Un informe de SemiAnalysis asegura que Nvidia postergó hasta 2028 el lanzamiento de Kyber NVL144, su arquitectura diseñada para los chips Rubin Ultra. La compañía niega los problemas, pero el retraso podría dar aire a competidores como AMD y Google.
La carrera por dominar la infraestructura de inteligencia artificial acaba de enfrentar un nuevo obstáculo. Según un informe de la firma de análisis SemiAnalysis, Nvidia habría retrasado más de un año el lanzamiento de Kyber NVL144, su próxima generación de sistemas de computación para IA, originalmente prevista para 2027 y ahora proyectada para 2028.
La noticia genera especial atención porque Kyber forma parte de la hoja de ruta tecnológica que Jensen Huang, CEO de Nvidia, presentó como el siguiente gran salto para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial cada vez más complejos.
Sin embargo, la compañía rechazó públicamente la versión. En declaraciones recogidas por medios estadounidenses, Nvidia afirmó que «nuestra hoja de ruta sigue intacta».
Qué es Kyber y por qué es importante
Kyber no es un chip, sino una arquitectura de centro de datos diseñada para concentrar enormes capacidades de procesamiento en un único sistema.
La versión Kyber NVL144 está concebida para integrar 144 de los procesadores más potentes de Nvidia dentro de un único gabinete, funcionando como una gigantesca computadora destinada al entrenamiento y operación de modelos avanzados de inteligencia artificial.
La plataforma estaba destinada a acompañar la llegada de los futuros chips Vera Rubin Ultra, la evolución de la actual generación Blackwell y Rubin.
Uno de sus principales avances consiste en ubicar las GPU de forma vertical dentro de bandejas de cómputo, una configuración diseñada para aumentar la densidad de procesamiento y reducir la latencia entre componentes.
Según SemiAnalysis, el problema aparece en un componente clave del sistema: una compleja placa de circuito impreso multicapa conocida como PCB midplane, encargada de conectar múltiples módulos electrónicos dentro del rack.
«Kyber NVL144 fue retrasado hasta 2028 porque el PCB midplane sigue presentando desafíos desde el punto de vista de la manufactura», señaló la consultora.
Un calendario cada vez más exigente
El informe llega en un momento en que Nvidia intenta sostener un agresivo ritmo anual de lanzamientos para mantenerse al frente del mercado de inteligencia artificial.
La empresa se convirtió en el principal proveedor de infraestructura para gigantes como OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft y Amazon, impulsando una demanda sin precedentes de sus chips y sistemas.
Pero esa velocidad de innovación también está poniendo presión sobre la cadena de producción.
SemiAnalysis sostiene que el retraso de Kyber se suma a otras dificultades técnicas detectadas en la familia Rubin Ultra.
Entre ellas aparece NVL576, una plataforma aún más ambiciosa que conecta ocho racks mediante enlaces ópticos para crear sistemas de computación de escala masiva.
Según el informe, ese proyecto también podría sufrir retrasos o limitarse inicialmente a volúmenes reducidos.
Una oportunidad inesperada para AMD y Google
Si las dificultades se confirman, algunos competidores podrían beneficiarse.
SemiAnalysis considera que la demora deja temporalmente a Nvidia sin una solución comprobada para ampliar la escala de cómputo prevista para Rubin Ultra.
Eso podría abrir una ventana de oportunidad para empresas como AMD y Google, que en los últimos años reforzaron sus apuestas por hardware propio para inteligencia artificial.
Google continúa expandiendo su línea de aceleradores TPU, mientras que AMD busca ganar participación en centros de datos con sus procesadores de la familia Instinct.
Ambas compañías ya consiguieron contratos relevantes con algunos de los principales laboratorios de IA del mundo, un mercado históricamente dominado por Nvidia.
Los clientes rechazaron una alternativa
El informe también revela que Nvidia evaluó una solución provisional para alcanzar niveles similares de potencia.
La propuesta consistía en unir dos racks de la generación actual para ofrecer una capacidad comparable a la prevista para Kyber.
Sin embargo, según SemiAnalysis, los grandes proveedores de nube rechazaron la idea.
La consultora asegura que los denominados CSPs (Cloud Service Providers) y los grandes operadores de centros de datos consideraron que el diseño era complejo, incómodo de operar y demasiado costoso.
La alternativa finalmente habría sido descartada.
Nvidia mantiene una posición dominante
Pese a las especulaciones, varios especialistas consideran que el impacto estratégico podría ser limitado.
Paul Triolo, socio de la consultora DGA-Albright Stonebridge Group, señaló que Nvidia ya enfrentó desafíos similares en el pasado.
«La compañía ha superado este tipo de problemas anteriormente trabajando junto a sus proveedores para resolver obstáculos técnicos», explicó.
Triolo también recordó que uno de los principales cuellos de botella actuales de la industria no es el hardware, sino el acceso a energía eléctrica para alimentar la nueva generación de centros de datos.
Desde esa perspectiva, una demora podría incluso sincronizar mejor la llegada de nuevas plataformas con la expansión de infraestructura energética necesaria para soportarlas.
Mientras tanto, Nvidia mantiene en producción plena sus sistemas Rubin actuales, cuyo envío comenzará este otoño boreal a ocho grandes socios de nube, entre ellos Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.
Además, SemiAnalysis proyecta que los ingresos de la división de centros de datos de Nvidia durante la segunda mitad de su año fiscal 2027 estarán aproximadamente 20% por encima de las estimaciones de Wall Street, una señal de que la demanda por infraestructura de IA continúa creciendo a gran velocidad.
Aunque el eventual retraso de Kyber podría ofrecer algo de tiempo adicional a competidores como AMD, Google o incluso fabricantes chinos como Huawei, Nvidia sigue siendo hoy el actor central de la infraestructura global de inteligencia artificial. La gran pregunta es si podrá mantener ese liderazgo mientras la complejidad técnica de sus sistemas crece tan rápido como la demanda del mercado.