鴻海科技日｜輝達Vera Rubin逾10廠投入生產　算力托盤全自動化生產

Vera Rubin逾10座廠區投入　鴻海實現全自主組裝

Harris指出，AI發展不僅需要晶片，更涉及能源、算力、AI工廠、模型及應用等五層架構，其中能源供應已成為AI工廠建置的首要條件，企業甚至必須在動土前完成購電協議。

他表示，輝達與鴻海合作已超過10年，從首款AI超級電腦DGX-1，由鴻海旗下鴻佰科技製造，到Blackwell重新定義以整座機櫃為運算單元的資料中心架構，雙方持續深化合作。

目前雙方正積極推動Vera Rubin平台量產，鴻海更將其算力托盤（Compute Tray）組裝導入完全自動化生產，結合Omniverse數位雙生及實體AI技術，提升精密組裝效率，以因應全球AI系統龐大需求。

DSX平台提升效能30%　液冷技術降低用水需求

Harris表示，AI工廠不僅需要製造硬體，更須整合算力、網路、儲存、能源及散熱系統。輝達推出NVIDIA DSX架構，協助業者從設計、部署到營運進行整體管理。

其中，MaxLPS技術可動態調配工作負載及電力資源，透過系統控制將整體效能提升約30%。此外，輝達與鴻海合作開發封閉迴路液冷系統，讓設備可在攝氏22至45度條件下運作，減少蒸發冷卻需求，甚至無須消耗當地水資源。

高雄AI工廠部署逾100MW　模組化縮短建置時間

Harris指出，鴻海高雄AI工廠將採用Vera Rubin平台、800V直流電供電系統及模組化資料中心設計，規劃部署超過100MW算力，支援在地企業與機構發展AI應用。

透過將機櫃叢集、電力、液冷及儲存系統整合至貨櫃化模組，AI工廠建置時間可由數個月縮短至數週。他舉例，若能在8週內交付100MW算力，意味著數十億美元資產能更快投入營運，提前創造收益。

Harris強調，鴻海已不只是AI伺服器製造商，更具備AI工廠設計、部署及營運能力。結合輝達全堆疊AI平台與鴻海垂直整合、精密製造及供應鏈優勢，雙方將持續加速全球AI基礎建設落地。