Di Sweden, sebuah konsortium yang terdiri daripada Ericsson, AstraZeneca, Saab, dan SEB baru -baru ini mengumumkan perkongsian dengan Nvidia untuk membina sebuah kilang AI yang didorong oleh sistem Grace Blackwell GB 300 terkini. Di Eropah, Inisiatif Kilang AI EU, yang disokong oleh usaha bersama Eurohpc, menubuhkan rangkaian sekurang-kurangnya 15 hab superkomputer AI dan beberapa AI Gigafactories untuk membantu pemula, perusahaan kecil dan sederhana (SM), dan institusi penyelidikan di seluruh bidang seperti kesihatan, dan pembuatan di seluruh Eropah, dan pembuatan di seluruh bidang seperti di seluruh bidang, dan pembuatannya di seluruh bidang seperti kesihatan, dan pembuatan di seluruh Eropah, dan pembuatan di seluruh bidang seperti kesihatan, dan pembuatan di seluruh dunia, dan pembuatan di seluruh bidang, dan pembuatan di seluruh dunia, dan pembuatannya di seluruh bidang seperti kesihatan, dan pembuatan di seluruh Eropah, dan pembuatan di seluruh bidang, dan pembuatan di seluruh dunia, iklim, dan pembuatan di seluruh Eropah, dan pembuatannya di seluruh bidang seperti kesihatan, iklim, dan pembuatan di seluruh Eropah, iklim, dan pembuatan di seluruh Eropah. Di Amerika Syarikat, Nvidia telah mengisytiharkan hasratnya untuk menghasilkan superkomputer AI untuk pertama kalinya, bekerjasama dengan rakan kongsi seperti TSMC, Wistron, Amkor, dan Spil untuk menjana infrastruktur AI sehingga $ 500 bilion dalam tempoh empat tahun akan datang. Begitu juga, di Asia, kedua -dua sektor swasta dan awam melabur dalam membina kilang -kilang AI, yang memberi tumpuan kepada inovasi perniagaan dan latihan bakat AI.

Era kilang AI telah tiba, membawa peluang ekonomi dan peningkatan produktiviti tetapi juga risiko keselamatan dan cabaran tenaga, bersama -sama dengan semakin berkurangan hubungan manusia yang nyata.

Mengapa perusahaan memerlukan kilang AI

Perusahaan di pelbagai industri menggabungkan AI ke dalam proses penyelidikan dan pembangunan mereka. Di Pfizer, AI dan Supercomputing memainkan peranan penting dalam penciptaan Paxlovid, rawatan oral Covid-19 syarikat. Penemuan molekul AI dipercepat, mengurangkan masa yang diperlukan untuk analisis data klinikal, dan memotong masa kitaran pengeluaran sebanyak dua pertiga. Dengan kerjasama NVIDIA dan CLASSIQ, BMW sedang menyiasat bagaimana sinergi kuantum-ai dapat meningkatkan logistik kejuruteraan dan pembuatan kenderaan. Begitu juga, Goldman Sachs menggunakan LLM untuk memudahkan operasi undang -undang dan pematuhan, manakala pelanggan perusahaan Dell menggunakan AGER AI untuk menggunakan pekerja digital di seluruh persekitaran awan dan tepi. Goldman Sachs telah memperkenalkan pembantu GS AI kepada lebih daripada 10,000 pekerja -pekerja, peniaga, dan pengurus aset. Direkayasa ke kemajuan dari automasi tugas asas (seperti proofreading dan terjemahan kod) kepada tingkah laku agensi, sistem ini dilatih untuk meniru pekerja Goldman yang berpengalaman yang membina data yang relevan, menggunakan algoritma yang sesuai, dan mencerminkan nilai firma dan protokol membuat keputusan.

Oleh kerana pengkomputeran menjadi tertanam ke dalam aliran kerja harian, dokumen penggubalan, menghasilkan kod, melakukan pemodelan statistik, bahkan merancang produk baru, permintaan perusahaan untuk mengira adalah melonjak. McKinsey telah melaporkan bahawa dalam tempoh tiga tahun akan datang, 92 peratus syarikat berhasrat untuk meningkatkan pelaburan AI mereka. Untuk mengekalkan kadar, organisasi tidak memerlukan lebih banyak GPU, tetapi keseluruhan rantaian bekalan yang memberikan pengiraan pada skala, kelajuan, dan keselamatan.

Di sinilah kilang AI dimainkan. Tidak seperti pusat data konvensional atau kemudahan fabrikasi cip, kilang-kilang AI menggabungkan tiga lapisan kritikal: pengeluaran cip dan pembungkusan, pemasangan sistem superkomputer, dan penempatan skala pusat data. Dell Technologies, sebagai contoh, dengan kerjasama NVIDIA, telah mengeluarkan Dell AI Factory 2.0, sebuah platform perusahaan akhir-ke-akhir yang disesuaikan untuk AI AI, memudahkan akses data bersekutu, carian semantik, dan gelung maklum balas yang dioptimumkan untuk tenaga kerja digital berskala besar.

Dengan menyatukan fungsi ini, kilang -kilang AI menghapuskan kelewatan antara reka bentuk, pembinaan, dan penempatan. Mereka memberikan syarikat yang lebih besar secara langsung ke atas bagaimana model mereka dilatih, di mana data mereka disimpan, dan bagaimana infrastruktur mereka yang tahan terhadap gangguan global.

