華碩通過整合基礎設施和運營治理來推進 AI 工廠的發展

將加速計算、經過仿真驗證的部署和人工智能治理整合為一個連續的人工智能工廠平台

韓國首爾，/PRNewswire/ -- 在 ASUS AI Tech 2026 上，華碩今天重新定義了人工智能基礎設施，從運行人工智能的系統轉變為構建和運營人工智能工廠的平台。華碩與 NVIDIA 及不斷壯大的技術合作夥伴生態系統（包括 Aleria、AMD、Crusoe、Foxlink、IBM、Intel、Samsung、Schneider Electric 和 WD）合作，使企業能夠超越獨立基礎設施，邁向生產就緒的人工智能工廠，在整個生命週期內工程化性能、運營彈性和人工智能治理。

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從左到右：Aleria 首席執行官 Eric Leandri；施耐德電氣韓國 CSP 銷售團隊負責人及區域冷卻業務開發負責人 Chang-Ho Lee；三星電子 DRAM 產品規劃組組長 JY Jung；華碩亞太區 ISBG 總經理 David Fu；NVIDIA 韓國企業業務負責人 Soyoung Jeong；Crusoe 採購副總裁 Andrew Wee；華碩高級副總裁兼 ISBG 負責人 Paul Ju；Foxlink 首席執行官 Freddy Kuo；IBM 存儲銷售副總裁 Craig McKenna；ISBG 研發中心企業副總裁 C.H. Hsieh；以及 NVIDIA SA 的 Minhyung Lee。

華碩還強化了其統一的人工智能基礎設施平台，涵蓋加速計算、網絡、存儲、部署軟件、人工智能運營和治理。通過將基礎設施工程、部署和運營智能整合為一個連續的平台，華碩幫助組織縮短首次代幣的時間，加速收入時間，並在保持可信賴的人工智能規模的同時優化基礎設施效率。這一戰略演變鞏固了華碩作為關鍵的端到端人工智能基礎設施合作伙伴的角色，將計算能力轉化為切實的、推動業務的人工智能創新。

“華碩現在全面擁抱其 ‘全力以赴人工智能’ 的戰略舉措，致力於將人工智能嵌入基礎設施、商業解決方案和創新物理設備中。隨着人工智能工廠演變為始終在線的生產環境，基礎設施性能和人工智能治理不再能夠單獨處理。基礎設施是人工智能生產本身的基礎。從塑造首次代幣的決策到治理大規模人工智能的控制，華碩正在為未來的需求進行工程設計——將計算、連接、電力、冷卻和自動化結合在一起，將每一瓦特、每一美元和每一分鐘的投資轉化為人工智能的產出。” 華碩基礎設施解決方案業務集團高級副總裁 Paul Ju 説道。

人工智能治理始於首次代幣之前

建立一個可信賴的人工智能工廠始於首次模型部署之前。華碩結合先進的系統工程與 NVIDIA DSX Sim Blueprint，幫助企業在物理部署之前設計、仿真、驗證和優化完整的人工智能工廠。與施耐德電氣、AVEVA 和 IBM 等生態系統合作伙伴合作，華碩將計算、網絡、存儲、電力、冷卻和設施基礎設施整合到一個統一的數字雙胞胎環境中，使組織能夠識別約束、優化配置並在安裝開始之前降低部署風險。

一旦部署，治理將貫穿整個人工智能運營。隨着自主人工智能和物理人工智能變得越來越自主，組織需要在模型、數據、工具和企業系統之間實現持續的可見性、監督和運營控制。除了基礎設施管理平台 ACC（ASUS 控制中心）和 AIDC（ASUS 基礎設施部署中心）之外，華碩通過其全面的人工智能軟件堆棧和交鑰匙人工智能應用顯著擴展了這些能力。在人工智能軟件堆棧中，客户可以直接訪問諸如配額和計費以及 MLOps 門户等基本工具。這些工具促進了數據中心內的高效資源管理，從而加速整體運營速度。在應用層面，人工智能軟件堆棧充當關鍵的運營層和跨平台軟件堆棧。它作為一個 “運營工具”，將企業治理直接與人工智能服務和自主代理連接，使自主人工智能的部署變得安全、可管理且準備就緒。

