Die Chips der Blackwell-Serie wurden vor der Massenproduktion dem Waterloo-Problem ausgesetzt und ihre Auslieferung verzögerte sich um 3 Monate

Das BlackwellSReihe vonCHüftenEvor "Waterloo"MArschPProduktion undSSendungenDverzögert für 3MMonate

Kunden, die Milliarden von Dollar für Bestellungen ausgeben, sind sicherlich nicht zufrieden. Laut der US-Technologie-Website The Information wird sich die Auslieferung von Nvidias KI-Flaggschiff-Chip GB200 der nächsten Generation mit Blackwell-Architektur aufgrund von Konstruktionsfehlern um mindestens drei Monate verzögern. Ein nicht identifizierter Microsoft-Mitarbeiter sagte, Nvidia habe Microsoft diese Woche darüber informiert, dass sich die Auslieferung seiner fortschrittlichsten KI-Chipmodelle der Blackwell-Serie verzögern werde.

Konstruktionsfehler werden vor der Massenproduktion entdeckt

Nvidia hat die Blackwell-Serie im März herausgebracht, und CEO Jensen Huang sagte im Mai zuversichtlich, dass das Unternehmen plant, noch in diesem Jahr mit der Massenlieferung der Chips der Blackwell-Serie zu beginnen. Der GB200-Chip enthält zwei verbundene Blackwell-GPUs und eine Grace-Zentraleinheit. In den letzten Wochen, als sich die Ingenieure von TSMC auf die Massenproduktion vorbereiteten, fanden sie jedoch Konstruktionsfehler im Bare-Die, der die beiden Blackwell-GPUs verband. Dieser Defekt kann zu einer verringerten Chipausbeute oder Ausbeute führen und wird normalerweise durch einen Stopp der Massenproduktion verursacht. Infolgedessen musste Nvidia Anpassungen am Chipdesign vornehmen und mit TSMC an einer neuen Probeproduktion arbeiten, bevor die Massenproduktion beginnen konnte. Verzögerungen bei der Chiplieferung sind nicht ungewöhnlich, aber es ist immer noch sehr selten, kurz vor der Massenproduktion einen schwerwiegenden Konstruktionsfehler zu finden. TSMC hatte ursprünglich geplant, die Massenproduktion der Chips der Blackwell-Serie im dritten Quartal zu beginnen und im vierten Quartal mit der Massenlieferung an Nvidia-Kunden zu beginnen. Aufgrund der Entdeckung von Konstruktionsfehlern musste die Massenproduktion jedoch auf das vierte Quartal verschoben werden, und die Massenlieferungen werden voraussichtlich auf das erste Quartal nächsten Jahres verschoben. TSMC reservierte Produktionskapazitäten für die Massenproduktion des GB200, musste die Produktionslinie jedoch stilllegen, bis das Problem behoben war. Die Verzögerung hatte tiefgreifende Auswirkungen auf große Technologieunternehmen, die stark in NVIDIA-Technologie investiert haben. Google beispielsweise hat mehr als 400.000 GB200-Chips in Transaktionen im Wert von mehr als 10 Milliarden US-Dollar bestellt. In ähnlicher Weise hat Meta eine Bestellung im Wert von 10 Milliarden US-Dollar aufgegeben, während Microsoft ursprünglich plante, im ersten Quartal 2025 zwischen 55.000 und 65.000 GB200-GPUs für OpenAI bereit zu haben – aber dieser Zeitplan ist nun in Gefahr. Berichten zufolge hat Nvidia Microsoft und einen anderen Cloud-Anbieter darüber informiert, dass Verzögerungen bei den fortschrittlichsten KI-Chipmodellen der Blackwell-Familie betroffen sein werden. Infolgedessen wird nicht erwartet, dass diese Chips bis zum ersten Quartal 2025 in großen Mengen ausgeliefert werden, was die KI-Strategien der Technologiegiganten stören könnte. Derzeit ist die Marktnachfrage nach B200 sehr stark, und die Kunden sind von B100 auf B200 umgestiegen (mehr als 450.000 Einheiten wurden nachgefragt). Der Meta-Modelltrainer sagte auch, dass sie auch Bestellungen für B200 hinzufügen müssen, mindestens 150.000 B200, die voraussichtlich nächsten Monat aufgegeben werden. Darüber hinaus wird Nvidia den H200 im dritten Quartal auf den Markt bringen, und die Quartalsleistung wird voraussichtlich mehr als 33 Milliarden US-Dollar betragen. Von Oktober bis November werden einige H200 für den Notfall an die Kunden geliefert, und spätestens im Dezember werden alle normal sein.

