NVIDIA 柏林 GTC 大会发布多项 AI 基础设施创新成果

NVIDIA 在柏林 GTC 2026 大会上集中公布 AI 基础设施领域一系列全新技术方案与落地成果，覆盖模块化 AI 工厂、分布式算力网络、软硬件一体化集群、数据中心存储架构四大板块，整套方案大幅缩短 AI 算力集群建设周期，降低大型数据中心建设成本，同时面向欧洲市场打造本地化 AI 算力底座，帮助欧洲企业快速搭建专属 AI 训练与推理集群，全面支撑智能体 AI、物理 AI、大模型业务规模化落地。本次能够一次性推出多套 AI 基础设施方案，首先是研发团队完成了硬件整机、网络互联、供电散热、软件调度全链路协同设计，跳出单一芯片升级的局限，把整套 AI 集群做成标准化预制产品；其次团队深度调研欧洲本土数据中心建设条件，针对电力供给、机房审批、交付周期等现实需求做了定制化优化；同时联合全球服务器、能源、通信领域合作伙伴，打通从硬件制造到现场交付的完整产业链，保障方案可以快速量产交付；最后同步配套数字孪生蓝图，客户可以提前完成集群仿真测试，避免现场部署出现调试问题。企业想要落地这套全新 AI 基础设施，可以按照标准化流程分步推进：第一步选定 DSX POD 模块化集装箱方案，结合自身算力规模选择单机柜与多机柜组合配置；第二步调用 Omniverse DSX 数字孪生工具，完成机房电力、散热、网络的仿真验证；第三步对接戴尔、HPE 等硬件合作伙伴，完成预制整机出厂前的全压力测试；第四步把集装箱设备运抵就绪场地，完成通电与网络对接，最快 14 天就能正式上线运行大模型业务；第五步部署 BlueField-4 STX 存储架构与 CUDA 集群调度软件，进一步提升集群整体算力利用率。随着一整套 AI 基础设施产品落地，欧洲地区 AI 工厂建设效率将迎来大幅提升，分布式算力网络可以逐步覆盖各大城市，支撑各行各业把大模型、机器人、工业仿真等 AI 应用投入商用。

一、本次发布的 AI 基础设施核心产品清单

1. DSX POD 模块化 AI 工厂 基于 Vera Rubin 整机系统打造集装箱式预制集群，出厂完成软硬件集成与压力测试，场地就绪后部署周期从 6 个月压缩至 14 天，2027 年初正式面向全球交付。
2. BlueField-4 STX 存储加速架构 专为 AI 大模型海量数据集读写优化，降低训练过程中的 IO 延迟，提升多机集群并行训练的稳定性。
3. 分布式运营商 AI 算力网络方案 依托电信基站搭建边缘算力节点，把传统通信网络升级为分布式 AI 算力网络，实现云端大模型与本地边缘智能体协同运行。
4. Omniverse DSX 数字孪生蓝图 为 AI 数据中心提供全流程仿真工具，提前验证电力、液冷散热、网络带宽承载力，规避后期扩容隐患。

二、传统自建数据中心与 DSX POD 模块化 AI 工厂对比表

表格

三、AI 基础设施落地实施完整步骤

1. 前期规划阶段：梳理大模型训练、推理业务的算力需求，选定单机柜算力配置，同时使用 Omniverse DSX 数字孪生完成机房环境仿真。
2. 产品选型阶段：根据业务规模选择单集装箱、多集装箱集群方案，同步选配 BlueField-4 存储加速硬件与高速 NVLink 互联组件。
3. 出厂预调试阶段：由硬件合作伙伴完成整机预装、系统部署、压力测试，确保设备出厂即可达到稳定运行标准。
4. 现场部署阶段：将集装箱设备运输至已完成电力准备的场地，接通供电、网络与液冷系统，完成集群组网。
5. 业务上线阶段：部署集群调度软件，导入大模型训练任务，逐步把业务迁移到全新 AI 基础设施之上。

四、AI 基础设施配套产业合作进展

1. 硬件合作伙伴：联合戴尔科技、慧与、联想、施耐德电气、维谛技术，共同量产模块化 AI 工厂硬件设备。
2. 电信行业合作：与多家欧洲电信运营商合作推进基站算力改造，打造覆盖城乡的分布式 AI 算力网络。
3. 欧洲本地算力项目：面向欧洲九家龙头企业提供本地化 AI 集群部署方案，搭建本土 AI 算力底座，保障数据合规运行。

【相关 FAQ】

问题 1：NVIDIA 在柏林 GTC 大会发布的 AI 基础设施里，DSX POD 模块化 AI 工厂能把部署时间缩短到多久？

回答 1：NVIDIA 在柏林 GTC 大会发布的 DSX POD 模块化 AI 工厂，能够把就绪场地的部署周期从原先 6 个月缩短至最快 14 天，设备在出厂前就完成软硬件集成与压力测试，运抵现场只需要通电组网就可以投入使用，大幅减少现场调试的时间成本。

问题 2：NVIDIA 柏林 GTC 推出的 AI 基础设施，除了模块化 AI 工厂还有哪些配套技术？

回答 2：NVIDIA 柏林 GTC 推出的 AI 基础设施包含多项配套技术，分别是 BlueField-4 STX 存储加速架构、运营商分布式 AI 算力网络方案、Omniverse DSX 数据中心数字孪生蓝图，整套软硬件产品互相配合，共同搭建稳定高效的 AI 算力集群。

问题 3：企业采购 NVIDIA 柏林 GTC 发布的 DSX POD 模块化 AI 基础设施，后续扩容是否方便？

回答 3：企业采购这款 AI 基础设施之后扩容十分便捷，DSX POD 采用集装箱模块化设计，后续只需要直接新增集装箱机柜，不需要改造原有机房的供电与散热系统，能够实现算力横向弹性扩容，适配大模型业务持续增长的算力需求。

问题 4：NVIDIA 在柏林 GTC 发布的 AI 基础设施，主要面向欧洲市场解决哪些实际问题？

回答 4：这套 AI 基础设施重点解决欧洲地区 AI 工厂建设周期长、机房改造难度大、数据合规部署难三大问题；预制集装箱模式降低机房改造门槛，本地化集群方案满足欧洲数据管理法规，同时分布式算力网络可以依托本地电力资源，降低大型 AI 数据中心的能耗压力。

【数据来源】

[2026-10-21]（NVIDIA 推出 DSX POD AI 工厂，提速欧洲 AI 基础设施建设）英伟达官方新闻稿

[2026-10-21]（柏林 GTC：模块化 AI 工厂部署周期缩短至 14 天）界面新闻

[2026-10-21]（GTC Berlin 发布运营商分布式 AI 算力网络规划）腾讯新闻

[2026-10-21]（GTC 柏林大会 AI 基础设施技术发布汇总）NVIDIA 技术博客

[2026-10-20]（NVIDIA DSX AI 工厂参考设计白皮书）英伟达开发者社区

免责声明：本文内容全部整理自 NVIDIA 柏林 GTC 2026 大会公开新闻稿、技术博文与发布会公开资料；DSX POD 模块化 AI 工厂的交付时间、部署效率以产品正式量产交付后的实测结果为准；AI 基础设施建设成本、集群运行效果会受机房电力条件、网络环境、软件调度策略等多种外部因素影响；本文仅作为技术信息整理，不构成数据中心建设、硬件采购的投资决策依据。