Foxconn e Nvidia vão construir o maior cluster de supercomputação de Taiwan até 2026

Uma nova âncora para o computo de IA em Ásia

A Foxconn está a construir um centro de supercomputação de 1,4 mil milhões de dólares em Taiwan em parceria com a Nvidia, com operações previstas para o primeiro semestre de 2026. Assim que entrar em funcionamento, o local albergará o maior cluster avançado de GPUs de Taiwan e a primeira instalação em Ásia construída em torno da plataforma Blackwell GB300 da Nvidia. A instalação, com uma potência de 27 megawatts (MW), está a ser desenvolvida pela Visonbay.ai, a nova unidade da Foxconn para supercomputação de IA e serviços de cloud.

O projeto chega num momento em que as empresas disputam a obtenção de capacidade para treinar grandes modelos de linguagem, executar inferência de modelos fundamento à escala e implementar robótica e sistemas autónomos. Os fluxos de trabalho modernos de IA exigem clusters densos de GPUs capazes de mover dados entre chips a velocidades muito elevadas, mantendo o consumo energético e o calor sob controlo. Ao combinar a arquitetura mais recente da Nvidia com o papel rapidamente crescente da Foxconn como fabricante e integrador de racks de IA, o centro de Taiwan foi concebido para servir essas necessidades de clientes em toda a região.

Com 27 MW de potência, o local situa-se no topo das instalações de edifício único em Ásia. Não é um megacampus, mas é suficientemente grande para treinar modelos de ponta, executar investigação à escala nacional e servir clientes comerciais que não têm tempo nem capital para montar as próprias instalações. A construção visa um curto tempo até ao serviço, impulsionado por sistemas de racks construídos em fábrica e por uma enfase no arrefecimento líquido para manter o desempenho elevado e a eficiência do uso de energia (PUE) apertada.

O que o Blackwell GB300 traz à mesa

A geração Blackwell da Nvidia centra-se em modelos maiores, treino mais rápido e melhor custo por unidade de computo. A linha GB300 combina núcleos de GPU muito rápidos com memória de largura de banda elevada e um fabrico NVLink atualizado que costura dezenas de GPUs num único pool. Na prática, isso torna um cluster mais eficiente na movimentação de parâmetros e ativações entre GPUs, o que melhora a velocidade tanto do treino como da inferência de modelos muito grandes.

Estes sistemas foram desenhados para operar em densidades muito elevadas. As cargas térmicas ultrapassam de longe os limites do arrefecimento tradicional por ar, pelo que os fornecedores estão a migrar para o arrefecimento líquido direto e outros designs avançados que afastam o calor dos componentes quentes com muito maior eficiência. Os sistemas de racks à escala da Nvidia equipados com GPUs GB300 refletem essa mudança, com canalização, manifolds e controlos integrados nos racks desde a fábrica.

O Blackwell acrescenta também funcionalidades de plataforma para implantações empresariais, incluindo segurança reforçada e suporte a computação confidencial. Isto é importante para organizações que precisam de proteger dados e pesos de modelos durante o treino e a inferência, cumprindo simultaneamente requisitos regulatórios e de conformidade interna.

Como funciona um rack de IA

Um rack de IA alberga servidores repletos de GPUs, switches de alta velocidade e armazenamento, juntamente com a distribuição de energia e a cabeagem que liga o sistema. Dentro do rack, o NVLink permite que as GPUs comuniquem entre si com largura de banda extremamente elevada e baixa latência. Entre racks, Ethernet de alta velocidade ou InfiniBand liga o cluster de modo a que o trabalho possa ser distribuído por muitos racks quando um job é demasiado grande para um único rack.

Porque é que o arrefecimento líquido se está a tornar padrão

O arrefecimento líquido remove o calor muito mais eficazmente do que o ar, o que ajuda os centros de dados a colocar mais computo em cada metro quadrado de área de piso. Também reduz a energia desperdiçada em ventoinhas, o que pode ajudar a baixar a eficiência do uso de energia (PUE) de um local. Para os operadores, o arrefecimento líquido acrescenta novas práticas de manutenção, mas o compromisso compensa quando a densidade de GPUs, os objetivos de eficiência e os limites de ruído são apertados.

