欧洲工厂即将显著提升智能化水平。NVIDIA 宣布将在德国建立大型工业 AI 云设施，这意味着欧洲制造商很快将能够获得相当于数千台超级计算机的计算能力，帮助他们更快地设计产品，预测机器故障，并以几年前不可能实现的方式优化生产。
Nvidia 在 VivaTech 期间于 GTC 巴黎大会上发布的工业 AI 云计划超越了传统的云计算，创建了首席执行官黄仁勋所说的专为制造应用而设计的“AI 工厂”。
与以消费者为中心的人工智能服务不同，该基础设施针对的是工业流程的复杂计算需求，从产品设计模拟到实时工厂车间操作。
这与常规云计算有何不同？
传统的云服务主要处理数据存储和基本计算任务。而 Nvidia 的工业 AI 云专为制造业所需的密集数学计算而构建。
可以将其视为标准办公计算机和用于天气预报的超级计算机之间的区别——两者都处理信息，但其中一种在执行特定任务时功能更强大。
该设施将容纳 10,000 个GPU，包括 Nvidia 最新的 DGX B200 系统和 RTX PRO 服务器。具体来说，单个现代 GPU 可以执行需要数千个传统计算机处理器才能完成的计算。强大的计算能力使制造商能够将过去需要数周才能完成的复杂模拟在几小时或几天内完成。
“双工厂”理念
黄仁勋提出“每个制造商都需要两个工厂：一个工厂用于制造产品，另一个工厂用于创造驱动产品的智能”这一概念，概括了现代制造业正在发生的根本性转变。
实体工厂生产商品，而数字工厂（大概由 Nvidia 工业 AI 云提供支持）则产生优化生产所需的智能。
数字孪生方法可帮助制造商在现实世界实施变革之前，在虚拟环境中测试新的生产方法、预测设备故障并优化供应链。
宝马集团就体现了这种方法，利用 Nvidia 的 Omniverse 平台创建整个生产设施的数字孪生，使全球团队能够合作进行工厂优化。
现实世界的应用已在进行中
此次发布不仅关乎未来的可能性——多家欧洲制造商已开始使用 Nvidia 的技术，并取得了令人瞩目的成果。沃尔沃汽车利用八块 NVIDIA Blackwell GPU，使其 EX90 电动汽车的流体模拟速度提升了 2.5 倍。
同样，舍弗勒正在其100多家制造工厂实施人工智能自动化，利用数字孪生技术促进高效安全的生产。梅赛德斯-奔驰采用Omniverse虚拟设计和优化工厂装配线，减少停机时间并提高其全球运营效率。
软件生态系统
NVIDIA 工业 AI 云的成功很大程度上取决于与成熟工业厂商的软件合作。西门子、Ansys 和 Cadence 正在将 Nvidia 的 AI 技术集成到其现有的软件平台中，为制造商打造一个生态系统。
Ansys 正在将 Omniverse 集成到其 Fluent 流体仿真软件中，而 Cadence 则宣布推出 Millennium M2000 超级计算机，该计算机将设计软件与 Nvidia 的 CUDA-X 库相结合。这些合作确保制造商能够使用熟悉的软件界面。
经济和战略影响
这项投资表明 NVIDIA 已将欧洲视为制造业中心，并押注该地区的工业数字化。该工厂将与亚洲和北美的类似投资形成平衡，有望使欧洲制造商在 AI 驱动的生产领域获得竞争优势。
鉴于欧洲制造商面临越来越大的提高效率和与低成本生产地区竞争的压力，这一时机至关重要。Nvidia 工业 AI 云提供了一种通过技术优势而非降低成本来保持制造业竞争力的方法。
挑战和考虑
尽管前景光明，但仍存在一些挑战。该计划的成功取决于制造商是否愿意投资必要的基础设施和培训，以充分利用这些资源。
强大计算资源的集中引发了数据安全和技术依赖性方面的担忧。欧洲制造商需要在共享人工智能基础设施的优势与专有信息和供应链弹性之间取得平衡。
尽管如此，英伟达将德国工厂定位为“加速欧洲制造商在人工智能超级工厂建设中的人工智能开发和应用的启动平台”。这表明，当前的投资仅仅是对欧洲制造业基础设施更广泛投资的开始。
