新一代AI工廠旨在實現更快速的并網上線，并作為參與者在電網中協同運行。

英偉達(Nvidia)和Emerald AI表示，他們正與包括AES Corporation、Constellation Energy、Invenergy、NextEra Energy、Nscale Energy&Power以及Vistra在內的多家美國主要電力生產商聯手，共同開發(fā)新一代“AI工廠”。這些工廠旨在實現更快速的并網上線，并作為積極的參與者在電網中協同運行。

此舉反映了行業(yè)內更廣泛的趨勢，即努力將人工智能基礎設施的快速擴張與美國日益緊張的電力系統(tǒng)現狀相協調。通過整合計算、發(fā)電和電網管理，這些企業(yè)旨在建設一種新型數據中心：它們不僅消耗海量電力，還能根據電網狀況做出動態(tài)響應。

該計劃的核心是英偉達的Vera Rubin DSX參考架構及其配套的DSX Flex軟件，這使得大規(guī)模AI設施能夠與電網服務進行交互。這種設計允許所謂的“混合AI工廠”在初期依賴于同址發(fā)電和電池儲能(鑒于電網并網周期漫長，這通常是必不可少的)，隨后再過渡到更靈活的角色，即在需要時向電網反向輸電。

此類設施有助于加速AI基礎設施的部署，同時緩解現有電網的壓力。這些公司表示，即使是沒有配備專用現場發(fā)電設備的AI工廠，也能通過實現更快速、更大規(guī)模的電網接入而從該架構中獲益。

Emerald AI的Conductor平臺旨在協調計算工作負載與現場能源資源(包括電池和表后系統(tǒng))，使運營商能夠在不犧牲性能的前提下實時調整功耗。這些公司指出，這種靈活性有望縮短對臨時“過渡電源”的依賴，降低基礎設施成本，并提升整體電網的穩(wěn)定性。

英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)表示：“AI工廠是智能時代的引擎?！彼a充道，未來的系統(tǒng)必須將計算、能源、網絡和散熱整合到單一架構中。Varun Sivaram則表示，此類設施不應被視為被動的電力負載，而應作為既能創(chuàng)造經濟價值又能為電網提供支持的資產。

解決電網瓶頸與行業(yè)痛點

這一計劃出臺之際，正值AI數據中心的用電需求激增，暴露了美國電網在結構上的低效問題：該電網雖然是為滿足用電高峰而建，但在大部分時間里卻處于未充分利用的狀態(tài)。這些企業(yè)預估，通過更高效地利用現有資源并有選擇地增加新增發(fā)電量，更具靈活性的AI基礎設施有望釋放高達100吉瓦(GW)的額外容量。

參與該項目的主要能源合作伙伴表示，他們將具備靈活性、能夠響應電網調度的AI設施視為一種在不導致系統(tǒng)超載的前提下滿足日益增長的需求的有效途徑。通過將龐大的計算負載與自適應的電力調度及新增發(fā)電產能相結合，他們的目標是在保障可靠性的同時，加快項目的推進速度。

這種模式還緩解了行業(yè)內日益加劇的供需矛盾。為了避開漫長的電網接入審批，許多大型AI項目紛紛轉向自建現場發(fā)電設施；然而，將這些資源完全與外部隔離會導致效率低下并推高長期成本。這些公司認為，采用混合模式能夠讓這些電力資產既服務于AI工作負載，又能惠及更廣泛的電網。

在過去一年中，英偉達和Emerald AI已在全球多個數據中心對這些理念進行了測試。他們預計將于今年晚些時候在弗吉尼亞州的一處AI研究設施中進行DSX Flex系統(tǒng)的商業(yè)化規(guī)模部署，該設施計劃成為首批基于Vera Rubin平臺打造的具備全面電力調節(jié)能力的AI工廠之一。

這些公司表示，他們計劃在未來的項目中進一步推廣該模式，以加速AI基礎設施的部署，提升電網韌性，并將能源與計算投資所產生的經濟效益惠及當地社區(qū)。

英偉達將在2027年底前向亞馬遜出售100萬顆GPU芯片

英偉達一位高管表示，到2027年，英偉達將向亞馬遜的云計算部門出售100萬顆圖形處理器芯片，以及一系列其他產品。英偉達和亞馬遜網絡服務（AWS）本周宣布，AWS已達成協議，將購買英偉達的100萬塊GPU，但并未透露交易的具體時間。英偉達超大規(guī)模和高性能計算副總裁伊恩·巴克周四稱，銷售將于今年開始，并持續(xù)到2027年。

就在同一時期，黃仁勛表示，該公司預計其Rubin和Blackwell系列芯片的整體銷售機會將達到1萬億美元。英偉達和亞馬遜并未披露交易的具體財務條款。但巴克告訴路透社，此次交易除了100萬塊GPU外，還包括英偉達的多種芯片，例如Spectrum網絡芯片和Groq芯片。Groq芯片是英偉達在去年底與一家人工智能芯片初創(chuàng)公司達成170億美元的授權協議后，于本周發(fā)布的。具體來說，AWS計劃使用英偉達的Groq芯片以及英偉達的其他六款芯片，以實現更高效的推理。推理是指人工智能系統(tǒng)代表用戶生成答案和執(zhí)行任務的過程。

“推理很難，難得要命，”巴克稱。“要想在推理方面做到最好，并非只靠一個芯片就能完成的。我們實際上要用到全部七個芯片。”該協議還包括在AWS數據中心部署英偉達的Connect X和Spectrum X網絡設備。此舉意義重大，因為AWS數據中心使用的是AWS多年來不斷完善的定制網絡設備。“他們當然還會繼續(xù)這樣做，”巴克說?！暗覀儸F在正與AWS合作，為人工智能領域的重要工作負載和最大客戶部署Connect X和Spectrum X?！?/p>

隨著AI模型的廣泛應用，需要進行推理計算的硬件日益增多，對推理芯片的需求也將“水漲船高”。國際數據公司（IDC）的報告顯示，未來幾年，推理端的AI服務器占比將持續(xù)攀升。預計到2027年，用于推理的工作負載將占據七成以上。

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