Các tập đoàn công nghiệp hàng đầu của Đài Loan thúc đẩy xây dựng hạ tầng AI toàn cầu với NVIDIA

Đài Loan là nơi đặt trụ sở của hơn 500 đối tác trong hệ sinh thái NVIDIA. Hơn 1 triệu linh kiện giá đỡ NVIDIA MGX cho cơ sở hạ tầng NVIDIA Vera Rubin được lắp ráp tại Đài Loan, từ 25 nhà máy khác nhau. Khi Vera Rubin đi vào sản xuất toàn bộ để cung cấp năng lượng cho các nhà máy AI tác nhân trên toàn thế giới, hệ sinh thái đó bao trùm toàn bộ chuỗi cung ứng — từ các đối tác sản xuất tấm wafer và chip chủ chốt như TSMC, SPIL, Kinsus, KYEC và UMTC, đến các nhà lãnh đạo sản xuất và hệ thống bao gồm Foxconn, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron và Inventec. Tuy nhiên, các đối tác này không chỉ xây dựng các nhà máy AI. Họ đang áp dụng điện toán tăng tốc, mô phỏng, tác nhân AI và AI vật lý vào hoạt động của chính họ, tạo ra một mô hình về cách AI có thể làm cho sản xuất tiên tiến nhanh hơn, hiệu quả hơn và thích ứng hơn. Các nhà lãnh đạo sản xuất của Đài Loan xây dựng tương lai của AI, với NVIDIA AI Trong lĩnh vực sản xuất chip, lắp ráp máy chủ và vận hành nhà máy, các nhà lãnh đạo sản xuất của Đài Loan đang áp dụng các công nghệ của NVIDIA để định hình lại cách cơ sở hạ tầng AI được thiết kế, xây dựng, thử nghiệm và mở rộng. Hình ảnh do TSMC cung cấp TSMC đang áp dụng các thư viện NVIDIA CUDA-X và các mô hình AI trong toàn bộ quy trình quang khắc tính toán, mô phỏng bóng bán dẫn và quy trình, kiểm soát quy trình nâng cao, phân tích năng suất, vận hành nhà máy và kiểm tra. NVIDIA cuLitho cải thiện hiệu quả chi phí hoặc thời gian chu kỳ từ 20-50% so với quang khắc tính toán dựa trên CPU với cùng chi phí sở hữu, trong khi thư viện NVIDIA cuEST cải thiện mô phỏng vật liệu bán dẫn lên 50 lần trung bình, thư viện cuML, nền tảng Metropolis và TAO Toolkit giúp tăng tốc mô phỏng vật liệu, cải thiện kiểm soát quy trình và tăng cường kiểm tra lỗi hiếm. Foxconn đang sử dụng NVIDIA Factory Operations Blueprint và NemoClaw blueprints mới để xây dựng MoMClaw, tác nhân quản lý hoạt động sản xuất của mình, kết nối tín hiệu cảm biến và máy móc với các tác nhân chuyên biệt cung cấp cho các nhà quản lý và vận hành nhà máy các câu trả lời và kế hoạch hành động theo thời gian thực thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên với các kiểm soát quyền riêng tư và hàng rào an toàn của NVIDIA OpenShell. Foxconn ước tính tăng tốc thời gian phân tích nguyên nhân gốc rễ 80%, tăng năng suất lao động 15% và giảm tỷ lệ hỏng hóc máy móc 10%. Foxconn cũng sử dụng hệ thống AI thị giác SOP Verification của DeepHow sử dụng NVIDIA Cosmos và NVIDIA Metropolis Blueprint để tìm kiếm và tóm tắt video (VSS) nhằm tăng cường khả năng hiển thị vào các quy trình sản xuất phức tạp, dẫn đến cải thiện hiệu quả sản xuất và tăng năng suất lần đầu 3%. Công ty cũng đang áp dụng NVIDIA Isaac Teleop, Isaac Sim, Isaac Lab và ROS 2 cho các robot hình người có bánh xe hoạt động trong