在瑞典，由愛立信，阿斯利康，薩博和SEB組成的財團(tuán)最近宣布與NVIDIA建立合作夥伴關(guān)係，以建造由最新的Grace Blackwell GB 300 Systems驅(qū)動的AI工廠。在歐洲，在EuroHPC聯(lián)合承諾的支持下，歐盟的AI工廠倡議正在建立至少15個AI-Ai-Timimizemed超級計算樞紐和幾個AI GIGAFACTOIRE，以協(xié)助創(chuàng)業(yè)公司，中小型企業(yè)（SMES），以及整個範(fàn)圍內(nèi)的醫(yī)療保健，氣候和整個歐洲的企業(yè)。在美國，NVIDIA宣布了首次與國內(nèi)生產(chǎn)AI超級計算機(jī)的意圖，與TSMC，Wistron，Amkor和Spil等合作夥伴合作，在未來四年內(nèi)生成高達(dá)5000億美元的AI基礎(chǔ)設(shè)施。同樣，在亞洲，私營部門和公共部門都在投資建造AI工廠，專注於商業(yè)創(chuàng)新和培訓(xùn)AI才能。

人工智能工廠的時代已經(jīng)到來，帶來了經(jīng)濟(jì)機(jī)會和提高生產(chǎn)率，同時也帶來了安全風(fēng)險和能源挑戰(zhàn)，以及有形人類聯(lián)繫的減少。

為什麼企業(yè)需要AI工廠

各個行業(yè)的企業(yè)都將AI納入其研發(fā)過程中。在輝瑞（Pfizer），AI和超級計算在公司的Covid-19口服處理Paxlovid中起著至關(guān)重要的作用。 AI加快了分子發(fā)現(xiàn)，將臨床數(shù)據(jù)分析所需的時間減半，並將生產(chǎn)週期時間減少三分之二。寶馬與NVIDIA和Classiq合作，正在研究量子-AI協(xié)同作用如何增強(qiáng)車輛工程和製造物流。同樣，高盛（Goldman Sachs）採用LLM來簡化法律和合規(guī)性操作，而戴爾（Dell）的企業(yè)客戶正在利用代理AI在雲(yún)和邊緣環(huán)境中部署數(shù)字工人。高盛（Goldman Sachs）已向超過10,000名員工（銀行，交易員和資產(chǎn)經(jīng)理）介紹了其GS AI助理。該系統(tǒng)從基本的任務(wù)自動化（例如校對和代碼翻譯）到代理行為進(jìn)行了設(shè)計，該系統(tǒng)經(jīng)過培訓(xùn)，可以模仿經(jīng)驗豐富的高盛員工 - 協(xié)會相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用適當(dāng)?shù)乃惴ㄒ约胺从彻镜膬r值觀和決策協(xié)議。

隨著計算嵌入每日工作流程，起草文檔，生成代碼，執(zhí)行統(tǒng)計建模，甚至設(shè)計新產(chǎn)品，企業(yè)對計算的需求也在激增。麥肯錫報告說，在未來三年中，有92％的公司打算提高其AI投資。為了保持步伐，組織不僅需要更多的GPU，還需要整個以規(guī)模，速度和安全性提供計算的供應(yīng)鏈。

這是AI工廠發(fā)揮作用的地方。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心或芯片製造設(shè)施不同，AI工廠結(jié)合了三個關(guān)鍵層：芯片生產(chǎn)和包裝，超級計算機(jī)系統(tǒng)組件和數(shù)據(jù)中心尺度部署。例如，Dell Technologies與NVIDIA合作，已發(fā)布了Dell AI Factory 2.0，這是一種針對代理AI量身定制的端到端企業(yè)平臺，可促進(jìn)聯(lián)合數(shù)據(jù)訪問，語義搜索，語義搜索和針對大型數(shù)字勞動力的反饋循環(huán)。

通過合併這些功能，AI工廠消除了設(shè)計，構(gòu)建和部署之間的延遲。他們賦予公司更大的直接控制模型的培訓(xùn)，存儲數(shù)據(jù)的位置以及其基礎(chǔ)架構(gòu)如何抵制全球破壞的彈性。

AI工廠重新定義

NVIDIA現(xiàn)在提供了一個完全集成的AI工廠平臺，旨在加速這一擴(kuò)展。它不僅包含硬件組件，還包括完整的軟件和編排堆棧。 Tensorrt生態(tài)系統(tǒng)支持高性能AI推斷，而Nvidia Dynamo和Nim Microservices簡化了部署和模型優(yōu)化。數(shù)據(jù)飛輪促進(jìn)基於現(xiàn)實世界反饋的連續(xù)定制，以確保AI系統(tǒng)隨著時間的推移而改善。

