剛剛，輝達（NVIDIA）宣佈了一項重磅計畫：“首次在美國造AI超級電腦”。官網中寫道：“NVIDIA正在與合作夥伴一起，委託了超過100萬平方英呎的工廠，用於在亞利桑那州製造和測試 NVIDIA Blackwell 晶片，以及在德克薩斯州製造和測試AI超級電腦。”但別被標題迷惑了——這並不是簡單的晶片製造升級，而是一場涉及全球資源整合、本土化生產能力擴展的複雜戰略佈局。01 “芯”連“芯”：NVIDIA的超算聯盟拆解說明一下輝達的具體操作，這家公司的規劃非常完整：第一，NVIDIA計畫在德克薩斯州建設「超級電腦製造工廠」，其中一個在休斯頓與富士康合作建設，另一個在達拉斯與緯創資通合作建設，預計這兩家工廠將在未來12-15個月內實現大規模量產。NVIDIA Blackwell 晶片已經在台積電位於亞利桑那州鳳凰城的晶片工廠投產了。第二，NVIDIA還拉上了Amkor和SPIL這兩個封裝測試界的大腕，在亞利桑那州開展封裝和測試業務。（某種程度上，這是一個mini版的亞洲電子製造生態系統。）第三，未來四年，NVIDIA 計畫通過與台積電、富士康、緯創資通、Amkor和SPIL的合作，在美國生產價值5000億美元的AI 基礎設施。02 美國製造≠晶片製造：核心在於系統組裝NVIDIA 此次宣稱將在美國生產價值5000億美元的 AI 基礎設施，但這裡的重點並不能理解為是我們常聽到的詞語“造芯”，而是“組裝和整合”完整的 AI 超算系統。所以，我們需要分清楚兩個概念：晶片製造和系統整合。一方面，“晶片製造”是指從矽片到成品晶片的複雜工藝，這部分仍然主要依賴台積電等亞洲廠商。另一方面，NVIDIA 的“美國製造”更多指的是後期的製造、封裝、測試和系統級組裝——也就是把全球採購的核心零部件整合成一個完整的計算系統。舉個例子，這就像拼裝一輛超跑：發動機可能來自義大利，車身材料可能來自德國，這些元件像候鳥一樣在全球各地流轉，最終在美國完成“組裝”。03 全球供應鏈的複雜性：美國製造的背後沒有改變全球化電子產品，尤其是高端計算裝置，幾乎是全球化供應鏈的最佳範例。從晶片到 PCB（印刷電路板），從記憶體到散熱元件，各個零部件分佈在全球不同國家生產。輝達的 Blackwell 晶片仍然依賴台積電的最先進製程（目前主要在台灣和亞利桑那州的工廠完成），而封裝測試環節則交由 Amkor 和 SPIL 等公司負責。富士康和緯創資通負責整機組裝，分別在德克薩斯州的休斯頓和達拉斯建廠——這套供應鏈網路雖然在地理上分散，但通過美國本土的最終組裝。至於 “美國製造”的時機為何選擇此時？我們這裡不用多贅述了，懂得都懂。04 Blackwell 晶片：下一代 AI 超算的核心至於這次官宣的主角，讓我們簡單瞭解一下 Blackwell 晶片，它是輝達繼 H100 之後的下一代計算架構，在去年的GTC2024大會上宣佈。BlackWell的單顆晶片整合高達2080億個電晶體，將兩塊超大晶片通過每秒10TB高速互連整合為一體，突破了單晶片物理極限，帶來了算力和能效提升。Blackwell架構配備第二代Transformer Engine和第五代Tensor Core，支援FP4等新精度格式，顯著加速大模型訓練與推理，單晶片AI算力可達20 PetaFLOPS，支援10兆參數等級的生成式AI模型。所以根據輝達的官方描述，NVIDIA Blackwell架構是專為訓練和運行大規模 AI 模型而設計。NVIDIA這次還在官網中寫道：“NVIDIA AI超級電腦是新型資料中心的引擎，這種資料中心專為處理人工智慧而打造——AI 工廠，是驅動全新 AI 產業的基礎設施，預計未來幾年將建成數十座“千兆瓦 AI 工廠”，為美國 AI 工廠生產的NVIDIA AI 晶片和超級電腦，預計將在未來幾十年創造數十萬個就業崗位，並帶來數兆美元經濟。官網還寫道：“NVIDIA 將利用其先進的人工智慧、機器人和數字孿生技術來設計和營運這些設施，包括使用 NVIDIA Omniverse 建立工廠的數字孿生，以及使用 NVIDIA Isaac GR00T 建構機器人以實現製造自動化。”例如，借助 NVIDIA Omniverse 平台，輝達可以建立工廠的數字孿生，在虛擬環境中模擬生產流程、最佳化佈局、預測潛在問題。此外，使用 NVIDIA Isaac GR00T實現製造自動化，這意味著輝達不僅在造AI晶片，還在用 AI 來最佳化生產效率。這種“AI 製造 AI”的自洽邏輯令人印象深刻。對於這一舉措，我想可以做兩點理解。首先，這是AI算力產業鏈形態發生微妙變化的一個訊號。以Blackwell為核心的AI系統正嘗試在美國本土完成後段製造和部署閉環，這意味著產業邏輯正從“晶片即產品”轉向“系統即平台”。其次，從產業趨勢來看，AI超級計算系統將逐漸演變為“AI工廠”的標準化單元。NVIDIA所謂的“AI製造AI”路徑——通過Omniverse打造數字孿生工廠、通過Isaac平台推進機器人製造自動化——正在使生產與設計融為一體。這種具備自我演化能力的AI基礎設施，將成為未來十年影響深遠的產業變數。總結來看，輝達的佈局，不只是對現有算力需求的響應，更是對AI工業化路徑的一次預演。它展現了一個可能的方向：AI產業從“模型即產品”的技術驅動，過渡到“算力即基建”的系統驅動，未來的競爭，也將更多集中於誰能更快、更穩、更廣泛地完成AI系統的部署與營運。 (科技行者)