các nhà máy của mình, hỗ trợ các tác vụ lắp ráp chính xác như gắp và đặt, hợp tác hai tay và siết vít có kiểm soát lực. Trung tâm siêu máy tính đám mây AI trị giá 1,4 tỷ USD của Foxconn tại Đài Loan — được cung cấp bởi 10.000 GPU NVIDIA — đang được xây dựng với kiến trúc làm mát lai NVIDIA GB300 NVL72. Quanta Cloud Technology (QCT) đang sử dụng các bản sao kỹ thuật số dựa trên NVIDIA Omniverse để tăng tốc lập kế hoạch nhà máy, cung cấp cho các nhóm kỹ thuật, vận hành và hậu cần quyền truy cập chung vào dữ liệu thiết kế để có phản hồi bố cục nhanh hơn, quy trình làm việc được tối ưu hóa và sử dụng không gian hiệu quả hơn. QCT cũng đang hợp tác với công ty con Techman Robot để phát triển bộ công cụ AI vật lý sử dụng hệ thống QuantaGrid cho việc tạo dữ liệu và huấn luyện mô hình. Techman Robot đang sử dụng NVIDIA Jetson Thor và nền tảng Isaac GR00T để hỗ trợ phát triển các robot thế hệ tiếp theo của mình, bao gồm robot hình người TM Xplore I, cho các tác vụ công nghiệp tiên tiến như lắp ráp quạt máy chủ. Wistron đang sử dụng NVIDIA Omniverse DSX Blueprint, khung NVIDIA PhysicsNeMo và Cadence Reality DC Design để mô phỏng môi trường burn-in nhằm kiểm tra độ bền tại các địa điểm sản xuất toàn cầu và tối ưu hóa quy trình sản xuất máy chủ AI. Chạy trên cơ sở hạ tầng NVIDIA AI của Wistron với GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, thư viện NVIDIA Omniverse và NVIDIA Metropolis, các quy trình này giúp tăng tốc phân tích bố cục lên tới 70% và giảm 20% nhu cầu điện năng của cơ sở thông qua tối ưu hóa giá đỡ động. Pegatron đang áp dụng NVIDIA Omniverse DSX Blueprint, phát triển các tài sản sẵn sàng cho mô phỏng và kết nối dữ liệu thiết kế, mô phỏng nhiệt, bản sao số (digital twins) và kiểm định vật lý — đẩy nhanh quá trình thiết kế và triển khai các nhà máy AI. Pegatron cũng đang sử dụng kỹ năng tác nhân AI vật lý Defect Image Generation của NVIDIA với các mô hình nền tảng thế giới NVIDIA Cosmos và Isaac Sim để tạo dữ liệu lỗi tổng hợp, giảm 67% thời gian triển khai kiểm tra hình ảnh AI và 10% nỗ lực vận hành. Inventec đang sử dụng kỹ năng tác nhân Defect Image Generation trong Observation Agent của mình để tạo dữ liệu lỗi tổng hợp cho kiểm tra quang học tự động. Trong kiểm tra ngoại quan máy tính xách tay, xác thực nội bộ đã tạo ra hơn 10.000 hình ảnh lỗi tổng hợp và cho thấy tiềm năng giảm khoảng 30% việc thu thập dữ liệu thực tế và gắn nhãn thủ công, rút ngắn khoảng 25% thời gian triển khai AI và cải thiện khoảng 10% khả năng phát hiện bất thường. Khi NVIDIA Vera Rubin đi vào sản xuất toàn bộ, các nhà lãnh đạo sản xuất của Đài Loan đang cho thấy cách cơ sở hạ tầng AI trở thành một phần của động cơ sản xuất của chính họ — sử dụng điện toán tăng tốc, mô phỏng, tác nhân và AI vật lý để xây dựng thế hệ hệ thống AI tiếp theo. Xem bài phát biểu quan trọng tại GTC Taipei của người sáng lập và CEO NVIDIA Jensen Huang và khám phá các phiên AI vật lý.