semi

Tesla (TSLA.O) thông báo rằng xe tải bán điện Semi đã bắt đầu sản xuất tại bang Nevada, và robot hình người Optimus đã bắt đầu sản xuất tại Fremont.

Nghiên cứu của tổ chức bán dẫn SemiAnalysis vào ngày 15 tháng 10 cho biết, nhà sản xuất thiết bị quang khắc ASML vẫn chưa chính thức công bố sản phẩm liên quan, nhưng các bằng sáng chế, báo cáo tin tức và lộ trình công ty đều chỉ ra rằng họ đang phát triển thiết bị liên kết hỗn hợp. Tác giả bài viết đánh giá, ASML có thể sẽ ra mắt trước các công cụ liên kết hỗn hợp chip đến wafer khó hơn và xem đây là một phần mở rộng của tích hợp dọc.Các bằng sáng chế cho thấy, hệ thống hoạt động trên đường ray, mỗi chip được đặt trên một thiết bị độc lập, lần lượt hoàn thành kiểm tra, rửa, kích hoạt plasma, kiểm tra hình thái, cân bằng, căn chỉnh thô, điều chỉnh vị trí và căn chỉnh chính xác trước khi vào trạm liên kết; cuối cùng được đặt bởi thiết bị và cốc hút. Độ chính xác lặp lại của đường ray khoảng 10 micron, không đủ cho yêu cầu liên kết khoảng 50 nanomet. ASML đã nộp 27 nhóm bằng sáng chế liên quan đến liên kết từ tháng 12 năm 2022 đến tháng 11 năm 2024, phần lớn hướng đến chip đến wafer. The Elec báo cáo vào tháng 3 rằng ASML đã bắt đầu thiết kế kiến trúc máy liên kết hỗn hợp với Prodrive Technologies và VDL ETG.Bài viết cho biết, liên kết hỗn hợp wafer đến wafer đã được sử dụng cho cảm biến hình ảnh và 3D NAND; hiện tại, chip đến wafer chỉ được sử dụng cho sản xuất hàng loạt chip logic, bao gồm V-Cache liên kết hỗn hợp mà AMD đã xuất xưởng từ năm 2022 và SoIC của TSMC. Khoảng cách hiện tại của SoIC khoảng 6 micron, mục tiêu đạt khoảng 4.5 micron vào năm 2029. Besi hiện là nhà cung cấp duy nhất có công cụ sản xuất hàng loạt chip đến wafer, với các hoạt động logic liên quan chủ yếu tập trung vào TSMC và Intel.

Công ty bán dẫn Nanwei (Navitas) thông báo hợp tác với NVIDIA (NVDA.O) để phát triển bảng chuyển đổi nguồn 800V sang 12V cho cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo.

Nghiên cứu của tổ chức bán dẫn SemiAnalysis đã công bố khảo sát trung tâm dữ liệu Trung Quốc, theo dõi từng bước hơn 60 nhà điều hành với hơn 1000 cơ sở. Báo cáo ước tính rằng, đến cuối năm 2026, công suất trung tâm dữ liệu Trung Quốc sẽ vượt quá 24GW, chỉ đứng sau 56GW của Mỹ trên toàn cầu. ByteDance chiếm gần một phần năm trong số đó, là người thuê trung tâm dữ liệu lớn nhất trong nước.ByteDance đã thuê hơn 4GW công suất trung tâm dữ liệu, các nhà cung cấp bao gồm Qinhuai Data, Zhonglian Data và Century Internet. Báo cáo cho biết, tính đến đầu năm 2026, ByteDance vẫn đóng góp khoảng 90% doanh thu của Qinhuai Data. ByteDance cũng bắt đầu tăng tốc xây dựng tự chủ, xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn tại Sơn Tây, An Huy và Nội Mông để giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài.Báo cáo cũng cho biết, mặc dù trung tâm dữ liệu Trung Quốc lâu nay được coi là có tỷ lệ trống cao, nhưng phòng máy AI vẫn đang thiếu hụt, lý do là nhiều phòng máy cũ không đủ khả năng cung cấp điện và làm mát, khó có thể triển khai trực tiếp các máy chủ AI tiêu thụ điện năng cao, trong khi các trung tâm dữ liệu AI lớn mới xây dựng đang nhanh chóng được cho thuê hết. Lấy trung tâm dữ liệu 100MW làm ví dụ, không bao gồm máy chủ và các thiết bị IT khác, chi phí xây dựng tại Trung Quốc khoảng 300 triệu USD, trong khi tại Mỹ khoảng 1,5 tỷ USD, các cơ sở cùng quy mô tại Trung Quốc thường được bàn giao trong khoảng 12 tháng. So với các vấn đề về cung cấp điện và phê duyệt mà Mỹ phải đối mặt, nút thắt nổi bật hơn trong việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI tại Trung Quốc là nguồn cung chip tiên tiến.