【新智元導讀】輝達宣佈了一項開創性計畫，在美國製造AI超級電腦，通過與台積電、富士康等巨頭合作，打造價值5000億美元的AI基礎設施。輝達周一拋出重磅消息，宣佈將首次在美國製造AI超級電腦。未來四年內，輝達將通過與台積電、富士康、緯創資通、安靠（Amkor）和矽品（SPIL）的合作，在美國打造出價值5000億美元的AI基礎設施。目前，位於亞利桑那州鳳凰城的台積電工廠已經率先開工，開始生產Blackwell晶片。輝達已在亞利桑那州設立生產基地，用於製造和測試其Blackwell晶片，並在德克薩斯州設立生產基地，用於生產和測試AI超級電腦與此同時，在德克薩斯州，富士康和緯創資通正緊鑼密鼓地搭建超級電腦製造工廠。預計在未來12至15個月內，位於休斯頓和達拉斯的工廠就能逐步開啟大規模生產。輝達已經投入超過100萬平方英呎的場地，在亞利桑那州製造和測試其Blackwell晶片，和在德州生產AI超級電腦。關於輝達晶片全面本土生產的可行性，仍然存在重大疑問。報告顯示，雖然Blackwell晶片的前端處理可以在亞利桑那州進行，但這些晶片可能仍需使用台積電的CoWoS技術進行先進封裝，而該技術目前在亞利桑那州的工廠尚未配備。AI晶片和超級電腦的供應鏈極其複雜，對製造、封裝、組裝以及測試技術的要求極高。為了啃下這塊硬骨頭，輝達找來了得力幫手。在亞利桑那州，它與安靠（Amkor）和矽品（SPIL）合作，開展晶片的封裝和測試工作。建構用於加速AI模型訓練和推理的GPU供應鏈，需要合作夥伴共同提供先進製造、封裝和測試技術。混亂中的五千億美元豪賭輝達攜手一眾合作夥伴，開啟了在美國本土的大規模製造計畫。這些世界領先的公司正通過與輝達的合作，期望在拓展全球業務的同時，讓供應鏈更有韌性。輝達的AI超級電腦，堪稱新型資料中心的「心臟」，是推動AI產業飛速發展的關鍵基礎設施。黃仁勳表示，「全球AI基礎設施的引擎首次在美國建造。美國製造不僅能滿足市場對AI晶片和超級電腦日益增長的需求，還能增強供應鏈，提升企業應對風險的能力。」該公司將利用其先進的AI、機器人和數字孿生技術來設計和營運這些設施。包括用NVIDIA Omniverse建立工廠的數字孿生，以及用NVIDIA Isaac GR00T製造機器人以實現製造自動化。這表明該公司打算在其美國製造業務中引入大規模自動化。輝達也在公告中強調了其在美國創造就業機會的潛力，聲稱其晶片製造計畫有望在未來幾十年創造數十萬個就業崗位，並推動數兆美元的經濟活動。然而，鑑於現任美國政府國內和國際貿易政策的不確定性，很難說這些計畫是否真的會按設想實現。貿易制裁與極限施壓川普政府致力於推動本土製造業發展。這一決策並非偶然。據報導，如果台積電不在美國建立新的晶片工廠，將不得不繳納高額罰款。不少分析師認為，如果不是來自政府的壓力，輝達不太可能把生產環節搬到美國。此前，川普政府宣佈對半導體展開貿易調查。據報導，輝達通過與其達成本土製造協議，躲過了對H20晶片的出口管制。H20是功能強大的AI晶片，在當前美國限制下仍可合法出口。其規格有所降低，以符合出口管制規定，同時保持與CUDA平台的相容性。其他科技公司也紛紛效仿。今年1月，OpenAI與軟銀和甲骨文合作，推出了一項5000億美元「星際之門」計畫。微軟則承諾在2025財年投入800億美元建設AI資料中心，其中50%將在美國。然而，推動美國晶片製造業發展的計畫面臨著巨大且日益嚴峻的挑戰。針對中國的貿易限制反過來影響了原材料的供應，而且組裝晶片所需的熟練製造工人也嚴重短缺。與此同時，川普政府企圖破壞《晶片法案》，可能阻礙半導體巨頭的投資。 (新智元)

