Rubin Ultra drastische Reduzierung, kann NVIDIA den Preisanstieg bei Speicher nicht mehr bewältigen?

Original  Odaily Planet Daily (++@OdailyChina++)

Autor | Azuma (++@azuma_eth++)

Am vergangenen Wochenende sorgte ein Bericht der renommierten Forschungsinstitution SemiAnalysis in der gesamten KI-Branche für große Diskussionen.

Der Kerninhalt des Berichts besagt, nachdem SemiAnalysis Ende Juni enthllte, dass das originale 4-die Rubin Ultra Design von NVIDIA halbiert wird, hat die Forschungsinstitution erneut bekannt gegeben, dass NVIDIA seinen Hauptkunden eine Vorschau auf Rubin Ultra gegeben hat, jedoch die Spezifikationen weiter gesenkt wurden.

Screenshots mit Informationen zu Rubin Ultra aus dem Bericht von SemiAnalysis:

• Rubin Ultra wird die gleiche theoretische Spitzenleistung wie Rubin beibehalten, beide bei 35 PFLOPs;
• Der Grafikspeicher wird stark reduziert, die Spezifikation sinkt auf 192 GB mit 8-stufiger Stapelung (8-Hi), was sogar unter den 288 GB der 12-stufigen Stapelung (12-Hi) von Rubin liegt;
• Die Bandbreite des Grafikspeichers ändert sich kaum, nur um 1 TB/s gesteigert, was in der Praxis bei hohen Durchsatzberechnungen vernachlssigbar ist;
• Der Chipverbrauch ist sogar leicht gestiegen, der Mindestverbrauch bleibt gleich wie bei Rubin (1800 W), der maximale Verbrauch ist sogar hher (2600 W);
• Die einzige wesentliche Verbesserung ist die "erweiterte Interkonnektivität" (Scale-up world size), die von 72 GPUs auf 576 GPUs erhht wurde, was bedeutet, dass NVIDIA das eigentliche Verkaufsargument auf das Cluster-Netzwerk verlagert hat. Durch das NVLink-Netzwerk kann es bis zu 576 Rubin Ultra zu einem riesigen "super logischen GPU" verbinden (Rubin untersttzt maximal 72 Kartenverbindungen).

Ursprnglich war Rubin Ultra als die Spitzenversion von NVIDIA, die auf der GTC 2026 offiziell vorgestellt wurde, konzipiert, um durch die Integration von mehr Chip-Dies und Hochgeschwindigkeits-Speicher den extremen Anforderungen an das Training und die Inferenz von KI-Modellen gerecht zu werden. Doch aus den neuesten Spezifikationsdetails von SemiAnalysis wird deutlich, dass NVIDIA offensichtlich die Designphilosophie von Rubin Ultra angepasst hat.

Preisanstieg bei HBM zwingt NVIDIA zur Neubewertung

In den letzten zwei Jahren war einer der entscheidendsten Komponenten im Wachstum der KI-Industrie ohne Zweifel HBM.

Mit der explosionsartigen Nachfrage nach AI-Beschleunigern wie dem Nvidia H100, H200 und Blackwell hat sich der Hochgeschwindigkeits-Speicher von einem zuvor relativ nischenhaften High-End-Speicherprodukt zu einem der am meisten gefragten Elemente der gesamten KI-Infrastruktur entwickelt. SK Hynix, Samsung und Micron haben ihre HBM-Investitionen kontinuierlich erhöht, während das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage weiterhin die Preise für HBM in die Höhe treibt.

Für AI-Chiphersteller ist die Bedeutung von HBM unbestritten - die GPU ist fr die Berechnung verantwortlich, HBM sorgt fr den schnellen Datendurchsatz, beide bestimmen gemeinsam die Effizienz des Trainings und der Inferenz von KI-Modellen. Das Problem ist jedoch, dass HBM inzwischen so teuer geworden ist, dass es die Gesamtwirtschaftlichkeit von KI-Systemen zu beeinflussen beginnt. Zum Beispiel lag der Preis für HBM3 in Q2 2025 bei nur 180-220 USD, im ersten Quartal dieses Jahres (Vertragspreis) stieg er bereits auf 600-700 USD, und im zweiten Quartal (Spotpreis) sogar auf 700-850 USD.

