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NVIDIA携手合作伙伴在美国本土建厂

商业2026年6月30日· 原作者:NVIDIA· 4 分钟阅读0 阅读

NVIDIA 宣布与多家合作伙伴在美国大规模投资 AI 基础设施,预计将产生高达 5000 亿美元的产值,涵盖芯片制造、系统组装和 AI 工厂建设,旨在重建美国供应链,推动医疗、科学和工业创新。

美国是一个由建设者组成的国家。250 年来,它建造了连接大陆的铁路、照亮城市的电网、推动繁荣的工厂、实现数字时代的半导体,以及向世界开放知识的互联网。如今,美国再次开启建设。

NVIDIA 及其合作伙伴 正在投资美国本土的制造、供应链、能源电网和技术劳动力,以便美国能够生产出更好的医疗、突破性的科学发现、更强的工业生产力以及全球技术领导地位所需的基础设施。

这种进步离不开芯片和 AI 模型,更离不开它们背后广泛的物理组件:先进半导体、封装、电源系统、冷却、云计算能力等等,以及所有制造和运行这些设备的人。

美国地图

"AI 正在推动一代人难得的机会,重振美国制造业和供应链,"NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋表示。

目前,NVIDIA 的合作伙伴和供应商网络已覆盖 43 个州且仍在扩大,涵盖半导体、主板、系统、机架等各个环节——这一切都是为了抓住这一难得的历史机遇,通过将供应链带回本土来塑造国家的未来。

就在过去几年里,NVIDIA 及其合作伙伴已经将最先进的半导体制造回流美国,在亚利桑那州制造和测试 NVIDIA Blackwell 芯片——台积电凤凰城工厂已投入生产,并与富士康在休斯顿、纬创在达拉斯规划了新的 AI 超级计算机工厂。NVIDIA 计划与台积电、富士康、纬创、康宁、Lumentum、Coherent 和 Amkor 等合作伙伴一起,在美国生产高达 5000 亿美元的 AI 基础设施。

台积电亚利桑那工厂

位于亚利桑那州凤凰城的新台积电工厂正在量产 NVIDIA Blackwell 晶圆。这意味着更多先进的美国制造的芯片、更多在美国组装的系统,以及更多为建造未来而工作的承包商、技术人员和工程师。

但这次扩建的目的远不止于在美国生产的芯片和系统,更是为了加速这些芯片和系统所能实现的一切。

AI 助力为美国和美国人民而造

AI 可以帮助科学家发现药物、预测天气、解决曾经无法触及的问题;可以帮助计算机科学家编写软件、运营团队强化供应链、工程师设计和仿真产品。

AI 五层蛋糕

AI 的五层蛋糕展示了能源、芯片、基础设施、模型和应用如何协同工作,将美国制造的算力转化为有用的智能。

通过这种方式,AI 的五层蛋糕 使美国能够建立新产业并重塑现有产业,有助于提高生产力、增加就业并提振经济。通过大规模生产智能,AI 正在支持开放科学,加速大学、实验室、初创公司和行业的发现。

要做到这一切,需要建造三种类型的工厂:

  • 半导体工厂(Fabs):用于生产世界上最先进的 AI 逻辑和内存芯片,包括芯片封装。
  • 电子制造工厂:用于制造 AI 运行所需的主板、服务器、机架和系统。
  • AI 工厂:将原始数据转化为有用的智能——支撑加速医疗和科学的 AI 模型和应用。

Public First 估计,仅 2026 年一年,NVIDIA 驱动的 AI 需求将为美国 GDP 贡献 4850 亿美元,NVIDIA 芯片驱动的 AI 基础设施支持了超过 10 万个工作岗位。这包括电工、管道工、暖通技术员、管道装配工和建筑工人等直接就业,以及整个供应链中的间接就业。

三种工厂

三种必需的 AI 工厂:半导体制造厂、电子制造厂和 AI 工厂。

在德克萨斯州谢尔曼,Coherent——NVIDIA AI 堆栈的关键网络供应商——本月为其扩建的工厂举行了奠基仪式,该工厂号称世界上首条量产 6 英寸磷化铟晶圆生产线。该项目预计将创造 1000 个工作岗位。

Coherent 工厂

Coherent 位于德克萨斯州的新工厂将生产连接 AI 系统的激光器、光学元件和化合物半导体,并运行号称世界上首座 6 英寸磷化铟晶圆厂。

在该市约 5.4 万人口中,这些新工作岗位只是美国 AI 建设浪潮的一小部分。

"制造业的回流正在加速,"黄仁勋在奠基仪式上表示,强调了美国正在创造的数十万个工作岗位。"其中大部分在制造工厂,他们是电工、建筑工人、设计师和技术人员。我认为未来十年这一趋势还会加剧,因为我们正在见证美国制造业的复兴。"

在北卡罗来纳州和德克萨斯州,康宁 正在扩大其在美国先进光学连接解决方案的生产,为下一代 AI 提供支持,新建设施并创造超过 3000 个岗位。同样在北卡罗来纳州,Lumentum 正在推进美国本土制造,并与 NVIDIA 在先进光学技术领域深化研发合作。