Theo thông tin từ thị trường, TSMC đang xem xét việc xây dựng một khu phức hợp trị giá hàng tỷ đô la tại Texas, Mỹ, để sản xuất nhiều chip trí tuệ nhân tạo hơn.

TSMC đang xem xét mở rộng sản xuất tại Mỹ, dự định xây dựng cơ sở sản xuất thứ hai tại Dallas, Texas, có thể bao gồm tối đa 6 nhà máy wafer tiên tiến.Tổng số vốn đầu tư cho nhà máy mới có thể vượt quá 265 tỷ USD mà TSMC đã cam kết đầu tư vào khu vực Arizona.TSMC vẫn chưa có phản hồi chính thức về thông tin này.

Theo báo cáo của Substrate vào ngày 18 tháng 9, tổ chức nghiên cứu cơ sở hạ tầng bán dẫn và AI SemiAnalysis dự kiến doanh thu năm nay sẽ vượt qua 100 triệu USD, quy mô nhân viên khoảng 100 người. Người sáng lập Dylan Patel bắt đầu vào năm 2020 với blog WordPress, doanh thu năm 2023 đạt bảy con số, doanh thu từ đăng ký chưa đến 5% tổng doanh thu, phần lớn đến từ mô hình dữ liệu, sản phẩm nghiên cứu tổ chức Core Research và dịch vụ tư vấn. Hiện tại công ty sở hữu 12 mô hình, bao phủ các lĩnh vực mạng, thiết bị nhà máy bán dẫn, gia công, năng lượng, v.v., với khoảng 50 nhà phân tích.Khách hàng của SemiAnalysis bao gồm hầu hết các công ty công nghệ lớn trên toàn cầu, CEO Nvidia Huang Renxun, CEO AMD Su Zifeng, CEO Meta Zuckerberg, CEO Microsoft Nadella và CEO OpenAI Altman đều là độc giả của họ. Mô hình chuỗi cung ứng CoWoS và HBM của họ từng dự đoán Nvidia sẽ xuất xưởng 400.000 chip H100 mỗi quý, OpenAI đã sử dụng InferenceX của họ làm tiêu chuẩn bên thứ ba khi phát hành chip tự phát triển Jalapeño tại Hot Chips.Dylan Patel gần đây đã huy động được 500 triệu USD cho Quỹ Đầu tư SemiAnalysis Capital Fund I, nhằm đầu tư vào các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu. Công ty dự định mở rộng sang lĩnh vực năng lượng, các nhà phân tích sẽ tiếp xúc thực địa với các bên liên quan đến lưới điện và tiện ích công cộng.

Theo báo cáo của Thời báo Công thương, với việc mở rộng sản xuất đồng bộ logic tiên tiến dưới 2 nanomet HBM, các tổ chức dự đoán rằng khoảng cách cung cầu toàn cầu về wafer silicon sẽ từ khoảng 8% vào cuối năm 2026, mở rộng lên 15% vào năm 2027 và 24% vào năm 2028, các công ty như GlobalWafers, Nanya Technology và TSMC có thể được hưởng lợi. Các tổ chức chỉ ra rằng giữa năm 2027 sẽ là một điểm chuyển giao quan trọng, nếu tốc độ mở rộng cung không theo kịp, có thể sẽ xuất hiện một đợt thiếu hàng và cướp hàng mới từ nửa cuối năm 2027 đến nửa đầu năm 2028.SEMI thống kê, diện tích xuất khẩu wafer silicon toàn cầu trong quý 2 năm 2026 đạt 3.573 triệu inch vuông, tăng 9,1% theo quý và 7,4% theo năm. Các tổ chức ước tính, công suất sản xuất wafer silicon 12 inch toàn cầu vào năm 2026 khoảng 10,69 triệu chiếc, tăng 7% so với năm trước, năm 2027 chỉ tăng khoảng 3% lên 11 triệu chiếc, năm 2028 tăng khoảng 6% lên 11,7 triệu đến 11,76 triệu chiếc, nguồn cung mới bao gồm khoảng 300.000 chiếc từ giai đoạn đầu thứ hai của GlobalWafers và khoảng 100.000 chiếc từ Nanya Technology.Các tổ chức dự đoán, lượng tiêu thụ wafer silicon HBM vào năm 2027 và 2028 lần lượt tăng 23% và 28%; công suất mới của DRAM thông thường sẽ được đưa vào hoạt động từ năm 2027, đến năm 2028 sẽ có thêm công suất sản xuất khoảng 350.000 đến 450.000 chiếc mỗi tháng. Về logic tiên tiến, lượng tiêu thụ wafer silicon cho quy trình logic vào năm 2027 và 2028 lần lượt tăng 12% và 11%. Hiện tại, tồn kho wafer silicon của khách hàng vẫn khoảng 100 đến 120 ngày, cần thời gian để tiêu hóa về mức bình thường 50 đến 70 ngày.

