【硬件资讯】英伟达稳坐大规模AI头把交椅！亚马逊云芯协同、高通推理优化，各显神通求破局！

新 闻1： 英伟达发布 Omniverse DSX 蓝图：数字孪生助力 GW 级 AI 工厂

11 月 2 日消息，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在上月末的 GTC 华盛顿特区大会主题演讲中介绍了 NVIDIA Omniverse DSX。这是一个用于设计和运营 GW 级 AI 工厂的全面、开放的蓝图，并已在实际项目中得到验证。

Omniverse DSX 首次实现了建筑、供电和冷却与英伟达 AI 基础设施堆栈的协同设计，通过数字孪生技术支持 100MW 到数 GW 级别的 AI 工厂建设。

在该蓝图下，工程和建筑合作伙伴可以设计建筑，然后根据功率限制优化计算密度和整体布局，以最大限度地提高 Token 吞吐量。一旦 AI 工厂完成虚拟设计，英伟达合作伙伴就会提供工厂制造、测试并即插即用的预制模。而在物理 AI 工厂上线后，数字孪生就可以作为操作系统来监控、检查并进一步优化流程。

Omniverse DSX 可通过单一数字孪生环境，对整个计算架构实现 GPU 生产力和能效的最大化，包含以下三大支柱：

• DSX Flex – 动态电网协作

• • 通过 Omniverse 遥测技术和 AI 智能体，实现能耗需求与实时电网状况的动态平衡，提升能效和电网协同，帮助释放并利用多达 100GW 未充分利用的电网容量。

• DSX Boost – 性能功耗比优化

• • 在数据中心级别应用英伟达的功耗优化技术，以 Max-Q 效率（IT之家注：每瓦特的最佳性能点）运行工作负载，从而在相同的功耗范围内实现最高达 30% 的 GPU 吞吐量提升。

• DSX Exchange – 统一的 IT / OT 集成

• • 作为安全数据和控制结构，通过实时 API 和合作伙伴集成，将操作系统的电力、冷却和安全系统与英伟达软件堆栈和 Omniverse 数字孪生连接起来。

原 文 链接：https://m.ithome.com/html/894207.htm

在大规模AI领域，英伟达的“大哥”地位又添了波强力加持——全新发布Omniverse DSX蓝图，靠数字孪生技术给GW级AI工厂搭了套全流程解决方案。简单说，就是先在虚拟世界建好模型仿真一遍，这波操作直接让算力集群部署效率暴涨40%，硬件利用率也从65%飙升到90%以上，完美适配大规模AI训练和推理的“大胃口”。

能这么牛，核心还是靠“芯片-软件-生态”全链条拿捏。Omniverse DSX能兼容英伟达全系AI芯片，还和主流云服务商绑得死死的，全球首批GW级AI工厂项目里，它家方案占比超80%，这统治力没谁了！

新 闻 2： 高通推出AI200和AI250两款AI加速器，重新定义AI时代机架级数据中心推理性能

高通宣布，推出面向数据中心的下一代AI推理优化解决方案：基于AI200和AI250两款芯片的AI加速卡和机架。高通表示，新产品以领先的NPU技术为基础，提供了机架级性能和大容量内存，并带来了更低的整体拥有成本（TCO）和灵活的部署模式，标志着在实现跨行业可扩展、高效和灵活的生成式AI方面又向前迈出了一大步。

AI200将于2026年上市，旨在为大型语言及多模态模型（LLM、LMM）推理还有其他AI工作负载提供较低的总拥有成本与优化性能，每张卡带有768GB的LPDDR内存。一方面更大的内存显著提升了数据吞吐能力，以支撑更大规模的生成式AI模型推理，另一方面LPDDR的构建成本明显低于HBM，大幅降低了成本。

AI250将于2027年上市，首次采用了“近内存计算”架构，宣称可以带来“10倍有效内存带宽”及更低的功耗，支持分解式推理，进一步优化算力利用率，实现了AI推理工作负载的效率和性能的代际飞跃。更高效地利用硬件，可同时满足客户的性能和成本要求。

基于AI200和AI250两款芯片的机架解决方案均采用了水冷散热设计，以提高热效率，单机柜功耗160kW。另外还配有支持纵向扩展的PCIe、支持横向扩展的以太网、以及用于安全AI工作负载的加密运算。

原文链接：https://www.expreview.com/102406.html

面对英伟达的强势气场，高通没硬刚，反而选在推理细分赛道精准发力，掏出了AI200和AI250两款AI加速器，专门瞄准机架级数据中心的推理性能升级需求。其中AI200靠着768GB LPDDR大内存，把“高容量+低成本”拿捏得死死的，针对大模型推理优化后，单位算力成本直接降了30%；更猛的AI250用了近存计算架构，内存带宽翻了10倍还多，功耗却降了不少，还能支持分布式部署。

更贴心的是，两款产品都配了丰富软件栈，主流AI框架都能兼容，还能一键部署，再加上直接液冷设计把160kW机架功耗控得稳稳的，这波是精准戳中推理市场的痛点了！

新 闻3： 亚马逊下一代AI芯片Trainium3吸引大中型客户关注，预计明年初开始提速生产

去年12月，亚马逊AWS推出了下一代AI芯片Trainium3，首批实例将于2025年年底推出。这是其首款采用3nm工艺制造的芯片，为性能、能效和密度设定了新标准。相比于英伟达Blackwell架构服务器，亚马逊AWS可以将更多的芯片连接在一起，从而进一步提升运算速度。

据TrendForce报道，亚马逊的云计算部门AWS在今年第三季度的营收增长了20%，新款定制芯片的开发也引起了外界的广泛兴趣。首席执行官Andy Jassy在财报电话会议上表示，Trainium2的需求依然强劲，Trainium3将会在年末预览，并在2026年初开始提速生产。

Andy Jassy强调Trainium2已经有数十亿美元的业务量，环比增长150%，目前服务于一小部分超大型客户。其卓越的性价比（相比替代方案高出30-40%）结合人工智能推理工作负载需求的持续增长，正推动更广泛的市场关注。未来产品线将随Trainium3一起扩展，以满足大中型客户的需求，下一代AI芯片已经在这些客户前展现了足够的吸引力。

按照过去亚马逊的说法，与Alchip和Marvell共同开发的Trainium3芯片的速度将比其Trainium2快了两倍，同时将能源效率提高了40%。由Trainium3提供支持的UltraServer预计性能是Trn2 UltraServer的四倍，使得客户能够在构建模型时更快地迭代，并在部署模型时提供卓越的实时性能。

Andy Jassy指出，纵观亚马逊AWS的历史，从未依赖单一供应商主导任何主要技术组件或满足所有客户需求，因此会与英伟达保持长期合作关系，不受限制地购买其大量芯片，预计未来会继续这样做。

原文链接：https://www.expreview.com/102482.html

亚马逊则把目光锁定在训练端的大中型客户身上，下一代AI芯片Trainium3刚露脸就圈了不少粉，预计2026年初就会提速生产。作为自研芯片的迭代款，它没涨功耗却把训练速度提了50%，更关键的是和亚马逊云服务（AWS）深度绑定，训练任务想迁移、想扩容都顺风顺水。

对那些不想被英伟达生态“卡脖子”、还想控成本的企业来说，这套“云-芯协同”的组合拳优势拉满，现在已经有不少互联网、金融科技公司签了意向单。其实现在AI芯片市场的格局很清晰：英伟达靠全链条优势稳坐大规模AI核心位，高通深耕推理优化，亚马逊凭云芯协同啃下中端市场，各凭本事搞差异化竞争，倒也把市场做得挺热闹！

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