在德克萨斯州休斯顿,富士康 正在建造一座最先进的工厂,用于生产 NVIDIA AI 系统,包括 NVIDIA GB300 托盘模块。富士康工程师利用基于 NVIDIA 库和开放模型构建的数字孪生,设计和验证了物理结构以及将辅助工厂工人的 AI 和机器人系统。

富士康训练界面

富士康智能体驱动的交互式 AI 教练用于培训新员工。

纬创 和 NVIDIA 将在德克萨斯州沃斯堡的一座先进制造工厂组装和测试 NVIDIA AI 系统,该工厂最初是建立在 NVIDIA AI 和 Omniverse 库之上的纬创数字孪生。它将利用 NVIDIA 的开放库、模型、蓝图和物理 AI 生态系统来加速、扩展和优化生产。

纬创将在德克萨斯州沃斯堡的新工厂建造 NVIDIA AI 系统。视频由纬创提供。

在弗吉尼亚州马纳萨斯,NVIDIA 和 Digital Realty 创建了一套经过验证的 AI 工厂蓝图,由美国供应商在每一层堆栈构建,可供行业复制。

这些工厂得益于由建筑公司、电力设备和系统供应商组成的蓬勃发展的生态系统。

卡特彼勒 正在将基于 NVIDIA 技术的 AI 和数字孪生集成到其机器、电力和能源解决方案以及工厂中,以改变美国的建筑工地、供应链和工业创新。

Vertiv、施耐德电气、伊顿、Jacobs、西门子、特灵科技 和 GE Vernova 等公司正在帮助设计、供电、冷却、仿真和运营这些新基础设施。

AI 放大人类专业能力并创造就业

就这样,美国正在建设 21 世纪的基础设施,以便科学家、医生、企业家、工程师和建设者能够创造将定义我们未来的治疗方法、创新、工厂和突破。

"AI 是终极通用技术,"黄仁勋说。"因为智能是基础——处理信息、推理和解决问题的能力——它影响着每一个行业。"

在医疗领域,NVIDIA 的合作伙伴正在利用 AI 帮助美国临床医生将更多时间用于患者,减少行政工作。

例如,Abridge 正在构建首个专为临床对话设计的基础模型,使用 NVIDIA Nemotron 开放模型和 NVIDIA Blackwell 平台。Abridge 已部署在美国 300 多个医疗系统中,每周处理超过 250 万次临床对话,有助于减轻临床医生的记录负担。

医生与患者咨询,Abridge 实时自动记录就诊过程。视频由 Abridge 提供。

此外,Aidoc 的 aiOS 平台已部署在美国 100 多个医疗系统和 1300 多家医院,迄今已分析超过 1.3 亿个病例,仅在美国就分析了超过 5000 万张患者扫描图像。该公司的 First Read 研究性 AI 软件 可分析胸部 X 光片并草拟初步报告供审核,旨在帮助放射学团队应对日益增长的需求,同时保持临床监督。

在科学领域,NVIDIA、Oracle 和美国能源部 正在阿贡国家实验室建造新的超级计算系统以支持科学发现。NVIDIA Earth-2 开放模型 有助于改善天气和气候预报,包括更快的局部风暴预测和全球预报。

NVIDIA Earth-2 使用基于卫星和雷达数据训练的生成式 AI 来预测逼真的云和降雨系统的演变。

此外,美国的研究人员、开发者和企业正在利用 NVIDIA AI 推进开放科学、材料发现 和 智能体科学发现。

这就是 AI 的最佳状态:帮助人们建设更多、发现更快,解决国家和地球最重要的问题。越来越多的人正在发现 AI 为他们提供的工作辅助。

大约四分之三的一线工人现在经常使用 AI,42% 的工人报告 每周节省整整一个工作日,超过三分之二的人表示 AI 使他们能够专注于更复杂的工作。

此外,Ramp 的最新报告 提供了早期证据,表明进行更大 AI 投资的公司就业增长速度更快。在采用 AI 后的两年内,高强度 AI 采用者的总体就业人数比同行增长了 10% 以上,他们的初级员工人数增长了 12%。

即使 AI 极大地加速了代码生成和测试,自 2022 年 ChatGPT 推出以来,软件工程人员数量仍在稳步上升。

一线工人 AI 使用率

负责任地建设基础设施

NVIDIA 正在与合作伙伴合作,确保美国的 21 世纪技术基础设施在建设中考虑到能源可用性、电网可靠性、用水、本地需求、劳动力发展和明确的规则。

新的方法已经展示了这种负责任的建设可能是什么样子。

例如,NVIDIA 的 Rubin 代 AI 基础设施是世界上首个实现 100% 液冷 的系统。

——Ali Heydari,NVIDIA 数据中心冷却与基础设施总监

NVIDIA 和 Emerald AI 还正在与能源公司合作开发灵活的数据中心,可以根据电网状况调整用电。

"十年后,我认为我们回顾时会意识到,AI 使我们能够投资可持续能源、升级电网并重建劳动力队伍,"黄仁勋说。"一个经济体不能只有信息工作者——你还必须有建设者。未来十年,我们有机会重塑我们的社区,使其更加平衡。"

了解更多 关于 NVIDIA 及其合作伙伴如何在美国为美国而造。


原文链接:NVIDIA AI Blog
本文由前途科技编辑整理

标签:NVIDIA供应链

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