Qué es Blackwell: la arquitectura de GPU para IA de la generación actual de Nvidia

Qué es. Blackwell es el nombre de la arquitectura de GPU de la generación actual de Nvidia, anunciada en marzo de 2024 y que ya se despacha en volumen. Sucede a la arquitectura Hopper (las H100 y H200), que definió la primera ola de entrenamiento de IA generativa. Los productos de la clase Blackwell incluyen las GPU B100 y B200, el superchip GB200 Grace-Blackwell (una CPU Grace más dos B200 en una placa) y el rack GB200 NVL72, que enlaza 72 GPU B200 en un único dominio de cómputo coherente a través del tejido NVLink de Nvidia. La actualización de mitad de ciclo, llamada Blackwell Ultra o Blackwell 300, lleva más lejos el ancho de banda de memoria y la capacidad de HBM.

Por qué importa. Por dos razones. Primero, el salto por GPU en rendimiento de entrenamiento frente a Hopper es de aproximadamente 2,5x para cargas de trabajo FP8 y bastante mayor para la nueva ruta FP4 que introduce Blackwell. Eso cambia la economía unitaria del entrenamiento de modelos de frontera. Segundo, el diseño a escala de rack del NVL72 permite que un solo dominio albergue pesos de modelo que antes requerían una red lenta entre racks, y eso es lo que hace viable entrenar en un tiempo razonable modelos de más de un billón de parámetros.

Quién lo compra. Casi todo se despacha a un puñado de compradores: Microsoft, Meta, Google, Amazon, Oracle, CoreWeave y los proyectos de IA soberana de Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita. Juntos representan la abrumadora mayoría de los ingresos de centros de datos de Nvidia, que a su vez son la abrumadora mayoría de los ingresos totales. Los sistemas de la clase Blackwell eran más del 70% del negocio de centros de datos de Nvidia según los resultados del 1T recogidos en nuestra cobertura de resultados.

Qué sigue. La hoja de ruta declarada de Nvidia tiene una cadencia de un año: Rubin en 2026, Feynman después. Se espera que cada generación mantenga el mismo patrón de rack NVL, pero que aumente el cómputo y la memoria por rack. La implicación para el capex de los hyperscalers es que el ciclo de renovación de GPU acaba de acortarse, y eso es parte de lo que impulsa la cobertura sobre capex elevado en este sitio.