NVIDIA的全棧平臺使AI工廠能夠運(yùn)行類似於智能的工業(yè)裝配線。原材料由基礎(chǔ)模型，客戶數(shù)據(jù)和工具包組成。這些輸入是通過高性能訓(xùn)練，微調(diào)和推理來塑造的，而持續(xù)的反饋迴路使系統(tǒng)可以實時適應(yīng)和增強(qiáng)。

NVIDIA Blackwell Ultra-ultra基GB300 NVL72解決方案為AI推理提供了50倍的輸出，是以前的迭代。 NVIDIA的DGX SUPERPOD將此計算能力集成到現(xiàn)成的系統(tǒng)中，而DGX Cloud實際上通過主要的雲(yún)提供商提供了相同的AI基礎(chǔ)架構(gòu)。這兩種選擇都使企業(yè)能夠迅速擴(kuò)展，而無需犧牲績效。

為了協(xié)調(diào)所有這些元素，NVIDIA的Omniverse藍(lán)圖提供了一種模擬整個工廠，例如數(shù)字雙胞胎，在虛擬環(huán)境中優(yōu)化設(shè)計，佈局和工作流程。

改變工作的本質(zhì)

與傳統(tǒng)的製造廠不同，AI工廠不承諾在工廠地板上大規(guī)模就業(yè)。取而代之的是，他們預(yù)示著向高技能，跨學(xué)科角色的過渡，包括：1）在模擬中對工業(yè)工作流進(jìn)行建模的數(shù)字雙胞胎建築師； 2）監(jiān)督和完善工廠績效的AI-oferations工程師； 3）編程和維護(hù)自動化系統(tǒng)的專家。

這些位置的數(shù)量較少，但複雜性和工資潛力較高。在許多方面，AI工廠反映了從常規(guī)認(rèn)知任務(wù)到高級認(rèn)知技能的更廣泛的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變需要跨計算機(jī)科學(xué)，統(tǒng)計，製造和流程管理的專業(yè)知識的整合，以全面解決問題。

在今年早些時候的GTC 2025上，詹森黃（Jensen Huang）推出了“藍(lán)色”（Blue），該機(jī)器人能夠通過建模物理環(huán)境來學(xué)習(xí)任務(wù)，這是同一基礎(chǔ)架構(gòu)AI工廠現(xiàn)在支持的基礎(chǔ)的突破。憑藉質(zhì)量生產(chǎn)能力，AI工廠不僅可以為數(shù)字模型提供動力，而且還可以為物流，製造業(yè)，醫(yī)療保健和家庭使用製造下一代的物理機(jī)器人。

AI工廠因此扮演了雙重角色：他們在同時驅(qū)動AI硬件轉(zhuǎn)換的同時維持軟件革命。

環(huán)境挑戰(zhàn)

但是，這些優(yōu)勢並非沒有成本。人工智能工廠是能源密集型的，如果不受管理的話，碳含量較高。隨著Oracle計劃對NVIDIA芯片進(jìn)行400億美元的投資，用於其總部位於德克薩斯州的星際之門工廠，預(yù)計將提供1.2吉瓦的計算，可持續(xù)性是一個關(guān)鍵問題。

為了減輕這一點(diǎn)，NVIDIA及其合作夥伴正在部署尖端技術(shù)。正在實施液體浸入和直接芯片冷卻系統(tǒng)，以大大減少熱管理的能量消耗。與前幾代相比，在GB200 NVL72系統(tǒng)中使用的NVIDIA的Blackwell GPU可提供高達(dá)25倍的節(jié)能推斷，從而增強(qiáng)了每瓦計算的計算輸出。

同時，某些AI工廠與可再生能源共同置於降低對化石燃料的依賴。例如，瑞典通過利用其豐富的水力發(fā)電的綠色能源合作夥伴關(guān)係來幫助AI工廠。微軟在芬蘭的數(shù)據(jù)中心同樣優(yōu)先考慮低碳電力採購。

可持續(xù)性現(xiàn)在是設(shè)計的先決條件，而不是事後的想法。 AI工廠的未來不僅取決於他們提供了多少計算，還取決於它們的負(fù)責(zé)任程度，將能源效率與AI功能之間的平衡。隨著AI從雲(yún)到工廠生態(tài)系統(tǒng)的過渡，在該領(lǐng)域的長期發(fā)展中佔據(jù)主導(dǎo)地位的組織和國家將影響全球經(jīng)濟(jì)的輪廓。

以上是NVIDIA與瑞典財團(tuán)合作：AI工廠重新定義經(jīng)濟(jì)的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！