In Schweden kündigte ein Konsortium aus Ericsson, AstraZeneca, Saab und Seb kürzlich Partnerschaften mit Nvidia an, um eine KI -Fabrik zu errichten, die von den neuesten Grace Blackwell GB 300 -Systemen angetrieben wird. Innerhalb Europas errichtet die AI-Fabrikinitiative der EU, die vom gemeinsamen Unternehmen EuroHPC unterstützt wird, ein Netzwerk von mindestens 15 AI-optimierten Supercomputing-Hubs und mehreren KI-Gigafaktorien, um Startups, kleine und mittelgro?e Unternehmen (KMU) sowie Forschungsinstitute über Fields wie Gesundheitswesen wie Gesundheitswesen und Fertigung und Erzeuger und das Herstellen von Europa und das Herstellen von Europa und das Herstellen von Europa und das Erstellen zu unterstützen. In den USA hat Nvidia seine Absicht erkl?rt, zum ersten Mal KI -Supercomputer im Inland zu produzieren und in den n?chsten vier Jahren mit Partnern wie TSMC, Wistron, Amkor und SPIL zusammenzuarbeiten, um AI -Infrastruktur im Wert von bis zu 500 Milliarden US -Dollar zu generieren. Ebenso investieren in Asien sowohl der private als auch der ?ffentliche Sektor in den Bau von KI -Fabriken, wobei sie sich auf Business Innovation und Training AI -Talente konzentrieren.

Die ?ra der AI -Fabriken ist eingetroffen, die wirtschaftliche M?glichkeiten und die Produktivit?t, aber auch Sicherheitsrisiken und Energieprobleme sowie die Abnahme von konkreten menschlichen Verbindungen einbringen.

Warum Unternehmen KI -Fabriken ben?tigen

Unternehmen in verschiedenen Branchen nehmen KI in ihre Forschungs- und Entwicklungsprozesse ein. Bei Pfizer spielten AI und Supercomputing eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Paxlovid, der oralen Behandlung des Unternehmens. Die KI beschleunigte die Molekülentdeckung, halbierte die für die klinische Datenanalyse erforderliche Zeit und kürzte die Produktionszykluszeit um zwei Drittel. In Zusammenarbeit mit NVIDIA und CLASSIQ untersucht BMW, wie Quanten-AI-Synergien die Fahrzeugtechnik und die Fertigungslogistik verbessern k?nnen. In ?hnlicher Weise setzt Goldman Sachs LLMs ein, um die Rechts- und Compliance -Operationen zu vereinfachen, w?hrend die Unternehmen von Dell Enterprise nutzen die Agent -KI, um digitale Arbeitnehmer in Cloud- und Kantenumgebungen bereitzustellen. Goldman Sachs hat seinen GS -AI -Assistenten in über 10.000 Mitarbeiter vorgestellt - Gebühren, H?ndler und Verm?gensverwalter gleicherma?en. Das System entwickelt sich, um von der grundlegenden Aufgabenautomatisierung (z. B. Korrekturlesen und Codeübersetzung) bis zum Agentenverhalten zu entwickeln, und wird geschult, um einen erfahrenen Goldman-Mitarbeiter nachzuahmen. Sie berücksichtigen relevante Daten, die Anwendung geeigneter Algorithmen und die Reflexion der Werte und Entscheidungsprotokolle des Unternehmens.

Wenn das Computer in t?gliche Workflows eingebettet wird, Dokumente entwerfen, Code generieren, eine statistische Modellierung durchführen, sogar neue Produkte entwerfen, steigt die Unternehmensnachfrage nach Rechenaufwand. McKinsey hat berichtet, dass 92 Prozent der Unternehmen in den n?chsten drei Jahren ihre KI -Investitionen steigern wollen. Um Schritt zu halten, ben?tigen Unternehmen nicht nur mehr GPUs, sondern auch ganze Lieferketten, die Berechnung in Skala, Geschwindigkeit und Sicherheit bieten.

Hier kommen KI -Fabriken ins Spiel. Im Gegensatz zu herk?mmlichen Rechenzentren oder Chip-Herstellungsanlagen kombinieren KI-Fabriken drei kritische Schichten: die Chipproduktion und -verpackung, die Bereitstellung von Supercomputersystemen und Bereitstellung von Rechenzentren. Dell Technologies, beispielsweise in Zusammenarbeit mit NVIDIA, hat Dell AI Factory 2.0 ver?ffentlicht, eine End-to-End-Enterprise-Plattform, die auf die Agenten-KI zugeschnitten ist und die f?derierten Datenzugriff, semantische Suche und Feedback-Schleifen für digitale gro?technische Arbeitskr?fte erleichtert.

Durch die Konsolidierung dieser Funktionen beseitigen KI -Fabriken Verz?gerungen zwischen Design, Konstruktion und Einsatz. Sie gew?hren Unternehmen eine gr??ere direkte Kontrolle darüber, wie ihre Modelle geschult werden, wo ihre Daten gespeichert werden, und wie belastbar ihre Infrastruktur gegen globale St?rungen ist.

AI -Fabrik neu definiert

NVIDIA bietet nun eine vollst?ndig integrierte AI -Fabrikplattform an, die darauf abzielt, diese Expansion zu beschleunigen. Es umfasst nicht nur Hardwarekomponenten, sondern auch einen vollst?ndigen Software- und Orchestrierungsstapel. Das Tensorrt-?kosystem unterstützt Hochleistungs-KI-Inferenz, w?hrend Nvidia Dynamo und Nim Microservices die Bereitstellung und die Modelloptimierung rationalisieren. Data Schwungrad erleichtert eine kontinuierliche Anpassung anhand der realen Feedback, um sicherzustellen, dass sich KI-Systeme im Laufe der Zeit verbessern.

