华硕通过整合基础设施和运营治理来推进 AI 工厂的发展

将加速计算、经过仿真验证的部署和人工智能治理整合为一个连续的人工智能工厂平台

韩国首尔，/PRNewswire/ -- 在 ASUS AI Tech 2026 上，华硕今天重新定义了人工智能基础设施，从运行人工智能的系统转变为构建和运营人工智能工厂的平台。华硕与 NVIDIA 及不断壮大的技术合作伙伴生态系统（包括 Aleria、AMD、Crusoe、Foxlink、IBM、Intel、Samsung、Schneider Electric 和 WD）合作，使企业能够超越独立基础设施，迈向生产就绪的人工智能工厂，在整个生命周期内工程化性能、运营弹性和人工智能治理。

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从左到右：Aleria 首席执行官 Eric Leandri；施耐德电气韩国 CSP 销售团队负责人及区域冷却业务开发负责人 Chang-Ho Lee；三星电子 DRAM 产品规划组组长 JY Jung；华硕亚太区 ISBG 总经理 David Fu；NVIDIA 韩国企业业务负责人 Soyoung Jeong；Crusoe 采购副总裁 Andrew Wee；华硕高级副总裁兼 ISBG 负责人 Paul Ju；Foxlink 首席执行官 Freddy Kuo；IBM 存储销售副总裁 Craig McKenna；ISBG 研发中心企业副总裁 C.H. Hsieh；以及 NVIDIA SA 的 Minhyung Lee。

华硕还强化了其统一的人工智能基础设施平台，涵盖加速计算、网络、存储、部署软件、人工智能运营和治理。通过将基础设施工程、部署和运营智能整合为一个连续的平台，华硕帮助组织缩短首次代币的时间，加速收入时间，并在保持可信赖的人工智能规模的同时优化基础设施效率。这一战略演变巩固了华硕作为关键的端到端人工智能基础设施合作伙伴的角色，将计算能力转化为切实的、推动业务的人工智能创新。

“华硕现在全面拥抱其 ‘全力以赴人工智能’ 的战略举措，致力于将人工智能嵌入基础设施、商业解决方案和创新物理设备中。随着人工智能工厂演变为始终在线的生产环境，基础设施性能和人工智能治理不再能够单独处理。基础设施是人工智能生产本身的基础。从塑造首次代币的决策到治理大规模人工智能的控制，华硕正在为未来的需求进行工程设计——将计算、连接、电力、冷却和自动化结合在一起，将每一瓦特、每一美元和每一分钟的投资转化为人工智能的产出。” 华硕基础设施解决方案业务集团高级副总裁 Paul Ju 说道。

人工智能治理始于首次代币之前

建立一个可信赖的人工智能工厂始于首次模型部署之前。华硕结合先进的系统工程与 NVIDIA DSX Sim Blueprint，帮助企业在物理部署之前设计、仿真、验证和优化完整的人工智能工厂。与施耐德电气、AVEVA 和 IBM 等生态系统合作伙伴合作，华硕将计算、网络、存储、电力、冷却和设施基础设施整合到一个统一的数字双胞胎环境中，使组织能够识别约束、优化配置并在安装开始之前降低部署风险。

一旦部署，治理将贯穿整个人工智能运营。随着自主人工智能和物理人工智能变得越来越自主，组织需要在模型、数据、工具和企业系统之间实现持续的可见性、监督和运营控制。除了基础设施管理平台 ACC（ASUS 控制中心）和 AIDC（ASUS 基础设施部署中心）之外，华硕通过其全面的人工智能软件堆栈和交钥匙人工智能应用显著扩展了这些能力。在人工智能软件堆栈中，客户可以直接访问诸如配额和计费以及 MLOps 门户等基本工具。这些工具促进了数据中心内的高效资源管理，从而加速整体运营速度。在应用层面，人工智能软件堆栈充当关键的运营层和跨平台软件堆栈。它作为一个 “运营工具”，将企业治理直接与人工智能服务和自主代理连接，使自主人工智能的部署变得安全、可管理且准备就绪。

凭借先进的集成能力和与 NVIDIA 长期合作的基础，华硕使企业能够加速人工智能从设计到部署及持续运营的过程。强劲的业务增长反映了市场对集成人工智能基础设施的需求日益增加，这种基础设施缩短了首次代币的时间，加速了收入时间，并支持从前沿规模模型开发到企业、自主和边缘人工智能部署的人工智能工厂。

• 针对大规模 AI 工厂： ASUS AI POD，XA VR721-E3，基于 NVIDIA Vera Rubin NVL72，提供高容量智能和低成本代币生成的机架级平台，相比于前一代产品，性能每瓦提升 10 倍。与此相辅相成的是企业级的 XA NR1I-E12LR 和 XA NR1I-E12，基于 NVIDIA HGX Rubin NVL8，加速高密度 AI 基础设施，以满足企业在训练、推理和后训练工作负载方面的高要求。
• 针对自主 AI： ASUS XA P2N-E2，一款 2U NVIDIA MGX 平台，配备两颗 NVIDIA Vera CPU，并支持最多两块双插槽 NVIDIA GPU，专为响应迅速、能效高的自主推理、数据处理和大规模编排而设计。
• 针对边缘和视觉计算： ASUS ESC8000-E12P，配备 NVIDIA RTX PRO 6000 和 RTX PRO 4500 Blackwell 服务器版 GPU，扩展了从数据中心到边缘的企业推理、视觉 AI 和视觉计算的加速。此外，紧凑型 PE3000N 边缘 AI 平台，由 NVIDIA Jetson Thor T5000 模块驱动，提供实时推理、传感器融合和机器人及工业自动化环境的自主控制。
• 针对稳健的数据基础： ASUS UF920-E3-RS24 服务器，基于 NVIDIA STX 模块化基础架构，专为 AI 原生存储而设计，结合 ASUS OJ340A-RS60 对象存储解决方案和 VS320D-RS26N 存储系统，提供企业 AI 所需的稳健数据基础。该产品组合旨在满足现代 AI 管道的容量、可用性和数据管理需求，支持从设计验证到生产规模部署的 AI 工厂。

客户应用和 AI 工厂实施

除了基础设施，ASUS 通过关键合作伙伴的演示展示了 AI 的实际影响，阐明了现实世界的应用和新兴的 AI 模式。Foxlink 展示了下一代工业自动化与自主机器人，而 Aleria 则强调了设计用于支持本地数据控制和安全操作的主权 AI 部署的关键需求。这种整体方法，加上强大的 ASUS 软件硬件集成和 Kubernetes 平台，显著缩短了客户的收入实现时间。ASUS 的愿景不仅仅是销售计算能力；我们提供旨在持续创造商业价值和推动代币经济的运营 AI 工厂。

加速 AI 采用以实现变革性增长

展望未来，ASUS 致力于不断深化与 NVIDIA 及日益壮大的全球技术合作伙伴生态系统的合作。通过将加速计算、模拟验证部署和 AI 驱动工程整合到一个持续的治理框架中，我们使组织能够保护其基础设施投资，并在 AI 应用日益复杂和自主的情况下保持控制。我们的总体目标是帮助企业从单纯投资 AI 转变为在整个运营中嵌入智能。这一战略转变旨在缩短收入实现时间，提高每瓦代币的效率，显著减少资源浪费和总拥有成本，最终构建为峰值性能而设计、为适应性而构建、为可扩展增长而治理的 AI 工厂。

可用性与定价

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