Nvidia erreicht das Auge des Sturms

Nvidia ist wieder einmal im Zentrum des Wirbels des KI-Krieges verwickelt. Der GPU-Marktführer Nvidia hat diese Woche eine Achterbahnfahrt hinter sich: Er fiel am Dienstag um 7 %, am Mittwoch um 13 % und am Donnerstag um fast 7 %, wobei sein Aktienkurs noch volatiler war als der von Bitcoin. Den Daten zufolge stieg die implizite Volatilität von Nvidia über 30- Tage auf 71 %, während der DVOL-Index von Bitcoin, ein Maß für die implizite Volatilität von 30- Tagen, auf 49 % fiel. Hinter den starken Schwankungen des Nvidia-Aktienkurses steckt der Kostenschatten, der über den Tech-Giganten schwebt, und der Markt ist zunehmend besorgt über die Rendite der riesigen KI-Investitionen. Die Investmentbanken und Hedgefonds der Wall Street, vertreten durch die Bären, glauben, dass die Tech-Giganten massiv in KI investiert haben, aber nicht ausreichend Rendite erzielen können und die aktuellen Anwendungsszenarien von KI begrenzt sind, sodass eine so riesige Investition sehr unklug und gefährlich ist. Und viele Parteien, vertreten durch Technologiegiganten wie Mag 7, glauben, dass es notwendig sei, die Investitionsausgaben im Bereich KI jetzt zu erhöhen, da sie sonst das kommende KI-Zeitalter verpassen würden.

An der Wall Street, wo Geld das Wichtigste ist, wird dem Input-Output-Verhältnis mehr Aufmerksamkeit geschenkt.

Die Wall Street, die allmählich die Geduld verliert, glaubt, dass die Investitionsausgaben der Tech-Giganten im Bereich KI zwar hoch sind, aber keine entsprechende Rendite und effizientere Anwendungen bringen. In den letzten zwei Jahren sind nur zwei phänomenale KI-Produkte entstanden, ChatGPT und Github Copilot. Ein Bericht von Goldman Sachs von Ende Juni stellte fest, dass sich die KI-Technologie möglicherweise nicht so schnell entwickelt wie erwartet und ihr Kosten-Nutzen-Verhältnis möglicherweise nicht so attraktiv ist, wie es scheint. Es wird prognostiziert, dass KI die Produktivität der Vereinigten Staaten im nächsten Jahrzehnt nur um 0,5 % steigern wird und ihr kumulierter Beitrag zum BIP-Wachstum nur 0,9 % beträgt. Barclays wies in einem Bericht vom August auch darauf hin, dass die Tech-Giganten verrückt danach sind, aus „FOMO“ Geld in KI zu stecken und Angst haben, KI-Entwicklungsmöglichkeiten zu verpassen. Obwohl die KI-Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, haben die Investitionsausgaben der großen Akteure für KI einen irrationalen Boom gezeigt, und die FOMO-Stimmung ist dominant, und wenn diese Stimmung nachlässt, werden die großen Hersteller ihre KI-Investitionen im nächsten Jahr schrittweise zurückfahren. Analysten erwarten, dass die Investitionen im KI-Sektor von 2023 bis 2026 insgesamt 167 Milliarden Dollar erreichen werden. Diese Zahl basiert auf optimistischen Erwartungen hinsichtlich der Nachfrage nach KI-Produkten. Im Gegensatz dazu wird jedoch erwartet, dass der Umsatzanstieg bei KI-Cloud-Diensten bis 2026 nur 20 Milliarden Dollar betragen wird. Elliott Management, ein führender Hedgefonds an der Wall Street, ist Berichten zufolge sogar noch aggressiver und weist darauf hin, dass die großen Technologiegiganten, insbesondere Nvidia, in einer Blase stecken und die künstliche Intelligenz, die ihre Aktienkurse in die Höhe treibt, überbewertet ist.