Mit der Full-Stack-Plattform von Nvidia k?nnen KI-Fabriken den industriellen Montage-Linien für Intelligenz ?hneln. Rohstoffe bestehen aus Grundmodellen, Kundendaten und Toolkits. Diese Eingaben werden durch Hochleistungstraining, Feinabstimmung und Inferenz geformt, w?hrend laufende Rückkopplungsschleifen es erm?glichen, dass Systeme in Echtzeit anpassen und verbessert werden.

Die NVIDIA Blackwell Ultra-basierte GB300 NVL72-L?sung bietet eine 50-mal h?here Ausgabe für das Argumentieren von AI als frühere Iterationen. Der DGX Superpod von NVIDIA integriert diese Rechenleistung in ein nutzendes System, w?hrend die DGX Cloud die gleiche KI-Infrastruktur praktisch über gro?e Cloud-Anbieter liefert. Beide Optionen erm?glichen Unternehmen, schnell zu skalieren, ohne die Leistung zu beeintr?chtigen.

Um all diese Elemente zu harmonisieren, bietet Nvidia's Omniverse Blueprint die M?glichkeit, ganze Fabriken als digitale Zwillinge zu simulieren und Design, Layout und Workflows in einer virtuellen Umgebung zu optimieren.

Ver?nderung der Natur der Arbeit

Im Gegensatz zu herk?mmlichen Produktionsanlagen versprechen KI -Fabriken keine Massenbesch?ftigung im Fabrik. Stattdessen l?uteten sie einen übergang zu hochqualifizierten, interdisziplin?ren Rollen, einschlie?lich: 1) digitale Zwillingsarchitekten, die industrielle Arbeitsabl?ufe in Simulationen modellieren; 2) Ingenieure von AI-Operationen, die die Fabrikleistung überwachen und verfeinern; 3) Spezialisten, die automatisierte Systeme programmieren und pflegen.

Diese Positionen sind zahlreicher, aber h?her, Komplexit?t und Lohnpotential. In vielerlei Hinsicht spiegelt die KI -Fabrik eine breitere Verschiebung von routinem??igen kognitiven Aufgaben zu fortgeschrittenen kognitiven F?higkeiten wider. Diese Verschiebung erfordert die Integration von Fachwissen in Bezug auf Informatik, Statistik, Fertigung und Prozessmanagement, um Probleme umfassend anzugehen.

Bei GTC 2025 Anfang dieses Jahres enthüllte Jensen Huang ?Blue“, einen Roboter, der auf Aufgaben lernt, indem er physische Umgebungen modellierte, ein Durchbruch, der von denselben Fabriken der Infrastruktur -AI -Fabriken untermauert wird. Mit Massenproduktionsf?higkeiten werden AI -Fabriken nicht nur digitale Modelle mit Strom versorgen, sondern auch die n?chste Generation von physischen Robotern für Logistik, Fertigung, Gesundheitswesen und Haushaltsnutzung herstellen.

KI -Fabriken erfüllen somit eine doppelte Rolle: Sie halten die Software -Revolution auf, w?hrend sie gleichzeitig eine AI -Hardware -Transformation vorantreiben.

Die Umweltherausforderung

Diese Vorteile kommen jedoch nicht ohne Kosten. KI-Fabriken sind energieintensiv und, wenn auch nicht verwaltet, kohlenstoffarzt. Mit der Planung von 40 Milliarden US-Dollar in NVIDIA-Chips für seine in Abilene, Texas, ans?ssige Stargate-Einrichtung, die voraussichtlich 1,2 Gigawatt Rechenfaktor liefern, ist Nachhaltigkeit ein wesentliches Anliegen.

Um dies zu lindern, setzen Nvidia und seine Partner innovative Technologien ein. Das Eintauchen von flüssigem und direkten Kühlsystemen werden implementiert, um den Energieverbrauch für das thermische Management erheblich zu verringern. Der Blackwell-GPUs von NVIDIA, der in den GB200 NVL72-Systemen verwendet wird, bietet im Vergleich zu früheren Generationen eine bis zu 25-mal energieeffizientere Inferenz, wodurch die Rechenleistung pro Watt verbessert wird.

In der Zwischenzeit werden einige KI-Fabriken mit erneuerbaren Energiequellen zusammengeführt, um die Abh?ngigkeit von fossilen Brennstoffen zu verringern. Schweden beispielsweise hilft KI -Fabriken durch Green Energy Partnerships, die seine reichlich vorhandene Wasserkraft nutzen. Die Rechenzentren von Microsoft in Finnland haben in ?hnlicher Weise kohlenstoffarme Strombeschaffung priorisiert.

Nachhaltigkeit ist jetzt eine Voraussetzung für Design, kein nachtr?glicher Gedanke. Die Zukunft von AI -Fabriken h?ngt nicht nur davon ab, wie viel Berechnung sie liefern, sondern auch davon, wie verantwortungsbewusst sie sie liefern und die Energieeffizienz mit KI -F?higkeiten ausbalancieren. Wenn die KI von der Cloud in ein ?kosystem der Fabriken übergeht, werden die Organisationen und L?nder, die in der langfristigen Entwicklung dieser Dom?ne die Führung übernehmen, die Konturen der Weltwirtschaft beeinflussen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNvidia arbeitet mit dem schwedischen Konsortium zusammen: AI Factory definiert die Wirtschaft neu. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!