• NVIDIA 正在全球建设 AI 工厂。

  • 这些努力包括芯片制造、数字孪生模拟和定制基础设施。

NVIDIA 和富士康合作，在台湾推出首个 AI 超级计算中心。该中心将搭载 10,000 块 NVIDIA 最新的 Blackwell GPU。这是 NVIDIA扩展 AI 基础设施以满足自动驾驶、医疗保健和工业自动化等行业日益增长的需求的更广泛举措的一部分。

该中心的建设得到了台湾政府的支持，并得到了台积电的参与。这一举措巩固了台湾作为芯片生产和人工智能开发中心的地位。此举正值英伟达寻求扩大其在亚洲的人工智能业务之际，英伟达不仅希望成为芯片供应商，更希望成为端到端系统的构建者。

高管们表示，该中心还将为周边国家提供服务，使其成为区域资源。该地点不仅能快速进入亚洲科技市场，还能加强 NVIDIA 与台湾合作伙伴之间的联系。长远目标是将该中心打造为亚洲未来中心的典范。

休斯顿重新定位为高科技制造基地

休斯顿长期以来以石油和天然气闻名，如今正吸引着人工智能硬件制造商的关注。NVIDIA 和苹果都在该地区建设设施。这一转变表明，老工业城市正在转变重心，以保持竞争力。

这些工厂将支持芯片封装、测试，甚至可能是完整的人工智能系统。对于休斯顿这样的城市来说，这意味着新的就业岗位、更加多元化的经济，以及在全球科技供应链中保持活跃的机会。

休斯顿的情况也在其他地方上演。随着科技公司向硅谷以外扩张，其他拥有强大物流网络和工业空间的地区也重新燃起了人们的兴趣。当地政府正通过税收减免和土地使用激励措施来鼓励这种举措。

社区团体对这些新职位的填补方式提出了疑问。当地大学会更新培训计划以满足技术工人的需求吗？还是公司需要从其他州引进人才？这些问题仍然悬而未决。

数字孪生技术重塑人工智能工厂设计

NVIDIA 的 Omniverse Blueprint 有助于在虚拟空间中设计和测试 AI 工厂，然后再开始建造任何产品。这种“数字孪生”方法可以减少浪费、加快规划速度并降低风险。

该公司目前正在与西门子和台达电子合作改进该工具。工程师可以使用它来模拟设备布局、工人流程，甚至能源使用情况。对于大型人工智能工厂来说，这种早期建模可以节省时间和成本。

这也是向智能建筑转型的一部分。利用数字孪生技术，企业无需停止实际工作即可调整工厂计划。这使得企业更容易在流程早期扩展运营规模或解决瓶颈问题。

使用 Omniverse 的公司表示，它有助于避免设计和运营团队之间的沟通不畅。一旦设计在虚拟空间中完成，就可以在更少的修改下转移到实际施工中。

NVLink Fusion 支持大规模定制 AI 基础设施

NVIDIA 还推出了 NVLink Fusion，这是一种将其 GPU 连接到外部芯片的新方式。这使得科技公司能够构建符合其特定需求的定制服务器。

这一变化意味着大型企业不再需要在现成的解决方案和从零开始构建之间做出选择。相反，他们可以与 NVIDIA 合作，设计出适合其 AI 工作负载的系统。这是向模块化和灵活基础设施的转变。

NVLink Fusion有望惠及机器人、医疗影像和天气预报等计算需求较高的行业。企业可以构建更快、更高效地处理大型模型的系统。

通过提供对人工智能系统设计的更多控制，NVLink Fusion 还可以帮助企业减少能源消耗或数据中心空间。随着人工智能模型规模和复杂性的不断增长，对效率的追求也变得越来越紧迫。

战略合作伙伴关系巩固了 NVIDIA 的全球 AI 影响力

沙特阿拉伯已与英伟达签署协议，将购买 18,000 块 Blackwell GPU。该交易是该国公共投资基金扩大其人工智能领域布局的更广泛计划的一部分。这些芯片将由该基金支持的当地公司 Humain使用。

这项协议表明，对AI基础设施的需求如今已成为全球关注的焦点，而不仅仅局限于北美或东亚。拥有雄厚资本的国家都希望拥有自己的AI堆栈，而NVIDIA则具备向这些国家销售产品的良好条件。

沙特阿拉伯还在投资本地培训和研究，以支持这项技术的推广。其目的不仅仅是购买技术，更在于开发本地使用的技能和系统。

区域分析人士表示，该国希望利用这些基础设施吸引全球人工智能研究，并帮助孵化本土初创企业。NVIDIA 的参与提升了该项目的可信度，使其对外国投资者更具吸引力。

欧洲的“人工智能超级工厂”和InvestAI计划

在欧洲，NVIDIA 参与了一项旨在提升 AI 能力的公私合作计划。InvestAI 计划将斥资 2000 亿欧元用于基础设施建设。该计划包括建造多达五座“AI 超级工厂”，每座工厂至少配备 10 万块 GPU。

该项目旨在减少欧洲对美国或中国科技的依赖。虽然具体细节尚不明确，但该项目的规模表明，欧洲已将人工智能视为未来经济实力和数字主权的核心。

这些工厂将支持气候科学、金融和医学研究等领域。如果按计划完成，欧盟将拥有世界上最大的GPU部署之一。

挑战在于执行。电源、冷却系统、人才招聘和数据监管都需要关注。随着欧洲计划的落实，NVIDIA 的角色可能会从供应商转变为联合设计者。

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