Kilang AI ditakrifkan semula

Nvidia kini menawarkan platform kilang AI yang bersepadu yang bertujuan untuk mempercepat pengembangan ini. Ia merangkumi bukan sahaja komponen perkakasan tetapi timbunan perisian dan orkestrasi lengkap. Ekosistem Tensoror menyokong kesimpulan AI berprestasi tinggi, manakala NVIDIA Dynamo dan NIM microservices menyelaraskan penggunaan dan pengoptimuman model. Data Flywheel memudahkan penyesuaian berterusan berdasarkan maklum balas dunia nyata, memastikan sistem AI bertambah baik dari masa ke masa.

Platform stack penuh NVIDIA membolehkan kilang-kilang AI berfungsi sama seperti garis perhimpunan perindustrian untuk kecerdasan. Bahan mentah terdiri daripada model asas, data pelanggan, dan toolkit. Input ini dibentuk oleh latihan berprestasi tinggi, penalaan halus, dan kesimpulan, sementara gelung maklum balas yang berterusan membolehkan sistem menyesuaikan diri dan meningkatkan dalam masa nyata.

Penyelesaian NVIDIA Blackwell Ultra berasaskan GB300 NVL72 memberikan 50 kali lebih tinggi untuk penalaran AI daripada lelaran sebelumnya. DGX SuperPOD NVIDIA mengintegrasikan kuasa pengiraan ini ke dalam sistem siap sedia, manakala DGX Cloud menyampaikan infrastruktur AI yang sama hampir melalui penyedia awan utama. Kedua -dua pilihan memberi kuasa kepada perusahaan untuk skala dengan cepat tanpa mengorbankan prestasi.

Untuk mengharmonikan semua elemen ini, Nvidia's Omniverse Blueprint menyediakan cara untuk mensimulasikan seluruh kilang sebagai kembar digital, mengoptimumkan reka bentuk, susun atur, dan aliran kerja dalam persekitaran maya.

Mengubah sifat pekerjaan

Tidak seperti loji pembuatan tradisional, kilang -kilang AI tidak menjanjikan pekerjaan besar -besaran di lantai kilang. Sebaliknya, mereka mengadakan peralihan ke arah peranan tinggi, peranan disiplin termasuk: 1) arkitek kembar digital yang memodelkan aliran kerja perindustrian dalam simulasi; 2) Jurutera Operasi AI yang mengawasi dan memperbaiki prestasi kilang; 3) Pakar yang memprogram dan mengekalkan sistem automatik.

Kedudukan ini lebih sedikit tetapi lebih tinggi dalam kerumitan dan potensi upah. Dalam banyak aspek, kilang AI mencerminkan peralihan yang lebih luas dari tugas kognitif rutin ke kemahiran kognitif yang maju. Peralihan ini memerlukan integrasi kepakaran di seluruh sains komputer, statistik, pembuatan, dan pengurusan proses untuk menangani masalah secara komprehensif.

Di GTC 2025 pada awal tahun ini, Jensen Huang melancarkan "Blue," sebuah robot yang mampu belajar tugas dengan memodelkan persekitaran fizikal, satu kejayaan yang disokong oleh kilang -kilang AI yang sama sekarang. Dengan keupayaan pengeluaran besar -besaran, kilang -kilang AI bukan sahaja akan menguasai model digital tetapi juga mengarang generasi robot fizikal generasi akan datang untuk logistik, pembuatan, penjagaan kesihatan, dan penggunaan domestik.

Oleh itu, kilang -kilang AI memenuhi peranan ganda: mereka mengekalkan revolusi perisian sementara serentak memandu transformasi perkakasan AI.

Cabaran Alam Sekitar

Walau bagaimanapun, kelebihan ini tidak datang tanpa kos. Kilang-kilang AI adalah intensif tenaga dan, jika tidak diurus, karbon berat. Dengan Oracle merancang pelaburan $ 40 bilion dalam cip Nvidia untuk kemudahan Stargate Abilene, Texas, yang dijangka menyampaikan 1.2 gigawatts pengiraan, kemampanan adalah kebimbangan utama.

Untuk mengurangkan ini, Nvidia dan rakan-rakannya menggunakan teknologi canggih. Rendaman cecair dan sistem penyejukan langsung ke cip sedang dilaksanakan untuk mengurangkan perbelanjaan tenaga dengan ketara ke atas pengurusan terma. GPU Blackwell NVIDIA, yang digunakan dalam sistem GB200 NVL72, menawarkan sehingga 25 kali lebih banyak kesimpulan yang cekap tenaga berbanding dengan generasi terdahulu, meningkatkan output pengiraan per watt.

Sementara itu, beberapa kilang AI terletak bersama dengan sumber tenaga boleh diperbaharui untuk mengurangkan pergantungan pada bahan api fosil. Sebagai contoh, Sweden membantu kilang -kilang AI melalui perkongsian tenaga hijau yang memanfaatkan kuasa hidroelektriknya yang banyak. Datacenters Microsoft di Finland sama-sama mengutamakan sumber elektrik rendah karbon.

Kemampanan kini merupakan prasyarat reka bentuk, bukan satu peringatan. Masa depan kilang -kilang AI mungkin bergantung bukan sahaja pada berapa banyak pengiraan yang mereka sampaikan, tetapi bagaimana secara bertanggungjawab mereka menyampaikannya, mengimbangi kecekapan tenaga dengan keupayaan AI. Sebagai peralihan AI dari awan ke dalam ekosistem kilang, organisasi dan negara yang memimpin dalam pembangunan jangka panjang domain ini akan membentuk kontur ekonomi global.

Atas ialah kandungan terperinci Rakan kongsi Nvidia dengan Konsortium Sweden: Kilang AI Menentukan semula Ekonomi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!