台湾产业巨头携手英伟达,加速全球AI基础设施建设
台湾拥有超过500家英伟达生态系统合作伙伴,超过100万个用于英伟达Vera Rubin基础设施的MGX机架组件来自台湾25个工厂。随着Vera Rubin全面投产以支持全球AI工厂,生态链覆盖从晶圆和芯片合作伙伴(如台积电、日月光等)到制造和系统领导者(如富士康、广达等)。这些伙伴不仅建设AI工厂,还将加速计算、模拟、AI智能体及物理AI应用于自身运营,提高制造效率。台积电利用CUDA-X库和AI模型改进光刻和工艺;富士康基于英伟达工厂运营蓝图构建MoMClaw智能体,预计根因分析提速80%,生产率提升15%;广达使用Omniverse数字孪生加速工厂规划;纬创通过Omniverse DSX实现布局分析提速70%并降低电力需求;和硕采用缺陷图像生成智能体减少AI视觉检测部署时间67%;英业达通过合成缺陷数据缩短AI部署时间约25%。
台湾是全球AI基础设施的核心制造基地,拥有超过500家英伟达生态系统合作伙伴。超过100万个用于英伟达Vera Rubin基础设施的MGX机架组件,在台湾25个工厂组装完成。随着Vera Rubin全面投产以支持全球自主AI工厂,这一生态系统覆盖了从关键晶圆和芯片合作伙伴(如台积电、SPIL、Kinsus、KYEC和UMTC)到制造和系统领导者(包括富士康、广达云科技(QCT)、纬创、和硕和英业达)的完整供应链。
但这些合作伙伴不仅仅是建设AI工厂。他们也在将加速计算、模拟、AI智能体和物理AI应用于自身运营,为AI如何使先进制造更快、更高效、更具适应性树立了典范。
台积电正在应用英伟达CUDA-X库和AI模型,涵盖计算光刻、晶体管和工艺模拟、先进过程控制、良率分析、工厂运营和检测。英伟达cuLitho在相同拥有成本下,比基于CPU的计算光刻提升了20-50%的成本效益或周期时间;cuEST库平均提升半导体材料模拟性能50倍;cuML库、Metropolis平台和TAO工具包加速了材料模拟、改进了过程控制并增强了罕见缺陷检测。
富士康利用英伟达工厂运营蓝图和NemoClaw蓝图构建了其制造运营管理智能体MoMClaw,通过自然语言界面将传感器和机器信号与专业智能体连接,为工厂管理人员和操作员提供实时答案和行动计划,并配备英伟达OpenShell隐私控制和安全护栏。预计根因分析时间可加快80%,劳动生产率提升15%,机器故障率下降10%。
富士康还部署了DeepHow的SOP验证视觉AI系统(基于英伟达Cosmos和Metropolis视频搜索与摘要蓝图),以提高复杂制造流程的可视性,使首次通过良率提升3%。公司同时将英伟达Isaac Teleop、Isaac Sim、Isaac Lab和ROS 2应用于工厂中的轮式人形机器人,支持精密装配任务如取放、双臂协作和力控螺丝紧固。富士康在台湾建设的14亿美元AI云超算中心,由10,000颗英伟达GPU驱动,采用英伟达GB300 NVL72混合冷却架构。
广达云科技(QCT)利用英伟达Omniverse数字孪生加速工厂规划,使工程、运营和物流团队共享设计数据,实现更快速的布局反馈、优化的工作流和更好的空间利用。QCT还与其子公司Techman Robot合作开发物理AI开发者套件,使用QuantaGrid系统进行数据生成和模型训练。Techman Robot采用英伟达Jetson Thor和Isaac GR00T平台支持其下一代机器人(包括TM Xplore I人形机器人)的开发,用于服务器风扇组装等高级工业任务。
纬创正在使用英伟达Omniverse DSX蓝图、PhysicsNeMo框架和Cadence Reality DC Design模拟全球制造工厂的烧机环境,以优化AI服务器制造。这些工作流在纬创的英伟达AI基础设施上运行(配备英伟达RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU),通过动态机架优化,可将布局分析速度提升高达70%,并将设施电力需求降低20%。
和硕采用英伟达Omniverse DSX蓝图,开发模拟就绪资产,连接设计数据、热模拟、数字孪生和物理鉴定,加速AI工厂的设计和部署。和硕还使用英伟达缺陷图像生成物理AI智能体(基于Cosmos世界基础模型和Isaac Sim)生成合成缺陷数据,将AI视觉检测部署时间减少67%,运营工作量减少10%。
英业达在其观察智能体中使用缺陷图像生成智能体,为自动光学检测生成合成缺陷数据。在笔记本外观检测中,内部验证产生了超过10,000张合成缺陷图像,显示出将真实数据收集和手动标注减少约30%、AI部署时间缩短约25%、异常检测改进约10%的潜力。
随着英伟达Vera Rubin全面投产,台湾制造企业正展示如何将AI基础设施融入自身制造引擎——利用加速计算、模拟、智能体和物理AI来构建下一代AI系统。