Singularity Research đã đăng trên X rằng Citrini đã được SemiAnalysis mua lại, điều khoản giao dịch không được tiết lộ. Cơ quan này ban đầu ước tính giá giao dịch khoảng 30 triệu USD, sau đó cập nhật rằng số tiền thực tế có thể gần 100 triệu USD, nhưng nhấn mạnh không có thông tin nội bộ, chỉ là suy đoán.Citrini được thành lập vào năm 2023, sở hữu sản phẩm thông tin Substack và nghiên cứu tổ chức, với hơn 260.000 người đăng ký. Doanh thu hàng năm ước tính khoảng 5,9 triệu USD. Citrini đã hoàn thành vòng gọi vốn SAFE 5,05 triệu USD vào tháng 12 năm 2025, nếu tính theo mức pha loãng khoảng 20%, định giá sau đầu tư khoảng 25 triệu USD.

Tesla (TSLA.O) thông báo rằng xe tải Semi của họ sắp ra mắt tại thị trường châu Âu.

TSMC công bố dữ liệu tháng mới nhất, doanh thu tháng 8 đạt 5148,0 tỷ Đài tệ, tăng 53,3% so với cùng kỳ năm trước.Tính từ tháng 1 đến tháng 8 năm 2026, doanh thu hợp nhất của TSMC khoảng 3 triệu 3.868 tỷ 7 triệu Đài tệ, tăng 39,3% so với cùng kỳ năm 2025 khoảng 2 triệu 4.320 tỷ Đài tệ. Tính theo số tiền tuyệt đối, doanh thu trong tám tháng đầu năm tăng hơn 9.500 tỷ Đài tệ so với cùng kỳ năm trước.

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) vào ngày 8 tháng 9 đã thông báo rằng từ năm 2030, họ sẽ bắt đầu sử dụng máy khắc tia cực tím cực mạnh (EUV) "cao NA" do ASML của Hà Lan sản xuất trong sản xuất hàng loạt. Cả hai bên cũng cho biết sẽ tiến hành công việc cải tiến máy cao NA trong toàn ngành. ASML độc quyền cung cấp máy khắc EUV được sử dụng để hình thành mạch điện siêu vi nano, và sẽ bắt đầu giao hàng máy cao NA có thể vẽ mạch điện mảnh hơn từ tháng 12 năm 2023. Intel đã đưa máy cao NA vào sử dụng, trong khi TSMC đã trì hoãn việc áp dụng sản xuất hàng loạt do chi phí cao và các lý do khác.TSMC và ASML sẽ khởi động dự án toàn ngành, chuyển đổi mặt nạ quang học dùng làm bản gốc cho mạch điện từ kích thước hiện tại 6 inch (khoảng 15 cm) thành kích thước 12 inch, và phát triển máy cao NA cùng các bộ phận liên quan tương ứng với mặt nạ lớn. Dự kiến sẽ thiết lập dây chuyền thử nghiệm mặt nạ lớn trước năm 2031, và đến trước năm 2033, máy cao NA tương ứng với mặt nạ lớn sẽ đạt trạng thái có thể đưa vào sản xuất bán dẫn tiên tiến. Các nhà sản xuất bán dẫn chính và các công ty mặt nạ đã bày tỏ sự quan tâm tham gia.Máy cao NA có thể vẽ mạch điện mảnh hơn, nhưng diện tích vẽ một lần giảm xuống còn một nửa so với các loại máy truyền thống, khi vẽ mạch điện cho chip lớn cần phải phơi sáng nhiều lần, quy trình phức tạp và chi phí tăng lên. Bằng cách mở rộng kích thước mặt nạ quang học, có thể tăng diện tích phơi sáng và giảm chi phí. Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của TSMC, Wei Zhejia, đã cho biết vào ngày hôm đó rằng sẽ tập hợp kiến thức chuyên môn từ toàn ngành, tiếp tục thúc đẩy đổi mới công nghệ để các công nghệ tiên tiến có thể được sử dụng rộng rãi và truyền đạt lợi ích của chúng.

