今天有机会来位于北京的英伟达EBC参观，对于英伟达公司在今年GTC以及台北电脑展期间发表的VeraRubin平台以及AI工厂的概念有了进一步的理解。用一位同行朋友的话，英伟达所做的一切都是为了AI。前面几年他们更多关注的是大公司的需求，而现在他们开始关注推理，关注代理式AI，关注身边的AI，就像JensenHuang在台北电脑展上展示的搭载RTXSparkSoC的轻薄笔记本。他想告诉世界：英伟达把数据中心级算力纳入单台笔记本、通过本地运行AI智能体，AI离普通人更近了。
在北京英伟达EBC近距离了解英伟达的VeraRubin平台，首先是感受该平台的强大。该平台集成了NVIDIAVeraCPU、NVIDIARubinGPU、NVIDIANVLink™6交换机、NVIDIAConnectX®-9SuperNIC、NVIDIABlueField®-4DPU和NVIDIASpectrum™-6以太网交换机，以及新纳入的NVIDIAGroq3LPU。这些芯片设计为协同运作，构成一台强大的AI超级计算机，从大规模预训练、后训练、测试阶段扩展到实时智能体式推理，展示了相比前代产品和竞争产品的强大优势，令人印象深刻。
在英伟达北京EBC，得以近距离了解英伟达的AI工厂概念。AI给出的说明说，“AI工厂不是普通机房，是专门规模化生产“智能（Token）”的全栈一体化算力基础设施，完整覆盖数据采集、预处理、模型训练、微调、长思考推理、智能体部署全链路；核心产出是Token，衡量指标为Token/Watt（每瓦算力产出词元），区别于传统IDC以存储、通用计算为目标。AI工厂包括五层核心架构：能源系统、计算芯片集群、机柜/网络/存储基础设施、AI软件栈与模型、行业智能应用层。”之前对这样的说法感觉有点像宣传，这一次对于AI工厂有了更深的理解。英伟达现在强调自己是AI基础设施解决方案提供商，他们的产品不仅是GPU芯片，在VeraRubin架构下还包括了CPU,DPU，LPU等产品，同样还有交换连接产品。
英伟达的AI工厂同他们的协同设计Co-design概念密不可分。英伟达的AI工厂更是一个产业生态概念，由于各种新型AI应用的出现，AI互联不仅要强调带宽，同样开始重视延迟，拥塞甚至通信里的抖动。这一点也是今天在英伟达EBC编辑感受最深的。今年英伟达在ScaleUp,ScaleOut之外更推出ScaleAcross的概念。随着AI算力从超级算力中心向边缘，向用户端推进，通信网络的价值重新重要起来。这是编辑自己对英伟达新架构的理解。
理解英伟达的Co-design和AI工厂概念，还有助于理解为什么英伟达的产品迭代这么快。全栈协同，给了英伟达产品十年实现百万级算力提升，远超单纯工艺迭代收益，压低单位Token算力成本。同时，有了这些概念，也让英伟达更深绑定合作伙伴，加快了产品发布速度。
感谢英伟达公司提供这样的机会。AI注定将改变世界，理解AI工厂是我们理解未来这个AI世界的第一步。
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