你以為AI只能在辦公室里寫代碼？富士康用120塊H100 GPU，僅用4周就煉出了一個"工廠超腦"，直接瞄準全球制造業！ 這一次，連蘋果、特斯拉都要顫抖！#富士康##AI智囊##智能工廠#

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編輯：壓鑄小司機

核對：壓鑄老司機

一、"世界工廠"殺回來了！

誰是制造業的"隱形冠軍"？

蘋果iPhone的70%產能、特斯拉Model 3/Y的全球核心零部件、索尼PS5的1/3出貨量……鴻海精密（富士康母公司）以1.5萬億營收穩坐全球電子制造第一把交椅。但這次，他們不再滿足于"代工皇帝"，而是掏出殺手锏——FoxBrain！

? 全球120+工廠，100萬+工人

? 每天處理2000萬+條生產數據

? 覆蓋精密組裝、質量檢測、供應鏈管理全鏈條

二、FoxBrain有多狠？

1. 繁體中文專屬：精準狙擊臺灣、東南亞市場

當國內大廠還在搶簡中市場時，
富士康先手布局繁體中文生態！

臺灣半導體巨頭臺積電、聯發科供應鏈已接入

香港電子制造企業測試反饋：
設備故障預測準確率提升40%

2. 120塊H100 GPU：硬核堆料碾壓同行

你知道訓練一次GPT-4要燒多少錢嗎？單次成本超300萬美元！而富士康直接祭出120臺NVIDIA H100集群：

總算力=120×400TFLOPS=4.8PFLOPS

單卡價格$30萬，總投入近3600萬美元！

效果炸裂：在臺灣新竹工廠實測，
AI排產效率比傳統系統快17倍！

3. 制造業AI的"中國速度"

傳統LLM訓練周期：
3-6個月

FoxBrain研發周期：
28天！

怎么做到的？

? 基于Meta Llama 3.1架構二次開發（省去預訓練時間）

? 定制化數據清洗：
200TB制造業知識圖譜+10億條工序日志

? GPU集群24小時不間斷訓練，日均耗電200萬度
（相當于6萬戶家庭用電）

4. 工廠正在發生驚天巨變

深圳龍華基地：AI質檢漏檢率從0.5%降至0.02%

印度工廠：通過多語言實時翻譯，工人培訓周期縮短60%

云計算部門：用FoxBrain優化服務器調度，能耗降低25%

三、開源！這步棋太毒了！
"免費！全部開源！" ——當富士康宣布FoxBrain向全球開放時，整個AI圈都驚掉了下巴。

為什么敢這么做？

1?生態卡位：吸引全球開發者定制行業插件（比如汽車制造模塊、醫藥包裝模塊）

2?數據閉環：用戶上傳的工廠數據經過脫敏后，反向優化模型

3?標準制定：提前占領制造業AI接口規范，未來可能像Android一樣統治生態

臺灣省的50億美元補貼
（約合324億人民幣）正在落地：

? 建設3座AI芯片封裝廠

? 打造東南亞AI制造聯盟

? 計劃2026年實現20%產能智能化

四、制造業這些崗位可能要消失了

質檢員：AI視覺檢測已能識別0.1mm級缺陷

生產計劃員：FoxBrain動態排程比人類更精準

設備工程師：AI預測性維護減少80%停機時間

五、硬科技+軟實力

當海外還在爭論"制造業回流"時，
中國已進入AI制造深水區：

? 工信部："十四五"期間培育30個智能制造標桿企業**

? 地方政府：深圳對AI工廠補貼最高1.5億/年

? 技術儲備：華為昇騰、寒武紀芯片性能追平英偉達H20

這一次，富士康不再是"代工巨頭"，而是智能制造革命的操盤手。

（原創聲明：本文數據來源為富士康官方發布會、臺灣省經濟部官網、IDC行業報告）

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文末互動：#你認為AI會最先淘汰哪個崗位？#