Theo Ai dì theo dõi, hợp đồng thực tế của Binance đã có chủ mới trong bảng xếp hạng thông minh trong 30 ngày, nhà giao dịch Semisemi đã thu lợi hơn 10.78 triệu USD trong 30 ngày qua. Trong đó, vị thế mua BTC của họ đã thực hiện lợi nhuận hơn 8.06 triệu USD, vị thế mua ETH đã thực hiện lợi nhuận hơn 3.91 triệu USD, lợi nhuận chủ yếu đến từ giao dịch BTC và ETH.Hiện tại, Semisemi vẫn nắm giữ vị thế mua BTC và ETH trị giá 95.59 triệu USD, tổng cộng lỗ khoảng 1.885 triệu USD.

Theo thông tin từ ngành vật liệu, vào ngày 2 tháng 9, TSMC dự kiến sẽ tiếp tục sử dụng công nghệ vi chóp truyền thống trong thời gian ngắn thay vì liên kết hỗn hợp, để kết nối bộ nhớ băng thông cao HBM với bộ tăng tốc AI trong các gói tiên tiến. Xét đến chu kỳ phát triển vật liệu liên quan, vi chóp với khoảng cách nhỏ hơn dự kiến sẽ được sử dụng cho đến giai đoạn cuối của HBM4 và giai đoạn đầu của HBM5. TSMC đã yêu cầu các đối tác vật liệu và thiết bị phát triển giải pháp liên kết và lấp đầy đáy cho chóp khoảng 5 micromet, các nhà cung cấp Hàn Quốc và Nhật Bản đã bắt đầu phát triển, sản xuất hàng loạt chóp 5μm dự kiến sẽ bắt đầu vào nửa cuối năm 2028.Hiện tại, chiều cao chóp của HBM thế hệ thứ ba, tức HBM3E, khoảng 15--25μm, HBM4 gần khoảng 10μm. Các nhà cung cấp vật liệu Nhật Bản trước đó đã cho biết khó đảm bảo chất lượng dưới 15μm. Việc rút ngắn và tinh chỉnh chóp là do giới hạn chiều cao của khối HBM và nhu cầu về mật độ kết nối cao hơn. JEDEC quy định chiều cao tối đa của chồng HBM là 775μm. Trong gói CoWoS tiên tiến của TSMC, các chồng HBM đã được lắp ráp bởi nhà cung cấp GPU và bộ nhớ được lắp đặt vào lớp trung gian silicon thông qua vi chóp, chồng 16 lớp DRAM được hoàn thành trong gói HBM bởi SK hynix và Samsung Electronics.Thế hệ đầu tiên và thứ hai của HBM sử dụng chóp hàn lớn hơn, vi chóp đã trở thành xu hướng chính khoảng thế hệ HBM3. SK hynix sử dụng quy trình MR-MUF, Samsung Electronics sử dụng TC-NCF. Liên kết hỗn hợp có thể đạt được kết nối mỏng hơn và dày hơn thông qua việc liên kết trực tiếp các pad đồng, TSMC đã sử dụng trên nền tảng SoIC cho chồng chip logic, nhưng HBM vẫn được kết nối với lớp trung gian bằng vi chóp.

Tin tức từ ChainCatcher, SemiAnalysis đã phát hành tập podcast mới nhất, trong đó chỉ ra rằng SK Hynix và Micron đang gặp khó khăn trong việc đạt được tốc độ HBM4 cao nhất. Đặc biệt, SK Hynix đã phải thiết kế lại chip nền của mình, dẫn đến việc giao hàng HBM4 cho nền tảng NVIDIA Rubin bị trì hoãn.Samsung hiện đang sở hữu công nghệ HBM4 tốt nhất. Broadcom truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào Samsung để cung cấp HBM. Hiệu suất của Samsung trong thế hệ HBM3E không tốt, điều này đã tạo ra bất lợi cho ASIC của Broadcom. Tuy nhiên, hiện tại Samsung đang dẫn đầu đối thủ của mình với HBM4, mối quan hệ chuỗi cung ứng tương tự đã trở thành lợi thế của Jalapeño.

