• NVIDIA 正在全球建設 AI 工廠。

• 這些努力包括芯片制造、數字孿生模擬和定制基礎設施。

NVIDIA 和富士康合作，在臺灣推出首個 AI 超級計算中心。該中心將搭載 10,000 塊 NVIDIA 最新的 Blackwell GPU。這是 NVIDIA擴展 AI 基礎設施以滿足自動駕駛、醫療保健和工業自動化等行業日益增長的需求的更廣泛舉措的一部分。

該中心的建設得到了臺灣政府的支持，并得到了臺積電的參與。這一舉措鞏固了臺灣作為芯片生產和人工智能開發中心的地位。此舉正值英偉達尋求擴大其在亞洲的人工智能業務之際，英偉達不僅希望成為芯片供應商，更希望成為端到端系統的構建者。

高管們表示，該中心還將為周邊國家提供服務，使其成為區域資源。該地點不僅能快速進入亞洲科技市場，還能加強 NVIDIA 與臺灣合作伙伴之間的聯系。長遠目標是將該中心打造為亞洲未來中心的典范。

休斯頓重新定位為高科技制造基地

休斯頓長期以來以石油和天然氣聞名，如今正吸引著人工智能硬件制造商的關注。NVIDIA 和蘋果都在該地區建設設施。這一轉變表明，老工業城市正在轉變重心，以保持競爭力。

這些工廠將支持芯片封裝、測試，甚至可能是完整的人工智能系統。對于休斯頓這樣的城市來說，這意味著新的就業崗位、更加多元化的經濟，以及在全球科技供應鏈中保持活躍的機會。

休斯頓的情況也在其他地方上演。隨著科技公司向硅谷以外擴張，其他擁有強大物流網絡和工業空間的地區也重新燃起了人們的興趣。當地政府正通過稅收減免和土地使用激勵措施來鼓勵這種舉措。

社區團體對這些新職位的填補方式提出了疑問。當地大學會更新培訓計劃以滿足技術工人的需求嗎？還是公司需要從其他州引進人才？這些問題仍然懸而未決。

數字孿生技術重塑人工智能工廠設計

NVIDIA 的 Omniverse Blueprint 有助于在虛擬空間中設計和測試 AI 工廠，然后再開始建造任何產品。這種“數字孿生”方法可以減少浪費、加快規劃速度并降低風險。

該公司目前正在與西門子和臺達電子合作改進該工具。工程師可以使用它來模擬設備布局、工人流程，甚至能源使用情況。對于大型人工智能工廠來說，這種早期建模可以節省時間和成本。

這也是向智能建筑轉型的一部分。利用數字孿生技術，企業無需停止實際工作即可調整工廠計劃。這使得企業更容易在流程早期擴展運營規模或解決瓶頸問題。

使用 Omniverse 的公司表示，它有助于避免設計和運營團隊之間的溝通不暢。一旦設計在虛擬空間中完成，就可以在更少的修改下轉移到實際施工中。

NVLink Fusion 支持大規模定制 AI 基礎設施

NVIDIA 還推出了 NVLink Fusion，這是一種將其 GPU 連接到外部芯片的新方式。這使得科技公司能夠構建符合其特定需求的定制服務器。

這一變化意味著大型企業不再需要在現成的解決方案和從零開始構建之間做出選擇。相反，他們可以與 NVIDIA 合作，設計出適合其 AI 工作負載的系統。這是向模塊化和靈活基礎設施的轉變。

NVLink Fusion有望惠及機器人、醫療影像和天氣預報等計算需求較高的行業。企業可以構建更快、更高效地處理大型模型的系統。

通過提供對人工智能系統設計的更多控制，NVLink Fusion 還可以幫助企業減少能源消耗或數據中心空間。隨著人工智能模型規模和復雜性的不斷增長，對效率的追求也變得越來越緊迫。

戰略合作伙伴關系鞏固了 NVIDIA 的全球 AI 影響力

沙特阿拉伯已與英偉達簽署協議，將購買 18,000 塊 Blackwell GPU。該交易是該國公共投資基金擴大其人工智能領域布局的更廣泛計劃的一部分。這些芯片將由該基金支持的當地公司 Humain使用。

這項協議表明，對AI基礎設施的需求如今已成為全球關注的焦點，而不僅僅局限于北美或東亞。擁有雄厚資本的國家都希望擁有自己的AI堆棧，而NVIDIA則具備向這些國家銷售產品的良好條件。

沙特阿拉伯還在投資本地培訓和研究，以支持這項技術的推廣。其目的不僅僅是購買技術，更在于開發本地使用的技能和系統。

區域分析人士表示，該國希望利用這些基礎設施吸引全球人工智能研究，并幫助孵化本土初創企業。NVIDIA 的參與提升了該項目的可信度，使其對外國投資者更具吸引力。

歐洲的“人工智能超級工廠”和InvestAI計劃

在歐洲，NVIDIA 參與了一項旨在提升 AI 能力的公私合作計劃。InvestAI 計劃將斥資 2000 億歐元用于基礎設施建設。該計劃包括建造多達五座“AI 超級工廠”，每座工廠至少配備 10 萬塊 GPU。

該項目旨在減少歐洲對美國或中國科技的依賴。雖然具體細節尚不明確，但該項目的規模表明，歐洲已將人工智能視為未來經濟實力和數字主權的核心。

這些工廠將支持氣候科學、金融和醫學研究等領域。如果按計劃完成，歐盟將擁有世界上最大的GPU部署之一。

挑戰在于執行。電源、冷卻系統、人才招聘和數據監管都需要關注。隨著歐洲計劃的落實，NVIDIA 的角色可能會從供應商轉變為聯合設計者。

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