind.Mit der Verzögerung von Blackwell wird es einen Compounding-Effekt geben, was bedeutet, dass Unternehmen wie Microsoft möglicherweise erst Mitte 2025 große KI-Cluster einsetzen können, was die am KI-Rennen beteiligten Unternehmen weitere Herausforderungen ergibt.