Tin tức từ ChainCatcher, cơ quan nghiên cứu độc lập về bán dẫn và AI SemiAnalysis đã phát hành báo cáo sâu về an ninh Neocloud (đám mây mới), tiết lộ nhiều loại lỗ hổng an ninh xuyên thuê bao được phát hiện trong quá trình thử nghiệm ClusterMAX 3. Trong bốn tháng thử nghiệm, bao gồm 25 nhà cung cấp và 32 cụm, nhóm chỉ sử dụng các lỗ hổng đã biết công khai và kiểm tra cấu hình cơ bản, đã thực hiện nhiều cuộc tấn công thực thi mã từ xa (RCE) xuyên thuê bao, các thực thể bị ảnh hưởng bao gồm ngân hàng, công ty viễn thông, trường đại học, cơ quan nghiên cứu, phòng thí nghiệm AI, thậm chí là cơ quan tình báo của một quốc gia.Các vấn đề điển hình bao gồm: chia sẻ mặt phẳng điều khiển Kubernetes dẫn đến việc nhìn thấy dữ liệu của các thuê bao, thoát khỏi container, mạng quản lý BMC/IPMI bị lộ, khóa an ninh InfiniBand (P_Key, SA_Key, M_Key) không được cấu hình đúng, chế độ tin cậy mặc định của BlueField DPU không được củng cố, bảng điều khiển giám sát Grafana sử dụng khóa API cấp thần thánh, mạng phía trước thiếu sự cách ly VXLAN, v.v. Báo cáo đặc biệt chỉ ra một trường hợp lỗ hổng chuỗi: cấu hình vCluster chia sẻ sai và phiên bản phần mềm lạc hậu hai năm, cuối cùng đã hoàn thành xác thực POC RCE xuyên thuê bao trong thời gian ngắn.Đáng chú ý là báo cáo đã đặt câu hỏi về câu chuyện chính thống rằng "AI đã thay đổi căn bản nhịp điệu an ninh mạng": thống kê CVE về trình điều khiển GPU của Nvidia, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker và nhân Linux cho thấy, sau khi mô hình mã hóa AI trở nên phổ biến, không có sự gia tăng lỗ hổng đáng kể, hầu hết dữ liệu đều "không thể từ chối giả thuyết không thay đổi". Báo cáo cũng chi tiết về sự kiện OpenAI huấn luyện tác nhân tấn công Hugging Face, tác nhân AI đã thực hiện nâng cao quyền hạn cấp cụm thông qua bảng tin được thiết lập bởi Artifactory, kéo dài từ tháng 5 đến tháng 7 mới bị phát hiện hoàn toàn. Trong quá trình xây dựng xác thực POC cho các lỗ hổng đã có, nhóm phát hiện Claude Fable và GPT-5.6 Sol thường xuyên từ chối các yêu cầu liên quan đến an ninh, cuối cùng chủ yếu dựa vào các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek V4, Kimi K3 và GLM-5.2 để hoàn thành.SemiAnalysis cho biết vấn đề cốt lõi của ngành Neocloud (đám mây mới) không phải là rủi ro mới do AI mang lại, mà là sự thiếu hụt lâu dài trong quản lý bản vá, cách ly thuê bao và thiết kế an ninh cơ bản, khuyến nghị các nhà cung cấp thiết lập hệ thống giám sát thông báo an ninh tự động và sửa chữa mô hình kiến trúc có điểm lỗi đơn lẻ có thể làm lộ toàn bộ người dùng.

