黄仁勋发布模块化AI工厂方案：部署时间从半年缩短至14天 原创

产联社编译

在英伟达GTC大会上，英伟达（NVIDIA）推出模块化AI工厂参考设计DSX POD，计划通过提前完成设备集成和验证，缩短AI基础设施的现场部署时间。与此同时，公司公布智能体安全、企业数据接入及机器人开发等方面的新技术，并展示其在企业运营、工业制造和医疗等领域的应用。

据英伟达官网10月21日发布的柏林GTC大会现场报道，公司创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在主题演讲中介绍了上述进展。此次大会于当地时间10月20日至22日在德国柏林举行，设置100多场会议，涵盖智能体AI、机器人、物理AI、开放模型及加速计算。

模块化部署AI工厂，现场安装最快缩至14天

此次推出的DSX POD是一套基于Vera Rubin计算平台的完整AI工厂参考设计。合作伙伴可在模块化集装箱内完成建设，并在交付前完成系统集成和验证。在场地供电等配套设施准备就绪后，现场部署时间可从六个月缩短至14天。

这里的“AI工厂”，是指利用计算设备、软件和模型生成AI输出的基础设施。英伟达提供的技术体系涵盖硬件、系统软件、CUDA-X加速计算库及模型，支持企业建设和运营此类设施。

黄仁勋表示，Vera Rubin已全面投产，其计算平台的处理范围正从模型和大语言模型扩展至整个AI智能体。英伟达还称，DSX AI工厂平台可将冷却用水量最多减少100%，并在实现相同AI产出的情况下，将耗电量最多降低30%。

欧洲是此次技术推广的重要市场。英伟达表示，在此前一周途经巴黎、伦敦、斯德哥尔摩和都柏林的行程中，公司承诺向欧洲科技生态投入近100亿美元，目前在欧洲拥有超过1.2万家合作伙伴。

推出OpenShell沙箱隔离权限，打通智能体安全与数据

黄仁勋表示，智能体不仅包含模型，还需要协调任务和记忆的运行框架、隔离运行环境的沙箱，以及知识和工具。

为管理智能体访问文件、网络和其他资源时的风险，英伟达推出面向安全AI智能体的OpenShell参考架构。该架构基于开源运行环境OpenShell，通过内核级沙箱限制智能体的运行权限，并对其访问文件、网络和其他资源的行为实施策略控制和监测。

企业数据接入是另一项重点。新推出的NVIDIA Agent Knowledge Foundation通过模型和软件库，将智能体与文档中的非结构化信息、数据库中的结构化数据连接起来。其中，Nemotron工具支持文档解析、查询向量化和信息重排序，Kumo模型则用于根据结构化数据进行预测。

英伟达还展示了智能体在不同行业中的应用：生命科学企业Lila Sciences利用虚拟实验辅助设计潜在的B细胞淋巴瘤疗法；西门子（Siemens）在德国埃尔朗根工厂通过数字孪生测试新产品投产方案；达索系统（Dassault Systèmes）则利用工程智能体开展汽车仿真和设计改进。

拓展物理AI，覆盖医疗、自动驾驶与机器人

除企业软件应用外，英伟达继续推进物理AI，即让机器感知现实环境并采取行动的技术。

医疗领域，英伟达正与西门子医疗（Siemens Healthineers）开发AI赋能的放射治疗技术。相关系统结合治疗规划、患者及设备的数字孪生、实时影像和传感器数据，在患者身体及肿瘤发生变化时调整照射目标。

汽车领域，沃尔沃汽车（Volvo Cars）正在采用Hyperion计算平台和Alpamayo Stack软件。梅赛德斯—奔驰（Mercedes-Benz）、大众商用车（Volkswagen Commercial Vehicles）等企业也展示了基于Hyperion的自动驾驶出行应用，涉及L3、L4级汽车及未来自动驾驶出租车队。

机器人领域，英伟达宣布推出基于Isaac GR00T的参考人形机器人Agile ONE SN，拥有31个自由度，预计2027年推出，目标是将研究人员的前期准备时间从数周缩短至数天。研究人员既可使用完整开发流程，也可选用部分组件。

这一平台依托英伟达的开放物理AI技术栈，覆盖数据采集、机器人模型、仿真训练及运行环节。Agility Robotics、Figure、库卡（KUKA）和NEURA Robotics等企业已基于同一平台开展开发。

从基础设施部署到企业智能体，再到现实场景中的机器与设备，英伟达此次发布的技术覆盖了AI开发和应用的多个环节。黄仁勋表示，欧洲企业不仅应使用AI，也应具备生产AI的能力，公司希望通过上述平台推动欧洲AI经济发展。

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