英伟达CEO黄仁勋疯狂布局AI工厂，意欲何为？

在当今科技飞速发展的时代，工业领域的AI转型犹如一颗闪耀的明星，吸引着众多目光。英伟达在其中的布局与举措，更是引发了广泛的讨论和关注，究竟其会给工业AI带来怎样的变革？让我们一同深入了解。

AI算力核心

在英伟达擘画的宏伟图景中汽车能于虚拟环境搞设计，机器能在虚拟环境展开训练，工厂产线还能先在虚拟环境优化后再拿到现实工厂运行。而产生这些“智能”的算力，那可是来源于实体AI工厂，也就是部署了海量GPU的算力中心。英伟达就好似领路人，指出了工业AI转型的主流方向

转型转折点

随着各万卡算力中心逐渐落地，工业应用AI的转折点加速驶来英伟达更多是基于仿真平台Omniverse，把它与自家硬件搭配，开展AI相关的仿真和数字孪生。传统的数据中心是为了通用计算而建造可AI工厂不一样它是打算用AI创造价值，英伟达的GPU就被安放在这些工厂中。

战略新举措

英伟达在欧洲建起万卡AI工厂，其实呀是对之前宣传的“主权AI”的实际落地形式与承诺，这是英伟达在找寻新的增长曲线。就像在人形机器人领域，好多厂商用英伟达的Isaac Sim、Omniverse等平台或套件，来生成合成数据、在仿真环境里训练。这足见英伟达影响力不小

行业新局面

有业内人士透露，人形机器人算力方案选择不多，是因为机器人厂商对硬件厂商背后的生态系统特别看重。和英伟达“搭平台”搞仿真、数字孪生，却不做具体AI应用的做法相比，其他一些厂商专注做的大模型和小模型应用，就是为了解决工厂运行过程里现场的问题

模型新趋势

在大模型问世之前工业领域就已经用着以小模型为代表的AI产品。英伟达忙着在仿真、数字孪生领域找市场机会，同时大模型的普及也对工业企业有些影响。不仅如此，随着企业对AI兴趣提升，大模型和小模型应用都在加速，像有些公司会给制造业工厂提供AI转型，弄出多因子分析等领域的小模型。

算力与挑战

在算力供应方面，英伟达通过建设万卡支撑的工业云，让多个制造商接入大连市同乐中小企业商会，不过这不是唯一选择。小模型依靠的算力来源可多元，有云算力、厂商自己部署的算力等。但是行业背后也有难题，像工业专属数据缺乏、工业场景碎片化，还有一些企业数字化建设没完成。

大家说说看，英伟达在工业AI领域的布局能持续成功并带动行业大发展吗 ？要是觉得文章有用，就点赞和分享！