Tin tức từ ChainCatcher, các nhà nghiên cứu P Equity Research và SemiAnalysis, bao gồm Nick Doyle, đã thảo luận về bộ nhớ flash băng thông cao HBF tại X Space. Nick cho biết, hiện tại vẫn còn quá sớm để xác định mức chênh lệch chi phí của HBF so với HBM có thể thu hẹp bao nhiêu, dữ liệu hiện có chủ yếu là từ các nhà sản xuất, chẳng hạn như Sandisk cho biết chi phí mỗi bit khoảng một phần tám so với HBM. Tỷ lệ sản xuất, thử nghiệm, v.v. sẽ cải thiện theo quy mô, nhưng chi phí cấu trúc như TSV, xếp chồng và chế độ pSLC sẽ tồn tại vĩnh viễn, độ bền là yếu tố chưa biết chính, nếu hao mòn vượt quá dự kiến sẽ đẩy chi phí lên cao.Ứng dụng của HBF rất hạn chế, chỉ hướng tới suy diễn AI, đặc biệt là các mô hình MoE với batch thấp và ngữ cảnh dài, không phải là sản phẩm thay thế HBM. Mục tiêu băng thông thực tế khoảng 1.6 TB/s, thuộc cấp độ HBM3E, phù hợp cho việc đọc tuần tự để tải trọng số mô hình, phù hợp hơn với nhu cầu dung lượng của một số GPU tại chỗ hoặc doanh nghiệp tư nhân, không phải là các tình huống băng thông quy mô lớn. Độ tin cậy tản nhiệt vẫn chưa được giải quyết, bộ nhớ flash bên cạnh GPU ở nhiệt độ cao sẽ tăng tốc độ suy giảm, các biện pháp giảm thiểu như tách UCIe và làm mới hàng ngày vẫn chưa được xác minh.Về sản xuất, Sandisk/Kioxia có kinh nghiệm về 3D NAND, SK Hynix bổ sung khả năng xếp chồng kiểu HBM, nhưng sản xuất hàng loạt vẫn cần được xác nhận. Nhìn chung, thị trường lưu trữ đang chuyển sang phân khúc chuyên môn hóa theo tầng, tình trạng thiếu hụt NAND dự kiến sẽ kéo dài đến năm 2028, HBF có thể ảnh hưởng thêm đến cung cầu.

Tin tức từ ChainCatcher, người sáng lập SemiAnalysis Dylan Patel dự đoán trong podcast mới nhất rằng đến năm 2028, OpenAI và Anthropic có thể chiếm tới 70% đến 80% sức mạnh tính toán AI mới toàn cầu, với quy mô sức mạnh tính toán có thể vượt quá 100GW. Patel cho biết, hai công ty hiện đang chiếm khoảng 30% sức mạnh tính toán mới hàng năm toàn cầu, và tỷ lệ này vẫn đang tăng nhanh.Patel chỉ ra rằng mô hình kinh doanh của các phòng thí nghiệm AI tiên tiến đang thay đổi, hiệu suất sản xuất sức mạnh tính toán AI đã tăng đáng kể, doanh thu tương ứng với mỗi megawatt sức mạnh tính toán của Anthropic hiện đã đạt khoảng 50 triệu USD và có thể tăng lên 100 triệu USD. Điều này cho phép OpenAI và Anthropic mua hoặc thuê sức mạnh tính toán với giá cao từ 25 triệu đến 50 triệu USD mỗi megawatt.Patel dự đoán rằng từ năm 2024 đến 2029, chi tiêu vốn liên quan đến AI toàn cầu sẽ đạt khoảng 11 nghìn tỷ USD, trong đó hơn 5 nghìn tỷ USD cần được hoàn thành thông qua tài trợ nợ. Do tỷ suất lợi nhuận tiềm năng của cơ sở hạ tầng AI cao hơn nhiều so với các ngành truyền thống, các gã khổng lồ công nghệ có thể chấp nhận chi phí tài trợ cao hơn, từ đó đẩy lãi suất tín dụng tổng thể lên cao và gây áp lực lên định giá tài sản truyền thống cũng như các nền kinh tế có nợ cao. Ngoài ra, Patel cho rằng sức mạnh tính toán mới trong tương lai có thể không chủ yếu được sử dụng để cung cấp dịch vụ suy diễn mô hình ra bên ngoài, mà có thể nhiều hơn sẽ được chuyển đến nghiên cứu và phát triển nội bộ của các phòng thí nghiệm AI và cải tiến tự động của mô hình.

Tin tức từ ChainCatcher, SemiAnalysis cho biết, Nvidia Rubin Ultra sẽ được trang bị bộ nhớ HBM4 8-hi 192GB. Điều này không chỉ giảm mạnh so với 1TB HBM được giới thiệu ban đầu, mà còn thấp hơn dung lượng 288GB của phiên bản Rubin thông thường.Nguyên nhân cấu hình HBM bị cắt giảm xuống khoảng một phần năm so với ban đầu bao gồm: kế hoạch Rubin Ultra với bốn chip bị hủy bỏ, số lượng cube giảm xuống còn 8; chiều cao xếp chồng giảm từ 16-hi xuống 8-hi; và sử dụng chip HBM4 24Gb thay vì chip HBM4E 32Gb. Có thể sẽ có phiên bản nâng cấp HBM4E 8-hi ra mắt sau đó.