台湾产业巨头携手NVIDIA加速全球AI基建

台湾拥有超过500家NVIDIA生态系统合作伙伴。超过100万个用于NVIDIA Vera Rubin基础设施的MGX机架组件，在台湾25个工厂生产组装。

随着Vera Rubin全面投产，为全球AI智能体工厂提供动力，这一生态系统已覆盖完整供应链——从关键晶圆和芯片伙伴（台积电、SPIL、景硕科技、京元电子、UMTC）到制造和系统领军企业（鸿海、和硕、云达科技、纬创、英业达）。

但这些伙伴做的远不止建造AI工厂。他们正将加速计算、仿真、AI智能体和物理AI应用到自身运营中，打造了一个AI如何让先进制造更快速、高效和自适应的范例。

台湾制造领军者用NVIDIA AI构建AI未来

从芯片制造、服务器组装到工厂运营，台湾制造巨头正运用NVIDIA技术重塑AI基础设施的设计、建造、测试和扩展方式。

台积电将NVIDIA CUDA-X库和AI模型应用于计算光刻、晶体管与工艺仿真、先进工艺控制、良率分析、工厂运营和检测。基于相同拥有成本，NVIDIA cuLitho相比CPU计算光刻可提升20-50%的成本效益或缩短周期时间；NVIDIA cuEST库平均可将半导体材料仿真速度提升50倍；cuML库、Metropolis平台和TAO工具包则加速材料仿真、改进工艺控制并强化稀有缺陷检测。

鸿海利用新的NVIDIA Factory Operations Blueprint和NemoClaw蓝图构建其制造运营管理智能体MoMClaw，通过NVIDIA OpenShell隐私控制和安全护栏，将传感器和机器信号与专用智能体连接，让工厂管理者和操作员通过自然语言界面获得实时答案和行动方案。

鸿海估计，根因分析时间缩短80%，劳动生产率提升15%，机器故障率降低10%。

鸿海还采用基于NVIDIA Cosmos和NVIDIA Metropolis视频搜索与摘要蓝图的DeepHow SOP验证视觉AI系统，以更深入洞察复杂制造流程，使一次良率提升3%。该公司还将NVIDIA Isaac Teleop、Isaac Sim、Isaac Lab和ROS 2应用于工厂中的轮式人形机器人，支持取放、双臂协作和力控螺丝锁附等精密装配任务。

鸿海在台湾建设的14亿美元AI云超算中心——由10000块NVIDIA GPU驱动——正采用NVIDIA GB300 NVL72混合冷却架构。

云达科技（QCT）利用基于NVIDIA Omniverse的数字孪生加速工厂规划，让工程、运营和物流团队共享设计数据，实现更快的布局反馈、优化的工作流程和更高的空间利用率。

QCT还与其子公司达明机器人合作开发物理AI开发套件，使用QuantaGrid系统进行数据生成和模型训练。达明机器人正利用NVIDIA Jetson Thor和Isaac GR00T平台支持其下一代机器人开发，包括TM Xplore I人形机器人，用于服务器风扇装配等高级工业任务。

纬创采用NVIDIA Omniverse DSX蓝图、NVIDIA PhysicsNeMo框架和Cadence Reality DC Design，在全球制造基地模拟老化测试环境，并优化AI服务器制造。

这些工作流运行在纬创的NVIDIA AI基础设施上，配备NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU以及NVIDIA Omniverse和Metropolis库，可将布局分析速度提升高达70%，并通过动态机架优化将设施电力需求降低20%。

和硕采用NVIDIA Omniverse DSX蓝图，开发仿真就绪资产，并连接设计数据、热仿真、数字孪生和物理验证——加速AI工厂的设计与部署。

和硕还利用NVIDIA的缺陷图像生成物理AI智能体技能（结合NVIDIA Cosmos世界基础模型和Isaac Sim）生成合成缺陷数据，将AI视觉检测部署时间缩短67%，运营工作量减少10%。

英业达在其观察智能体中使用缺陷图像生成技能，为自动光学检测生成合成缺陷数据。在笔记本外观检测中，内部验证生成了超过10000张合成缺陷图像，显示可减少约30%的真实数据采集和人工标注，缩短约25%的AI部署时间，并将异常检测成功率提升约10%。

随着NVIDIA Vera Rubin全面投产，台湾制造领军企业正展示AI基础设施如何成为其自身制造引擎的一部分——利用加速计算、仿真、智能体和物理AI来构建下一代AI系统。

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原文链接：NVIDIA AI Blog
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