A NVIDIA lança a plataforma “NVIDIA DSX”, oferecendo uma solução completa para criar fábricas de IA

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, anunciou em 31 de maio, durante a GTC Taipei 2026, o lançamento da plataforma DSX, posicionada como um design de referência ponta a ponta e plataforma operacional para uma “fábrica de IA”. Trata-se da terceira grande linha de produtos da Nvidia, depois de RTX e DGX. O custo de uma fábrica de IA no nível de 1GW já subiu de US$ 200 a US$ 300 bilhões para US$ 500 a US$ 600 bilhões.

Confirmação das especificações técnicas dos quatro módulos centrais do DSX

O DSX é composto pelos seguintes quatro componentes já confirmados, cobrindo todo o ciclo de vida da fábrica de IA, do planejamento à operação:

DSX SIM: baseado no Omniverse, cria um gêmeo digital de alta fidelidade para concluir o planejamento do layout de toda a fábrica, simulações de dissipação de energia e validação de rede antes da primeira implementação de rack

DSX OS: software aberto e modular, responsável por gerenciamento do ciclo de vida, escalonamento inteligente, consistência em tempo de execução, automação de saúde, flexibilidade e operação multi-inquilino

DSX MAX LPS: combina tecnologia de resfriamento líquido a 45°C e otimização de desempenho por watt dentro do rack. Com um orçamento fixo de energia, permite operar até 40% mais GPUs, solucionando o problema comum de excesso de alocação de energia de 40% nas fábricas de IA

DSX Flex: lê em tempo real os sinais da rede elétrica e ajusta dinamicamente o consumo de energia da fábrica de acordo com redução de carga, resposta à demanda e eventos de preços, fazendo com que a fábrica de IA se torne um ativo flexível de energia para a rede

Ecossistema de parceiros já confirmados

Em hardware: Dell Technologies, HPE, Lenovo, Supermicro, além das empresas de Taiwan ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Pegatron, QCT (Qudata Cloud Technology), Wistron e Wiwynn, que já construíram sistemas compatíveis com a Nvidia DSX.

Os parceiros em nuvem que implantam componentes centrais do DSX incluem: CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale e Yotta Data Services. Parceiros no ecossistema do DSX OS incluem: Red Hat, Mirantis, Rafay, Spectro Cloud, Supermicro e Vultr, entre outros.

Pilotos confirmados de resposta da rede com o DSX Flex

O DSX Flex já foi integrado a Emerald AI e Silicon Valley Power para realizar um projeto comercial piloto de vários megawatts, demonstrando fábricas de IA com capacidade de resposta à rede. Essas fábricas conseguem ajustar dinamicamente a quantidade de energia consumida com base nos sinais da empresa de energia, ao mesmo tempo em que protegem o desempenho das cargas de trabalho de IA, contribuindo para liberar capacidade de energia adicional para impulsionar o desenvolvimento de IA.

Perguntas frequentes

Qual problema central das fábricas de IA o DSX MAX LPS resolve?

Huang afirmou em sua apresentação que as fábricas de IA, em geral, têm um problema de excesso de alocação de energia de 40%. O DSX MAX LPS, por meio de distribuição dinâmica de potência entre racks e a tecnologia de resfriamento líquido a 45°C, permite implantar até 40% mais GPUs dentro do mesmo orçamento de energia. Ao mesmo tempo, a tecnologia de resfriamento líquido em alta temperatura da Nvidia dispensa os tradicionais chillers de água, reduzindo o consumo de água e energia.

O que significa a escala “100GW no fim desta década” citada por Huang?

Huang disse durante a palestra da GTC Taipei 2026 que, até o fim desta década, 100GW de fábricas de IA estarão em operação global, chamando isso de “a maior construção de infraestrutura em escala da história da humanidade”. O custo de uma fábrica de IA no patamar de 1GW é de, atualmente, US$ 500 a US$ 600 bilhões, e Huang afirmou que esse número deve atingir rapidamente US$ 800 a US$ 1.000 bilhões.

Em que o DSX difere do posicionamento anterior da Nvidia, o DGX?

Huang afirmou que a Nvidia concluiu três transformações: de empresa de GPUs a empresa de sistemas e, depois, a empresa de infraestrutura de IA. O DSX é posicionado como a terceira grande linha de produtos, após a RTX (placas de vídeo para consumo) e o DGX (supercomputador de IA), voltada ao design, implantação e operação ponta a ponta no nível de uma fábrica inteira de IA — e não de um único sistema de computação.