La firma sostiene que NVIDIA estaría valorando un cambio estratégico significativo en su negocio de centros de datos, pasando de suministrar GPUs y componentes sueltos a entregar módulos L10 prácticamente completos que integran CPU, GPU, memoria, red y refrigeración líquida. Este movimiento, que aún no está confirmado, implicaría que los OEMs y ODMs perderían parte del control en el diseño de placas, distribución de energía o ingeniería térmica, ya que el núcleo computacional llegaría completamente ensamblado desde la compañía. Según el informe, esta transición se apoyaría en la plataforma Vera Rubin, que funcionaría como el punto de partida para un modelo de servidor IA más centralizado.
El análisis indica que esto sería una evolución natural tras el enfoque usado con GB200 y la placa Bianca, aunque en este caso la integración sería mucho más profunda. Las bandejas L10 incluirían un Vera CPU, varias Rubin GPUs, módulos de memoria, NICs de alta velocidad, todo el sistema de alimentación y los cold plates para refrigeración, lo que reduciría la complejidad técnica que actualmente asumen los socios. También reforzaría la tendencia hacia la estandarización del hardware, limitando las opciones de diferenciación entre fabricantes y permitiendo ciclos de despliegue más rápidos en centros de datos.
Un cambio estructural en la cadena de suministro
Los datos del informe señalan que las Rubin GPUs podrían alcanzar consumos comprendidos entre 1,8 kW y 2,3 kW, lo que incrementa la dificultad de diseño en PCB, redes de energía y disipación térmica. Para manejar estos requisitos, NVIDIA recurriría a fabricantes especializados como Foxconn, capaces de producir estas bandejas con controles de calidad más estrictos y ciclos de validación muy avanzados. Esta estrategia permitiría garantizar consistencia en los módulos y agilizar la fabricación a gran escala, reduciendo los tiempos de ingeniería que suelen enfrentar los proveedores tradicionales.
En este escenario, los hyperscalers ya no necesitarían diseñar sus propias placas ni optimizar configuraciones térmicas desde cero. Bastaría con pedir los módulos, instalarlos en los racks, conectar la refrigeración líquida y ponerlos en operación, lo que aceleraría la expansión de clusters de IA. El control de la parte crítica del servidor pasaría a NVIDIA, que captaría una mayor porción del valor económico de cada instalación y reforzaría su integración vertical en un mercado donde la demanda sigue creciendo.
Impacto en los OEMs y la transición hacia modelos de integración profunda
Aunque los socios mantendrían cierto papel en el montaje de chasis, la gestión energética a nivel rack y el soporte operativo, su margen de innovación se vería reducido. Al compartir todos el mismo bloque computacional basado en Rubin, la diferenciación recaería en software, mantenimiento, gestión de flotas o servicios de larga duración. El cambio sería especialmente notable para los ODMs, que pasarían de diseñar servidores completos a convertirse en integradores de infraestructura con un papel más limitado en la arquitectura interna.
El informe también sugiere que esta estrategia encajaría con proyectos como Kyber NVL576, vinculados a hardware Rubin Ultra y a la futura transición hacia alimentación de 800 voltios en centros de datos. Si NVIDIA consolida su control sobre el módulo computacional, no sería extraño que avanzase en el futuro hacia sistemas de rack completos o incluso configuraciones de pod preensambladas, ampliando todavía más su influencia sobre el ecosistema de hardware para IA.
Disponibilidad e incertidumbre del modelo
Por ahora, todo se mantiene en el terreno del análisis y no existe confirmación oficial por parte de la compañía. Sin embargo, si la evaluación de J.P. Morgan resulta acertada, Rubin representaría un punto de inflexión en el que NVIDIA pasaría de ser un proveedor de componentes a un fabricante de sistemas IA casi completos, con implicaciones directas para el mercado, los socios tradicionales y el ritmo de despliegue de nuevas infraestructuras.
Vía: Guru3D
