ULTIM'ORA: il rendimento dei titoli di Stato giapponesi a 30 anni sale a un nuovo massimo storico del 3,52%. A che punto qualcosa si rompe?

Pensieri su NVIDIA Rubin e AMD MI455X Immergiamoci in un confronto tra il Rubin di Nvidia e l'MI455X di AMD, entrambi svelati oggi. Partendo da Rubin, utilizza una configurazione HBM4 a 8 stack. Vanta una larghezza di banda di 22TB/s, sfruttando una memoria con un Fmax per pin di circa 10.7Gbps. D'altra parte, l'MI455X opta per una configurazione HBM4 a 12 stack. Tuttavia, offre una larghezza di banda di 19.6TB/s, utilizzando una memoria con un Fmax per pin di circa 6.4Gbps. Considerando che lo standard JEDEC attuale per HBM4 è di 8Gbps, la differenza è netta: Rubin utilizza HBM4 di alta gamma e specifiche elevate, mentre l'MI455X sembra fare affidamento su HBM4 che è al di sotto delle specifiche standard. Questo evidenzia una netta divergenza nella strategia aziendale: utilizzare componenti di alta gamma contro forzare la capacità. AMD ha probabilmente adottato questo approccio perché garantire volumi di HBM4 ad alta velocità è una sfida per loro. Tuttavia, questa strategia comporta due rischi significativi. Primo, le implicazioni sui costi e sul rendimento. Montare più stack HBM richiede un'area di interposer più grande, il che aumenta direttamente i costi unitari. Inoltre, un'area più grande riduce inevitabilmente il rendimento per l'assemblaggio della confezione 2.5D. In altre parole, la strategia di utilizzare più unità di HBM4 a bassa specifica potrebbe paradossalmente risultare più costosa rispetto alla strategia di Nvidia di utilizzare meno unità di HBM4 ad alta specifica. Secondo, l'impatto durante le carenze di memoria. Questo approccio aggrava i colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento. Una configurazione a 12 stack consuma il 50% in più di chiplet/stack HBM per GPU rispetto a un design a 8 stack. Più la fornitura globale di HBM4 è limitata, più il volume di spedizioni di AMD diventa vincolato dalla disponibilità di memoria. Naturalmente, nelle fasi iniziali in cui i rendimenti per HBM4 ad alta specifica sono bassi, questo non è un problema importante: i bassi rendimenti per i componenti di alta gamma portano naturalmente a un'abbondanza di forniture a bassa gamma. Ma cosa succede quando la curva di apprendimento del rendimento migliora? Man mano che i rendimenti per HBM4 ad alta specifica aumentano, i fornitori avranno più incentivi a destinare wafer ai chip ad alta marginalità destinati a Nvidia. Questo rende sempre più difficile per AMD reperire grandi volumi di HBM4 a bassa prestazione a prezzi bassi. Inoltre, con Samsung che si comporta bene nel settore HBM4, AMD non sarà in grado di accumulare inventario a prezzi "di svendita" come hanno fatto durante il ciclo HBM3E. In definitiva, AMD si trova ad affrontare una struttura dei costi intrinsecamente più svantaggiosa a livello di chip rispetto a quella del Rubin di Nvidia.

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