用AI制造AI，英伟达官宣在美国造「AI超算」，超级计算系统自身的新工业时代？
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来源：科技行者
作者：周雅
刚刚，英伟达（NVIDIA）宣布了一项重磅计划：“首次在美国造AI超级计算机”。
官网中写道：
“NVIDIA正在与合作伙伴一起，委托了超过100万平方英尺的工厂，用于在亚利桑那州制造和测试NVIDIABlackwell芯片，以及在德克萨斯州制造和测试AI超级计算机。”
但别被标题迷惑了——这并不是简单的芯片制造升级，而是一场涉及全球资源整合、本土化生产能力扩展的复杂战略布局。
“芯”连“芯”：NVIDIA的超算联盟
拆解说明一下英伟达的具体操作，这家公司的规划非常完整：
第一，NVIDIA计划在德克萨斯州建设「超级计算机制造工厂」，其中一个在休斯顿与富士康合作建设，另一个在达拉斯与纬创资通合作建设，预计这两家工厂将在未来12-15个月内实现大规模量产。NVIDIABlackwell芯片已经在台积电位于亚利桑那州凤凰城的芯片工厂投产了。
第二，NVIDIA还拉上了Amkor和SPIL这两个封装测试界的大腕，在亚利桑那州开展封装和测试业务。（某种程度上，这是一个mini版的亚洲电子制造生态系统。）
第三，未来四年，NVIDIA计划通过与台积电、富士康、纬创资通、Amkor和SPIL的合作，在美国生产价值5000亿美元的AI基础设施。
美国制造≠芯片制造：核心在于系统组装
NVIDIA此次宣称将在美国生产价值5000亿美元的AI基础设施，但这里的重点并不能理解为是我们常听到的词语“造芯”，而是“组装和集成”完整的AI超算系统。
所以，我们需要分清楚两个概念：芯片制造和系统集成。
一方面，“芯片制造”是指从硅片到成品芯片的复杂工艺，这部分仍然主要依赖台积电等亚洲厂商。另一方面，NVIDIA的“美国制造”更多指的是后期的制造、封装、测试和系统级组装——也就是把全球采购的核心零部件整合成一个完整的计算系统。
举个例子，这就像拼装一辆超跑：发动机可能来自意大利，车身材料可能来自德国，这些组件像候鸟一样在全球各地流转，最终在美国完成“组装”。
全球供应链的复杂性：美国制造的背后没有改变全球化
电子产品，尤其是高端计算设备，几乎是全球化供应链的最佳范例。从芯片到PCB（印刷电路板），从内存到散热组件，各个零部件分布在全球不同国家生产。
英伟达的Blackwell芯片仍然依赖台积电的最先进制程（目前主要在中国台湾和亚利桑那州的工厂完成），而封装测试环节则交由Amkor和SPIL等公司负责。富士康和纬创资通负责整机组装，分别在德克萨斯州的休斯顿和达拉斯建厂——这套供应链网络虽然在地理上分散，但通过美国本土的最终组装。
至于“美国制造”的时机为何选择此时？我们这里不用多赘述了，懂得都懂。
Blackwell芯片：下一代AI超算的核心
至于这次官宣的主角，让我们简单了解一下Blackwell芯片，它是英伟达继H100之后的下一代计算架构，在去年的GTC2024大会上宣布。
BlackWell的单颗芯片集成高达2080亿个晶体管，将两块超大芯片通过每秒10TB高速互连整合为一体，突破了单芯片物理极限，带来了算力和能效提升。Blackwell架构配备第二代TransformerEngine和第五代TensorCore，支持FP4等新精度格式，显著加速大模型训练与推理，单芯片AI算力可达20PetaFLOPS，支持10万亿参数级别的生成式AI模型。所以根据英伟达的官方描述，NVIDIABlackwell架构是专为训练和运行大规模AI模型而设计。
NVIDIA这次还在官网中写道：“NVIDIAAI超级计算机是新型数据中心的引擎，这种数据中心专为处理人工智能而打造——AI工厂，是驱动全新AI产业的基础设施，预计未来几年将建成数十座“千兆瓦AI工厂”，为美国AI工厂生产的NVIDIAAI芯片和超级计算机，预计将在未来几十年创造数十万个就业岗位，并带来数万亿美元经济。
官网还写道：“NVIDIA将利用其先进的人工智能、机器人和数字孪生技术来设计和运营这些设施，包括使用NVIDIAOmniverse创建工厂的数字孪生，以及使用NVIDIAIsaacGR00T构建机器人以实现制造自动化。”
例如，借助NVIDIAOmniverse平台，英伟达可以创建工厂的数字孪生，在虚拟环境中模拟生产流程、优化布局、预测潜在问题。此外，使用NVIDIAIsaacGR00T实现制造自动化，这意味着英伟达不仅在造AI芯片，还在用AI来优化生产效率。这种“AI制造AI”的自洽逻辑令人印象深刻。
对于这一举措，我想可以做两点理解。
首先，这是AI算力产业链形态发生微妙变化的一个信号。以Blackwell为核心的AI系统正尝试在美国本土完成后段制造和部署闭环，这意味着产业逻辑正从“芯片即产品”转向“系统即平台”。
其次，从产业趋势来看，AI超级计算系统将逐渐演变为“AI工厂”的标准化单元。NVIDIA所谓的“AI制造AI”路径——通过Omniverse打造数字孪生工厂、通过Isaac平台推进机器人制造自动化——正在使生产与设计融为一体。这种具备自我演化能力的AI基础设施，将成为未来十年影响深远的产业变量。
总结来看，英伟达的布局，不只是对现有算力需求的响应，更是对AI工业化路径的一次预演。它展现了一个可能的方向：AI产业从“模型即产品”的技术驱动，过渡到“算力即基建”的系统驱动，未来的竞争，也将更多集中于谁能更快、更稳、更广泛地完成AI系统的部署与运营。
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