Ecosistemul NVIDIA din Taiwan concentrează peste 1 milion de componente MGX pentru infrastructura Vera Rubin - producția este împărțită în 25 de fabrici și peste 500 de parteneri

Taiwan își consolidează rolul de „fabrică” pentru infrastructura globală de AI , pe măsură ce peste 1 milion de componente de rack NVIDIA MGX pentru platforma Vera Rubin sunt produse și integrate local, în 25 de situri industriale, potrivit NVIDIA . Miza economică și operațională este dublă: creșterea capacității de livrare pentru centre de date și „fabrici” de AI la nivel mondial, dar și transferul accelerat al tehnologiilor de calcul accelerat și automatizare în propriile procese de producție ale marilor companii taiwaneze. Ecosistemul descris de companie include peste 500 de parteneri din Taiwan și acoperă întreg lanțul de aprovizionare, de la producători de wafer și cipuri (TSMC, SPIL, Kinsus, KYEC, UMTC) până la integratori și producători de sisteme precum Foxconn, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron și Inventec. În contextul în care Vera Rubin „intră în producție la scară” pentru a alimenta „fabrici de AI agentică” (sisteme în care agenți software pot executa sarcini în mod autonom), NVIDIA indică Taiwanul ca punct de concentrare pentru volum și integrare. AI în fabrici: câștiguri de productivitate și costuri mai mici Dincolo de producția efectivă de infrastructură, companiile taiwaneze folosesc tehnologiile NVIDIA pentru a-și optimiza operațiunile, cu rezultate cuantificate în mai multe cazuri: TSMC aplică biblioteci și modele din NVIDIA CUDA-X în litografie computațională, simulări de proces și control avansat al proceselor. NVIDIA menționează că cuLitho poate îmbunătăți eficiența costurilor sau timpul de ciclu cu 20–50% față de litografia computațională pe CPU, la același cost total de deținere, iar biblioteca cuEST accelerează în medie simularea materialelor semiconductoare de 50 de ori . Foxconn folosește un „agent” pentru managementul operațiunilor de producție (MoMClaw), construit pe blueprint-uri NVIDIA și cu interfață în limbaj natural, cu controale de confidențialitate prin NVIDIA OpenShell . Compania estimează 80% reducere a timpului de analiză a cauzei rădăcină , +15% productivitate a muncii și -10% rate de defectare a echipamentelor . Tot Foxconn utilizează un sistem de viziune pentru verificarea procedurilor (SOP), bazat pe NVIDIA Cosmos și NVIDIA Metropolis Blueprint pentru căutare și sumarizare video (VSS) , raportând o creștere a „first pass yield” (procentul de produse care trec testele din prima) cu 3% . În paralel, compania aplică instrumente NVIDIA pentru roboți umanoizi pe roți în fabrici (inclusiv pentru sarcini de asamblare de precizie). Digital twins și simulare: proiectare mai rapidă, consum energetic redus O altă direcție majoră este folosirea „gemenilor digitali” (replici virtuale ale fabricilor și fluxurilor) și a simulărilor pentru a scurta timpii de proiectare și a reduce consumul: QCT folosește gemeni digitali bazați pe NVIDIA Omniverse pentru planificarea fabricilor, astfel încât echipele de inginerie, operațiuni și logistică să lucreze pe aceleași date de proiectare. QCT lucrează și cu subsidiara Techman Robot la un kit de dezvoltare pentru „AI fizic” (AI aplicată în roboți și sisteme din lumea reală), folosind sisteme QuantaGrid pentru generare de date și antrenare de modele. Wistron utilizează NVIDIA Omniverse DSX Blueprint , PhysicsNeMo și Cadence Reality DC Design pentru simularea mediilor de „burn-in” (testare de stres) și optimizarea producției de servere AI. Rulând pe infrastructura proprie cu GPU-uri NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition , fluxurile de lucru ar accelera analiza de layout cu până la 70% și ar reduce cererea de energie a facilităților cu 20% prin optimizarea dinamică a rack-urilor. Pegatron adoptă același blueprint DSX pentru a conecta datele de proiectare, simulările termice, gemenii digitali și calificarea fizică, cu scopul de a accelera proiectarea și implementarea fabricilor de AI. Compania folosește și generarea de defecte sintetice pentru inspecție vizuală, reducând timpul de implementare cu 67% și efortul operațional cu 10% . Inventec raportează, în validare internă pentru inspecția cosmetică a notebook-urilor, peste 10.000 de imagini sintetice de defecte și un potențial de reducere a colectării de date reale și etichetării manuale cu circa 30% , scurtarea timpului de implementare cu circa 25% și îmbunătățirea detecției anomaliilor cu circa 10% . De ce contează pentru piață Tabloul descris de NVIDIA sugerează că Taiwanul nu este doar un furnizor de componente, ci un „hub” în care producția de infrastructură AI și modernizarea fabricilor se alimentează reciproc: aceiași jucători care asamblează servere și rack-uri pentru centre de date își cresc eficiența internă cu instrumente de simulare, agenți AI și automatizare. În același timp, NVIDIA indică o extindere a capacității locale pentru generația Vera Rubin, ceea ce poate influența ritmul de livrare al infrastructurii pentru centre de date la nivel global, pe măsură ce producția intră la scară. Pentru detalii suplimentare, compania trimite la keynote-ul GTC Taipei și la sesiunile dedicate „AI fizic”, disponibile prin linkurile din material. [...]