Ultimi sviluppi su Nvidia Rubin: test cabinet consegnati, cosa significa una capacità di 1000 cabinet al giorno?

TL;DR
· Secondo quanto riportato da The Information, i cabinet di test Vera Rubin sono stati consegnati a decine di clienti, con un prezzo per cabinet di circa 7-8 milioni di dollari.
· Ogni cabinet contiene 72 GPU Rubin e 36 CPU Vera, con un obiettivo di capacità massima di produzione di 1000 cabinet al giorno.
· 1000 cabinet rappresentano solo un limite di capacità, non corrispondono a ordini, poiché la capacità di alimentazione, raffreddamento a liquido e messa in opera dei data center dei clienti rimane un vincolo.

Secondo quanto riportato da The Information, il sistema server di prossima generazione Vera Rubin di Nvidia è stato consegnato a decine di clienti in quantità limitate di cabinet di test, con un prezzo per cabinet di circa 7-8 milioni di dollari, e l'obiettivo finale di capacità di produzione dei partner di fabbricazione può raggiungere un massimo di 1000 cabinet al giorno.

Nvidia Vera Rubin NVL144 CPX rack e pallet

Questi numeri chiariscono in modo diretto il focus del prossimo aggiornamento hardware AI di Nvidia: non si tratta solo di vendere GPU più potenti, ma di vendere sistemi server rack più costosi e complessi. Secondo i dati ufficiali di Nvidia, il Vera Rubin NVL72 è un sistema rack che include 72 GPU Rubin e 36 CPU Vera. Rispetto al prezzo attuale del flagship Grace Blackwell 300, che è di circa 5 milioni di dollari, il prezzo per cabinet di Rubin è ulteriormente aumentato.

CoreWeave ha annunciato a giugno di aver completato l'installazione e la verifica del Vera Rubin NVL72. Nvidia ha recentemente dichiarato che Vera Rubin è entrata nella fase di ramp-up della piena capacità e che già alcuni rack sono in funzione presso partner come CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure e OCI. Ciò significa che Rubin non è più solo un prodotto sulla carta, ma il prezzo di 7-8 milioni di dollari per cabinet, i decine di clienti di test e l'obiettivo di 1000 cabinet al giorno non sono ancora indicazioni ufficiali di entrate da parte di Nvidia.

Prezzo massimo di 8 milioni di dollari per cabinet, si acquista un'intera unità di calcolo

Il prezzo di Rubin non è semplicemente un aumento del prezzo dei chip, ma è una continuazione della strategia di sistemi rack di Nvidia.

Dopo Blackwell, i prodotti chiave che Nvidia vende ai grandi clienti non sono più GPU isolate, ma sistemi che imballano GPU, CPU, rete, raffreddamento, alimentazione, software e interconnessione di livello rack. I clienti acquistano un'unità di calcolo che può essere pianificata per entrare nei data center, piuttosto che assemblare componenti da zero.

Questo è anche il motivo per cui il prezzo per cabinet può arrivare a 7-8 milioni di dollari. I dati tecnici di Nvidia mostrano che il Vera Rubin NVL72 pesa circa 4000 libbre, quasi quanto un camioncino. Per i fornitori di cloud e le aziende AI, acquistare Rubin non significa solo ordinare chip, ma anche preparare contemporaneamente la capacità di carico, l'alimentazione, il raffreddamento a liquido, la connessione di rete e la messa in opera.

The Information riporta le parole di Ian Buck, vicepresidente delle prestazioni di calcolo di Nvidia, che afferma che l'azienda spera di vendere a tutti i clienti, ma la distribuzione effettiva sarà legata alla capacità dei clienti di installare fisicamente e mettere in funzione i server. Chi riesce a portare questi cabinet nei data center è più probabile che ottenga più merce.

1000 cabinet al giorno è impressionante, ma non sono ordini

La cosa che più suscita l'immaginazione del mercato è "1000 cabinet al giorno".

The Information riporta le parole di Andrew Bell, vicepresidente senior dell'ingegneria hardware di Nvidia, secondo cui i più di dieci partner di produzione che collaborano con Nvidia per produrre i rack Rubin saranno in grado di produrre fino a 1000 rack al giorno. Calcolando un prezzo per cabinet di 7-8 milioni di dollari, ciò corrisponde a un enorme potenziale di entrate.

Secondo il rapporto, se la produzione di 1000 cabinet al giorno continua, teoricamente un trimestre potrebbe corrispondere a entrate di almeno 630 miliardi di dollari. A titolo di confronto, le entrate trimestrali di Nvidia fino al 26 aprile 2026 ammontano a 81,6 miliardi di dollari.

Ma questo numero può essere compreso solo come una stima teorica basata su "capacità moltiplicata per prezzo unitario". Non è una guida alle entrate fornita dalla direzione di Nvidia, né un ordine certo, e non rappresenta nemmeno la possibilità che i partner di produzione raggiungano una produzione piena a lungo termine. Le spedizioni effettive dipenderanno dagli ordini dei clienti, dalla catena di approvvigionamento, dalla costruzione dei data center, dai tempi di accettazione e dalle regole di riconoscimento delle entrate.

