Atraso no Sistema Kyber da Nvidia: Desafios de Fabricação Impactam Supercomputação em IA

A Nvidia está enfrentando um desafio considerável: o lançamento de seu sistema de rack Kyber, peça fundamental para a supercomputação em IA, foi adiado por mais de um ano, agora previsto para 2028. Este sistema foi projetado para integrar 144 chips Rubin Ultra, transformando-os em um supercomputador unificado. A causa principal do atraso está nas dificuldades de fabricação de uma placa de circuito essencial, o chamado midplane PCB, uma complexa placa de circuito impresso multicamadas que conecta os módulos eletrônicos do sistema.

Este revés levanta discussões sobre a sustentabilidade do ritmo acelerado de lançamentos da Nvidia e os limites da cadeia de produção. O relatório da SemiAnalysis, que apontou o atraso, também indica que uma versão maior do sistema, o NVL576, que interligaria oito racks via conexões ópticas, pode sofrer atrasos ou ter produção limitada. Além disso, um plano de contingência para unir dois racks da geração atual com poder similar foi abandonado, já que clientes de nuvem consideraram a solução desajeitada e cara para operar.

A cobertura anterior do CEVIU, incluindo as matérias de 1 de julho de 2026 e 15 de junho de 2026, confirmou que a plataforma NVIDIA Vera Rubin e os chips Rubin Ultra foram oficialmente anunciados e, inclusive, já estavam em plena produção. O que mudou agora é que, embora os chips estejam prontos, a Nvidia enfrenta atrasos significativos na entrega do sistema de rack Kyber, que é o ambiente de integração para esses chips. O Kyber, que deveria ser lançado em 2027 junto com os Rubin Ultra, agora tem previsão para 2028, evidenciando uma dificuldade na etapa de montagem e interconexão de hardware em larga escala, e não mais nos chips em si.

Este atraso tem implicações significativas para o mercado de IA e para a própria Nvidia. A falta de uma solução comprovada para escalar o ambiente de supercomputação com os chips Rubin Ultra pode abrir uma janela para concorrentes como Advanced Micro Devices (AMD) e Google, que já estão ganhando espaço com seus chips internos em laboratórios de IA. A notícia também se alinha com as preocupações levantadas em nossas reportagens de 4 de junho de 2026 e 18 de junho de 2026, sobre os atrasos e gargalos na construção de data centers nos EUA, sugerindo que os desafios de infraestrutura e fabricação podem ser um problema mais sistêmico do que se imaginava, impactando a velocidade de adoção de inovações em IA.