Laut Berechnungen von SemiAnalysis stieg die reine Materialkosten (BOM) für Rubin Ultra von etwa 6,6 Millionen USD auf 8 Millionen USD, und nach Anpassung der Designspezifikationen knnten die Kosten auf etwa 6,4 Millionen USD sinken.

Für NVIDIA bedeutet ein so groer Kostenunterschied ein sehr realistisches Problem - wenn die HBM-Kapazität weiterhin nach dem ursprünglichen Design erhöht wird, kann dies noch zu einer Leistungssteigerung führen, die mit den Kosten übereinstimmt? Gibt es andere bessere Lösungen?

SemiAnalysis hat in dem Bericht darauf geantwortet, dass die Anpassung von Rubin Ultra im Wesentlichen eine Neuausrichtung von NVIDIA ist, um die Kostenstruktur des KI-Systems bei begrenzten Ressourcen zu optimieren, indem die relativ teuren HBM-Konfigurationen reduziert werden (der Kostenanteil sinkt von fast 40 % auf 28 %), während die Ressourcen in die wertvolleren erweiterten Interkonnektivitätsfähigkeiten investiert werden (der Kostenanteil steigt von 4 % auf 12 %).

Wie bereits erwähnt, hat sich die Kernaufrüstungsrichtung von Rubin Ultra nun auf die "systemweite Interkonnektivität" verlagert. Die NVL576-Architektur, die Rubin Ultra unterstützt, kann bis zu 576 GPUs über NVLink zu einem einheitlichen Berechnungsbereich verbinden, um durch eine größere Systemerweiterung die Anpassungen der Spezifikationen eines einzelnen Chips auszugleichen.

Speichermarkt bricht ein, Sorgen um nachlassende Nachfrage

Möglicherweise aufgrund dieser Nachricht fiel der Speichersektor heute Morgen nach Eröffnung des koreanischen Marktes kollektiv, bis 11:45 Uhr Beijing-Zeit fielen SK Hynix und Samsung, die beiden führenden HBM-Hersteller, um etwa 8 %, und der KOSPI-Index fiel ebenfalls um etwa 5 %.

Der Markt beginnt sich zu sorgen, ob die von SemiAnalysis enthüllten Spezifikationsanpassungen von Rubin Ultra real sind (NVIDIA hat dies noch nicht öffentlich bestätigt), was bedeutet, dass NVIDIA als der wichtigste Käufer in der KI-Infrastruktur die Nachfrage nach HBM senkt?

In den letzten zwei Jahren hat sich HBM aufgrund des rasanten Wachstums der KI-Nachfrage zu einem der am meisten gefragten Teile der KI-Infrastruktur entwickelt. NVIDIA, AMD und andere Chiphersteller haben die HBM-Konfigurationen in ihren AI-Beschleunigern kontinuierlich erhöht, was zu einem massiven Anstieg der Umsätze von SK Hynix, Samsung und Micron geführt hat und die Preismacht der letzteren in der gesamten Lieferkette weiter gestrkt hat.

NVIDIAs Entscheidung könnte bedeuten, dass AI-Chiphersteller in Betracht ziehen, durch die Optimierung des Hardware-Designs die Abhängigkeit von hochkapazitivem HBM zu verringern. Wenn sich dieser Weg als machbar erweist, könnte der Spielraum für HBM-Hersteller, die Preise weiter zu erhöhen, stark eingeschränkt werden.

Die Infrastruktur für KI wird früher oder später die Ära des "verrückten Aufbaus und der gedankenlosen Preiserhöhungen" hinter sich lassen, und selbst NVIDIA, das auf dem Thron der Rechenleistung sitzt, hat bereits begonnen, die Kosten genau zu kalkulieren.

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