整理：金十数据

英伟达 (NVDA.O) 在中国台北举行的 NVIDIA GTC Taipei 大会上发布 NVIDIA DSX 平台，将业务布局进一步延伸至 AI 工厂基础设施领域。

与过去以 GPU 销售为核心不同，DSX 试图为企业提供从设计、仿真、部署到运营管理的完整 AI 工厂解决方案。

随着 AI 模型规模不断扩大，数据中心面临的挑战已不仅是芯片性能，更涉及电力供应、散热能力、资源调度以及整体运营效率。英伟达认为，未来 AI 行业竞争的关键指标将逐步从单颗芯片性能转向整体基础设施效率，即如何在有限的电力、空间和资源条件下生产更多算力和智能服务。

为此，DSX 平台整合了英伟达的芯片、系统、软件、参考架构以及合作伙伴技术，覆盖 AI 工厂建设和运营的全生命周期。平台通过统一计算、软件和设施等技术栈，帮助客户提升部署速度、可靠性和运营效率，并降低 AI 推理过程中生成 Token 的成本。

黄仁勋表示：

“我们不仅是在交付芯片——我们是在向每一位基础设施建设者提供打造 AI 工厂的完整方法体系。借助 DSX 平台，你可以在一分钱不花的情况下模拟整个工厂，在安装第一台机架之前验证性能，并以生产级 AI 所需的可靠性进行运营。”

此次发布的软件体系主要包括 DSX MaxLPS和 DSX OS。

其中，DSX MaxLPS 利用 45 摄氏度液冷与机架级功耗优化技术，提高每兆瓦电力对应的 Token 产出。英伟达表示，该技术可在对性能影响极小的情况下额外部署最多 40%的 GPU，从而在固定电力预算下进一步降低计算成本。

DSX OS 则是一套面向 AI 工厂运营的开源软件平台，支持生命周期管理、智能调度、健康自动化、多租户运营以及平台服务等功能。英伟达还将开源模块化软件库、API、参考设计和加速计算平台，构建统一的软件架构。

除核心软件外，DSX 还整合了多项现有能力。DSX Reference Design 提供覆盖计算、网络、存储、供电和制冷系统的参考架构；DSX Sim 支持从规划到运营全过程的数字孪生仿真与优化；DSX Flex 可根据电网负荷和电价变化动态调整工作负载；DSX Exchange 则实现计算、网络、能源和制冷系统之间的数据协同。

在商业落地方面，CoreWeave、Crusoe、IREN和 Lambda 等云服务商已部署 DSX 核心组件，以提升 GPU 利用率并缩短 AI 云服务上线时间。

硬件生态也在同步扩展。戴尔科技 (DELL.N)、慧与科技 (HPE.N)、联想集团 (0992.HK)、超微电脑 (SMCI.O)、华硕、富士康、技嘉、和硕以及广达云科技等厂商正开发 NVIDIA DSX 就绪系统，帮助客户建设全栈 AI 工厂。

与此同时，DSX Flex 已与 Emerald AI及 Silicon Valley Power 开展商业化试点项目，验证 AI 工厂根据电网需求动态调节功耗的能力。

从战略层面看，DSX 标志着英伟达继续从 AI 芯片供应商向 AI 基础设施平台提供商转型。通过将芯片、软件、数据中心架构、运营管理和能源调度纳入统一体系，英伟达希望建立覆盖 AI 工厂全生命周期的行业标准，并进一步巩固其在全球 AI 基础设施市场的领先地位。