На Тайване расположено более 500 партнёров NVIDIA по экосистеме. Более 1 миллиона компонентов для стоек NVIDIA MGX для инфраструктуры NVIDIA Vera Rubin собираются на Тайване с 25 заводских площадок.
По мере того как Vera Rubin выходит на полную производственную мощность для обеспечения агентных ИИ-фабрик по всему миру, эта экосистема охватывает всю цепочку поставок — от ключевых партнёров по пластинам и чипам, таких как TSMC, SPIL, Kinsus, KYEC и UMTC, до лидеров производства и систем, включая Foxconn, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron и Inventec.
Но эти партнёры делают больше, чем просто строят ИИ-фабрики. Они применяют ускоренные вычисления, симуляцию, ИИ-агентов и физический ИИ в собственных операциях, создавая модель того, как ИИ может сделать производство быстрее, эффективнее и адаптивнее.
Производственные лидеры Тайваня строят будущее ИИ с помощью NVIDIA AI
На всех этапах производства чипов, сборки серверов и заводских операций производственные лидеры Тайваня применяют технологии NVIDIA для изменения того, как ИИ-инфраструктура проектируется, строится, тестируется и масштабируется.
TSMC применяет библиотеки NVIDIA CUDA-X и модели ИИ в вычислительной литографии, моделировании транзисторов и процессов, управлении технологическими процессами, анализе выхода годных, операциях на фабриках и инспекции. NVIDIA cuLitho повышает экономическую эффективность или сокращает время цикла на 20–50% по сравнению с вычислительной литографией на CPU при той же стоимости владения, а библиотека NVIDIA cuEST ускоряет моделирование полупроводниковых материалов в среднем в 50 раз. Библиотека cuML, платформа Metropolis и инструментарий TAO помогают ускорить моделирование материалов, улучшить управление процессами и усилить контроль редких дефектов.
Foxconn использует новые чертежи NVIDIA Factory Operations Blueprint и NemoClaw для создания MoMClaw — агента управления производственными операциями, соединяя сигналы датчиков и машин со специализированными агентами, которые предоставляют руководителям заводов и операторам ответы и планы действий в реальном времени через интерфейс на естественном языке с контролем конфиденциальности NVIDIA OpenShell и защитными ограничениями.
Foxconn оценивает ускорение анализа первопричин на 80%, повышение производительности труда на 15% и снижение частоты отказов оборудования на 10%.
Foxconn также использует систему ИИ проверки стандартных операционных процедур DeepHow с NVIDIA Cosmos и чертежом NVIDIA Metropolis для поиска и обобщения видео (VSS), чтобы получить лучшую видимость сложных производственных процессов, что приводит к повышению эффективности производства и увеличению выхода годных с первого раза на 3%. Компания также применяет NVIDIA Isaac Teleop, Isaac Sim, Isaac Lab и ROS 2 к колёсным гуманоидным роботам, работающим на её заводах, для поддержки задач точной сборки, таких как «возьми и положи», двуручное сотрудничество и затяжка винтов с контролем усилия.
Центр облачного суперкомпьютинга Foxconn на Тайване стоимостью 1,4 миллиарда долларов — работающий на 10 000 GPU NVIDIA — строится с использованием гибридной охлаждающей архитектуры NVIDIA GB300 NVL72.
Quanta Cloud Technology (QCT) использует цифровые двойники на базе NVIDIA Omniverse для ускорения планирования заводов, предоставляя инженерным, операционным и логистическим командам общий доступ к проектным данным для более быстрой обратной связи по планировке, оптимизации рабочих процессов и улучшению использования пространства.
QCT также работает с дочерней компанией Techman Robot над набором для разработки физического ИИ, который использует системы QuantaGrid для генерации данных и обучения моделей. Techman Robot использует NVIDIA Jetson Thor и платформу Isaac GR00T для поддержки разработки своих роботов следующего поколения, включая гуманоида TM Xplore I, для сложных промышленных задач, таких как сборка вентиляторов серверов.
Wistron использует чертёж NVIDIA Omniverse DSX, фреймворк NVIDIA PhysicsNeMo и Cadence Reality DC Design для моделирования сред «берн-ина» для стресс-тестирования на глобальных производственных площадках и оптимизации производства ИИ-серверов.
Работая на ИИ-инфраструктуре Wistron с GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, библиотеками NVIDIA Omniverse и NVIDIA Metropolis, эти рабочие процессы ускоряют анализ планировки до 70% и снижают потребность завода в электроэнергии на 20% за счёт динамической оптимизации стоек.
Pegatron внедряет чертёж NVIDIA Omniverse DSX, разрабатывает ресурсы, готовые к симуляции, и соединяет проектные данные, тепловое моделирование, цифровые двойники и физическую квалификацию — ускоряя проектирование и развёртывание ИИ-фабрик.
Pegatron также использует навык физического ИИ-агента NVIDIA Defect Image Generation с мировыми фундаментальными моделями NVIDIA Cosmos и Isaac Sim для генерации синтетических данных о дефектах, сокращая время развёртывания ИИ-визуального контроля на 67% и операционные усилия на 10%.
Inventec использует навык Defect Image Generation в своём агенте Observation Agent для генерации синтетических данных о дефектах для автоматизированного оптического контроля. При инспекции внешнего вида ноутбуков внутренняя валидация создала более 10 000 синтетических изображений дефектов и показала потенциал сокращения сбора реальных данных и ручной разметки примерно на 30%, сокращения времени развёртывания ИИ примерно на 25% и улучшения обнаружения аномалий примерно на 10%.
По мере того как NVIDIA Vera Rubin выходит на полную мощность, производственные лидеры Тайваня показывают, как ИИ-инфраструктура становится частью собственного производственного двигателя — используя ускоренные вычисления, симуляцию, агентов и физический ИИ для создания следующего поколения ИИ-систем.
Посмотрите ключевую речь на GTC Taipei от основателя и генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга и изучите сессии по физическому ИИ.
