AI工廠先在虛擬世界試蓋 達梭攜Vertiv拚加速部署
整合供電、散熱與運算系統驗證 模型估部署時程最多縮短50%
【記者趙筱文／台北報導】AI算力競賽不只比誰買到更多晶片，資料中心的供電、散熱能否及時到位，同樣影響AI服務何時能上線。達梭系統與關鍵數位基礎設施業者Vertiv今（5）日宣布合作，透過虛擬雙生技術，在AI工廠動工前完成配置、模擬與驗證，盼減少施工現場的整合難度，加快運算設施投入使用。
所謂「AI工廠」，可理解為專門支援AI運算的資料中心，必須讓運算、電力、冷卻、網路與控制系統協同運作。單一環節調整，都可能牽動其他設備配置，例如增加運算設備，也必須一併確認供電與散熱是否足以支援，讓整體建置成為複雜的系統工程。
此次合作結合達梭系統3DEXPERIENCE代理型平台與Vertiv基礎設施專業，讓工程團隊先在虛擬環境建立完整的數位系統，評估不同配置及設計變更的影響，再進入實體施工。合作以Vertiv SmartRun可配置虛擬雙生為基礎，進一步擴展至整合關鍵電力、熱管理及相關設施的Vertiv OneCore等解決方案。
供電、散熱先模擬 設計變更可追蹤影響
在實際應用上，達梭系統平台將運用基於模型的系統工程、模擬與虛擬雙生功能，配置及驗證Vertiv預先設計的電力與冷卻方案，並以NVIDIA Vera Rubin DSX AI工廠參考設計及NVIDIA Omniverse DSX Blueprint為基礎，建立符合客戶需求的AI工廠配置。
這套方法並非提供一份固定設計，而是讓不同領域的工程師在共同環境中比較方案、同步設計變更，並驗證整體系統及不同物理條件交互作用的結果。從初期配置、施工、試運轉到未來升級，也能持續追蹤設計決策及其影響，降低各階段銜接的難度。
Vertiv產品與技術長Scott Armul表示，AI產業的關鍵在於如何快速將運算容量轉為實際可用產能，因此必須把運算、電力、冷卻與實體基礎設施視為單一系統，在施工前完成配置與驗證。
模型估提前10週上線 不等於晶片運算變快
雙方預期，這項合作可讓需求確認至方案配置、驗證的流程加速最高達10倍，並將既定基礎設施部署時程縮短最高達50%。依Vertiv模型假設，相較傳統模擬基準方案，綜合方案可讓產能上線時間提前約10週。
在相同裝置容量下，模型估計，自專案啟動起12個月內，累計token（詞元）輸出量可增加最多30%。不過，這項增幅來自設施提早就緒、增加可運作時間，並不代表晶片運算速度或營運效率提升，也不是客戶實際部署後的測量成果。
雙方已於日前在德國柏林舉行的NVIDIA GTC Berlin 2026展示部分方案，呈現設施需求如何影響配置、團隊如何在虛擬環境評估電力與冷卻限制，以及運用工廠預製基礎設施加速部署。隨著AI資料中心規模擴大，如何讓供電、散熱與運算設備同步到位，也成為算力能否如期上線的重要關鍵。
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