英伟达在柏林GTC大会上密集发布新产品与新架构，全面加速AI基础设施布局。

10月21日，英伟达首席执行官黄仁勋在GTC大会上表示，未来所有电信运营商都将提供AI算力，电信基站有望演变为分布式AI网络。他将AI经济描述为由能源、算力、AI工厂、模型与应用构成的五层结构，并在展示中突出指出，算力层仅出现英伟达一家公司的标志。

在同一场合，英伟达发布了模块化AI工厂参考设计DSX POD，将现场部署时间从六个月压缩至最快14天，并计划于2027年初在全球交付。公司还推出了面向企业级AI智能体的OpenShell安全参考架构，以及涵盖生物医药、机器人和量子计算等多个领域的扩展开放模型产品组合。

DSX POD：将部署周期从六个月压至14天

英伟达发布的DSX POD是基于Vera Rubin架构的完整AI工厂参考设计。其核心逻辑在于，将计算、网络、布线、机架级供电及液冷系统的集成安装工作，从现场施工转移至制造工厂。合作伙伴在发货前完成机架间线缆连接、电气布线、管道安装和功能验证，集装箱运抵现场后只需接入预先准备好的电力、冷却与网络设施，即可投入使用。

黄仁勋表示：“AI工厂在开始生产token时创造价值，而不是在建设完工时。借助DSX POD，我们将工厂级精度和速度带入AI基础设施建设，把部署时间从数月缩短至数周，使客户能够更快扩展容量并让可创收的生产上线。”

需要指出的是，14天指的是场地已完成准备情况下的现场部署时间，不包含从选址到建成的完整周期。客户仍需提前完成电力、冷却、网络等支持设施的准备工作。英伟达计划与戴尔科技、HPE、联想、Bull、施耐德电气、维谛技术等合作伙伴，于2027年初在全球交付基于DSX POD设计的模块化AI工厂。

在能效层面，DSX AI工厂平台采用闭环液冷和干式冷却器，将冷却用水量降至接近零，在2吉瓦规模下每天可节省高达5400万升水；DSX MaxLPS软件则可帮助运营商在相同token输出下减少最多30%的功耗。

OpenShell架构：为企业级AI智能体筑起硬件级安全围栏

英伟达同日推出OpenShell参考架构，整合Vera Rubin基础设施、Vera CPU、BlueField-4数据处理器及OpenShell安全运行时软件，面向企业大规模部署AI智能体场景。

该架构的关键特性在于安全机制的硬件化。通过BlueField-4运行的NVIDIA Sentry安全框架持续监控智能体行为，并在硬件层面执行安全策略。当智能体试图突破软件设定的边界时，系统可在毫秒级将其隔离并停止运行。英伟达称，Vera Rubin NVL72系统在智能体工作负载下的每兆瓦吞吐量可达此前的30倍，NVIDIA Sentry则可将智能体承载能力提升最多20%。

OpenShell架构支持Linux、Kubernetes、微软Windows等主流企业环境，并可扩展至边缘设备。微软、谷歌云、戴尔科技、思科、OpenAI、Anthropic等企业目前正参与相关合作。

开放模型组合扩展：覆盖生物医药、机器人与量子计算

英伟达还在GTC柏林宣布扩充开放模型产品组合，新增覆盖多个垂直领域的专用模型，旨在帮助欧洲企业和研究人员基于本地数据开发定制化应用，并在自主控制的基础设施上部署。

新发布产品包括：Nemotron 3.5系列语言与视觉模型、用于结构化商业数据分析的Kumo模型、用于机器人训练与仿真的Cosmos世界模型、面向自动驾驶的Alpamayo 2 Edge，以及用于蛋白质设计的BioNeMo RFD4-Proteina和用于量子计算的Ising模型。这一系列布局表明，英伟达正以软硬件一体化的方式，向AI产业链各层次纵深渗透。

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