一句話總結：能放在你桌面上的個人AI超級電腦 NVIDIA 今天在CES 2025大會上發佈了 NVIDIA Project DIGITS，這是一款能放在你桌面上的個人AI超級電腦。 將傳統上需要大型資料中心才能完成的 AI 計算，帶到每個人的桌面。 提供經濟高效的計算解決方案，支援從小型實驗到大規模生產的整個開發流程。

就在剛剛，老黃穿著全新的皮衣，在CES上一波接一波放大招。 先是發佈了自家最新的GPU——RTX 5090。 直接來看下基於Blackwell架構的最新GPU主要性能： 擁有920億個電晶體

進入AI大模型時代，單個GPU訓練AI模型早已成為歷史。如何讓成百上千個GPU互連，組成宛若一個GPU的超級計算系統，成為業界熱點！ NVIDIA DGX SuperPOD是下一代資料中心人工智慧（AI）架構。旨在提供AI模型訓練、推理、高性能計算（HPC）和混合應用中的高級計算挑戰所需的計算性能水平，以提高預測性能和解決方案的時間。 下面一起學習輝達H100→GH200→GB200三代產品的GPU互連架構方案。 需要加入中國AI伺服器之互聯技術&硬體交流群的朋友，可長按二維碼新增群主微信，並備註：公司+主營+姓名（未備註，恕不通過）

1、馬斯克AI超級電腦再升級！再加10萬張 馬斯克打造的超級AI訓練叢集Colossus，7月份就已初步建成，10萬張H100 GPU的恐怖算力已經讓業界震驚。但這對馬斯克來說還不夠，他還要再加10萬張。 Colossus位於德克薩斯州的孟菲斯，距離特斯拉超級工廠約6.5小時車程，方便特斯拉團隊就近使用。它採用了單一RDMA架構，所有GPU都連接在同一個高速、低延遲的網路上，允許它們高效地相互通訊，協同工作效率大幅提升。 Colossus 已經正式上線，從開始建設到上線，只用了 122 天。馬斯克還透露，Colossus 將在未來幾個月內再增加 10 萬張 GPU，其中 5 萬張是更先進的 H200，這意味著 Colossus 的算力將再次翻倍。 （來源：AI寒武紀）