NVIDIA представила платформу «NVIDIA DSX», яка надає повний набір рішень для створення AI-заводів

Генеральний директор NVIDIA Жов Рен-сюнь 31 травня на GTC Taipei 2026 оголосив про запуск платформи DSX, яка позиціонується як наскрізний еталонний дизайн і платформа операцій для «AI-заводу». Це третя за величиною продуктовa лінійка NVIDIA після RTX і DGX. Вартість одного AI-заводу класу 1GW зросла з 20–30 мільярдів доларів до 50–60 мільярдів доларів.

Підтверджені технічні характеристики чотирьох ключових модулів DSX

DSX складається з таких уже підтверджених чотирьох компонентів, які охоплюють повний життєвий цикл AI-заводу — від планування до експлуатації:

DSX SIM: високоточний цифровий двійник на базі Omniverse — дозволяє до встановлення першого стійкового рішення завершити компонування всього заводу, симуляцію електроживлення й тепловідведення, а також мережеву верифікацію

DSX OS: відкрита модульна програмна частина, що відповідає за керування життєвим циклом, інтелектуальне планування, узгодженість під час роботи, автоматизацію здоров’я, гнучкість і мультиорендну експлуатацію

DSX MAX LPS: поєднання рідинного охолодження 45°C і оптимізації продуктивності на кожен ват у межах стійки — дає змогу в рамках фіксованого енергетичного бюджету збільшити кількість одночасно працюючих GPU аж на 40%, вирішуючи типову для AI-заводів проблему надмірного енергоспоживання на рівні 40%

DSX Flex: оперативне зчитування сигналів енергомережі — динамічно коригує споживання заводу залежно від скорочення навантаження, відгуку на попит і подій з тарифами, перетворюючи AI-завод на гнучкий енергетичний актив для енергомережі

Підтверджена партнерська екосистема

За напрямом обладнання: Dell Technologies, HPE, Lenovo, Supermicro, а також тайванські ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Pegatron, QCT (Qudanta Cloud Technology), Wistron і Wiwynn — усі вони вже зібрали системи, що підтримують NVIDIA DSX.

У хмарі партнери для розгортання ключових компонентів DSX включають: CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale та Yotta Data Services. Партнерський екосистемний ландшафт для DSX OS включає: Red Hat, Mirantis, Rafay, Spectro Cloud, Supermicro та Vultr тощо.

Підтверджені пілоти DSX Flex із відгуком на енергомережу

DSX Flex уже співпрацює з Emerald AI та Silicon Valley Power для проведення комерційних багатомегаватних пілотних проєктів, демонструючи AI-заводи з можливістю реагувати на енергомережу. Ці заводи можуть динамічно коригувати обсяг споживання електроенергії відповідно до сигналів від енергопостачальників, зберігаючи при цьому продуктивність AI-робочих навантажень, що допомагає вивільнити додаткові потужності для підтримки розвитку AI.

Поширені запитання

Яку ключову проблему AI-заводу вирішує DSX MAX LPS?

У своїй промові Жов Рен-сюнь зазначив, що AI-заводи загалом мають проблему надмірного енергопостачання на рівні 40%. DSX MAX LPS за допомогою динамічного розподілу потужності між стійками та технології рідинного охолодження 45°C дає змогу в межах того самого енергетичного бюджету розгорнути до 40% більше GPU, а високотемпературне рідинне охолодження NVIDIA прибирає потребу в традиційних чілерах, знижуючи споживання води й енергії.

Що означає «100GW до кінця цього десятиліття» у формулюванні Жов Рен-сюня?

Жов Рен-сюнь у виступі на GTC Taipei 2026 сказав, що до кінця цього десятиліття у світі вийде на роботу 100GW AI-заводів, що він назвав «наймасштабнішою в історії людства інфраструктурною інвестицією». Вартість одного AI-заводу класу 1GW наразі становить 50–60 мільярдів доларів, і Жов Рен-сюнь заявив, що ця цифра дуже швидко зросте до 80–100 мільярдів доларів.

Чим DSX відрізняється від попереднього позиціонування DGX від NVIDIA?

Жов Рен-сюнь сказав, що NVIDIA завершила три трансформації: від компанії з GPU до системної компанії, а потім — до компанії з AI-інфраструктури. DSX позиціонується як третя за величиною продуктова лінійка після RTX (споживчих відеокарт) і DGX (AI-суперкомп’ютера). Вона орієнтована на наскрізний енд-ту-енд дизайн, розгортання й операційну підтримку цілого AI-заводу, а не на окрему обчислювальну систему.