Per gli investitori, 1000 cabinet al giorno sembrano più un modo per Nvidia di mostrare il limite di produzione del prossimo sistema, piuttosto che un numero di entrate a breve termine da inserire direttamente nel modello di profitto. Ciò che può realmente cambiare il ritmo delle entrate è se questi rack costosi possono essere consegnati stabilmente, installati nei data center dei clienti e iniziare a funzionare.

Le lezioni di Blackwell hanno portato Rubin a risolvere prima i problemi di produzione

La prima cosa che Rubin deve dimostrare non è solo le prestazioni, ma se può essere prodotto, assemblato e messo in funzione più facilmente rispetto a Blackwell.

Bell ricorda i problemi che ha affrontato lo scorso anno con i rack Blackwell, dicendo: "Abbiamo praticamente rovinato tutto". Ci sono stati problemi con hardware, software, sistemi di diagnostica e fasi di produzione. Nvidia ha dovuto ricostruire quasi completamente il sistema dopo aver raggiunto una scala di rack mai vista prima.

Questa esperienza spiega perché i dettagli di produzione di Rubin siano stati enfatizzati dai dirigenti. La nuova generazione di rack non è "senza cavi". Il blog tecnico di Nvidia mostra che il retro dello spine NVLink ha cartucce di cavo pre-integrate, contenenti circa 5000 cavi di rame. La novità è che più cavi e componenti sono stati progettati in modo modulare e pre-integrato, riducendo il lavoro di cablaggio manuale sul campo e sulla linea di produzione, aumentando la coerenza e la velocità di assemblaggio.

Questo è cruciale per Nvidia. I clienti AI acquistano Rubin non solo per la potenza di calcolo apparente, ma anche per la consegna stabile e la rapida messa in opera. Se la nuova generazione di rack presenta nuovamente problemi hardware, software, diagnostici o di produzione simili a quelli di Blackwell, il ritmo della spesa in conto capitale dei clienti sarà rallentato, e anche le spedizioni e il riconoscimento delle entrate di Nvidia ne risentiranno.

Nvidia sta anche cercando di legare i clienti a un intero sistema di data center

Un'altra implicazione di Rubin è che Nvidia sta spostando la propria posizione da fornitore di GPU a fornitore di sistemi di data center AI.

Durante le comunicazioni interne, i dirigenti di Nvidia hanno sottolineato che l'azienda non vende solo GPU, ma anche CPU, switch di rete, cavi, tecnologie di raffreddamento dei server e altri componenti non GPU. Non si tratta di una semplice espansione della categoria, ma di mantenere il controllo su aspetti chiave dei data center mentre i fornitori di cloud e le aziende di modelli di grandi dimensioni cercano chip AI alternativi.

La concorrenza sta diventando più complessa. Le informazioni pubbliche di Google mostrano che l'ottava generazione di TPU è suddivisa in TPU 8t per l'addestramento e TPU 8i per l'inferenza, con le linee di chip di inferenza e addestramento che si stanno diversificando. I fornitori di cloud e le aziende di modelli di grandi dimensioni stanno anche cercando soluzioni di calcolo più economiche e controllabili. Se in futuro i clienti utilizzano in parte chip AI non Nvidia, Nvidia spera comunque di vendere loro rete, interconnessione, raffreddamento e altri componenti dei server.

Questo è anche il motivo per cui il prezzo per cabinet di Rubin suscita attenzione. Non è una quotazione per un singolo chip, ma un nuovo standard di prezzo che emerge dall'imballaggio di Nvidia degli aspetti chiave dei data center AI. Più clienti acquistano sistemi completi, più Nvidia può ottenere entrate aggiuntive da rete, CPU, raffreddamento e integrazione di sistema.

I rack costosi devono davvero funzionare, ma sono bloccati nei data center

Rubin è già entrato nella fase di ramp-up della capacità, ma la commercializzazione su larga scala potrebbe continuare fino al 2027. I clienti devono completare l'alimentazione, il raffreddamento a liquido, l'installazione dei rack, la messa in rete e l'adattamento del software; qualsiasi fase che rallenti influenzerà il ritmo effettivo di utilizzo di Rubin.

Le restrizioni della catena di approvvigionamento non riguardano solo la produzione di chip avanzati. I dirigenti di Nvidia hanno menzionato che l'azienda ha team che monitorano continuamente la catena di approvvigionamento e stabiliscono contatti con aziende coinvolte in risorse naturali come alluminio e fosfuro di indio. Questi materiali sono legati ai server e ai dispositivi di rete, il che indica che dopo il rilascio del sistema completo, i colli di bottiglia potrebbero sorgere in ulteriori settori industriali tradizionali, non solo nei wafer e nel packaging.

L'obiettivo di 1000 cabinet al giorno ha fornito al mercato un enorme spazio di immaginazione, ma ciò che Rubin deve realmente affrontare sono una serie di limitazioni reali: i partner di produzione possono assemblare stabilmente? I clienti possono ricevere e installare? I data center possono fornire sufficiente potenza e raffreddamento? I componenti non GPU possono essere prodotti in parallelo?

Nvidia ha già spinto il business dell'hardware AI di prossima generazione verso prezzi più elevati e una maggiore complessità del sistema. Ciò che determina il valore di Rubin non è solo la potenza di calcolo delle 72 GPU per cabinet, ma se questi rack del valore di milioni di dollari possono entrare nei data center come previsto e funzionare realmente.