憑藉先進的集成能力和與 NVIDIA 長期合作的基礎，華碩使企業能夠加速人工智能從設計到部署及持續運營的過程。強勁的業務增長反映了市場對集成人工智能基礎設施的需求日益增加，這種基礎設施縮短了首次代幣的時間，加速了收入時間，並支持從前沿規模模型開發到企業、自主和邊緣人工智能部署的人工智能工廠。

• 針對大規模 AI 工廠： ASUS AI POD，XA VR721-E3，基於 NVIDIA Vera Rubin NVL72，提供高容量智能和低成本代幣生成的機架級平台，相比於前一代產品，性能每瓦提升 10 倍。與此相輔相成的是企業級的 XA NR1I-E12LR 和 XA NR1I-E12，基於 NVIDIA HGX Rubin NVL8，加速高密度 AI 基礎設施，以滿足企業在訓練、推理和後訓練工作負載方面的高要求。
• 針對自主 AI： ASUS XA P2N-E2，一款 2U NVIDIA MGX 平台，配備兩顆 NVIDIA Vera CPU，並支持最多兩塊雙插槽 NVIDIA GPU，專為響應迅速、能效高的自主推理、數據處理和大規模編排而設計。
• 針對邊緣和視覺計算： ASUS ESC8000-E12P，配備 NVIDIA RTX PRO 6000 和 RTX PRO 4500 Blackwell 服務器版 GPU，擴展了從數據中心到邊緣的企業推理、視覺 AI 和視覺計算的加速。此外，緊湊型 PE3000N 邊緣 AI 平台，由 NVIDIA Jetson Thor T5000 模塊驅動，提供實時推理、傳感器融合和機器人及工業自動化環境的自主控制。
• 針對穩健的數據基礎： ASUS UF920-E3-RS24 服務器，基於 NVIDIA STX 模塊化基礎架構，專為 AI 原生存儲而設計，結合 ASUS OJ340A-RS60 對象存儲解決方案和 VS320D-RS26N 存儲系統，提供企業 AI 所需的穩健數據基礎。該產品組合旨在滿足現代 AI 管道的容量、可用性和數據管理需求，支持從設計驗證到生產規模部署的 AI 工廠。

客户應用和 AI 工廠實施

除了基礎設施，ASUS 通過關鍵合作伙伴的演示展示了 AI 的實際影響，闡明瞭現實世界的應用和新興的 AI 模式。Foxlink 展示了下一代工業自動化與自主機器人，而 Aleria 則強調了設計用於支持本地數據控制和安全操作的主權 AI 部署的關鍵需求。這種整體方法，加上強大的 ASUS 軟件硬件集成和 Kubernetes 平台，顯著縮短了客户的收入實現時間。ASUS 的願景不僅僅是銷售計算能力；我們提供旨在持續創造商業價值和推動代幣經濟的運營 AI 工廠。

加速 AI 採用以實現變革性增長

展望未來，ASUS 致力於不斷深化與 NVIDIA 及日益壯大的全球技術合作夥伴生態系統的合作。通過將加速計算、模擬驗證部署和 AI 驅動工程整合到一個持續的治理框架中，我們使組織能夠保護其基礎設施投資，並在 AI 應用日益複雜和自主的情況下保持控制。我們的總體目標是幫助企業從單純投資 AI 轉變為在整個運營中嵌入智能。這一戰略轉變旨在縮短收入實現時間，提高每瓦代幣的效率，顯著減少資源浪費和總擁有成本，最終構建為峯值性能而設計、為適應性而構建、為可擴展增長而治理的 AI 工廠。

可用性與定價

ASUS 服務器在全球範圍內可用。然而，某些其他 ASUS 產品的可用性受當地法規要求的限制。有關您所在地區特定產品的可用性和供應，請聯繫您當地的 ASUS 代表。