Arrendar versus construir, uma mudança na economia da IA

Na tech day da Foxconn, a Nvidia apresentou um cálculo claro para clientes que ponderam o dispêndio de capital contra a velocidade. As empresas podem comprar e operar os próprios clusters, ou podem arrendar capacidade de computo a operadores especializados em manter as frotas de GPUs atualizadas. Os avanços rápidos no desempenho dos GPUs tornam ciclos de vida de ativos longos difíceis para compradores que não planeiam atualizar com frequência.

Alexis Bjorlin, vice-presidente da Nvidia, disse aos presentes que o modelo de arrendamento pode ser mais atrativo à medida que os ciclos de produto se encurtam e os modelos evoluem rapidamente. Disse que a abordagem pode aumentar a flexibilidade e o retorno de muitas empresas.

Arrendar recursos de computo pode oferecer um retorno muito melhor sobre o investimento, permitindo flexibilidade e permitindo às empresas escalar o seu computo de acordo com os ciclos de produto e de negócio.

A nova unidade da Foxconn, Visonbay.ai, deve oferecer esse modelo em Taiwan, dando às empresas acesso a capacidade GB300 sem a espera, o pessoal e o trabalho de instalação que as construções privadas exigem. Um modelo de serviço também apoia compradores do setor público e da investigação que necessitam de fluxos orçamentais previsíveis em vez de grandes custos iniciais. Para a Nvidia, este arranjo aumenta a base instalada do Blackwell, enquanto para a Foxconn cria um negócio recorrente de serviços sobreposto ao seu papel de fabrico.

A aposta da Foxconn nas infraestruturas de IA

A Foxconn passou os últimos dois anos a construir um segundo motor de crescimento em torno de infraestruturas de IA e cloud. A empresa afirma ser capaz de produzir aproximadamente 1.000 racks de IA por semana e planeia aumentar essa taxa no próximo ano. O presidente Young Liu traçou também um plano de capital a longo prazo, comprometendo-se a investir de 2 a 3 mil milhões de dólares por ano em projetos e capacidade de IA.

Para além do centro de dados, a Foxconn e a Nvidia estão a levar a IA para as linhas de produção. O objetivo é aplicar sistemas de visão, gémeos digitais e robótica para eliminar defeitos, elevar os rendimentos e encurtar o tempo necessário para levar novos produtos ao mercado. A colaboração já está ativa e deve informar a forma como a Foxconn concebe e opera as próprias fábricas.

Spencer Huang, um líder de produto da Nvidia focado em robótica e filho do fundador da Nvidia, Jensen Huang, descreveu o trabalho como um impulso prático para tornar as fábricas mais inteligentes.

A Nvidia está a trabalhar com a Foxconn para levar a IA às fábricas e às linhas de fabrico.

A Foxconn usou também o evento para mostrar progressos no seu programa de veículos elétricos. O Model A, desenhado por engenheiros japoneses, destina-se ao mercado do Japão. A Foxconn planeia construir o veículo no Japão assim que os volumes suportarem uma fábrica local, parte de uma estratégia para servir fabricantes de automóveis que pretendem terceirizar mais montagem.

Quanto representa 27 megawatts

A potência é a forma mais simples de comparar centros de dados construídos para IA. Com 27 MW, o local Foxconn-Nvidia será uma instalação de grande dimensão para Taiwan, suficientemente grande para albergar milhares de GPUs de ponta. Os campuses hiperscaláveis operam muito maiores, por vezes 100 a 300 MW distribuídos por vários edifícios, mas este projeto centra-se num único cluster de alta densidade capaz de fornecer treino e inferência a muitos clientes de uma só vez.

Uma capacidade dessa escala suporta laboratórios de investigação e empresas de vários setores. As empresas de semicondutores podem simular designs de chips e etapas de fotolitografia. As equipas de biotecnologia podem executar descoberta de estruturas de proteínas e triagem de fármacos com modelos generativos. As empresas de fintech e comércio eletrónico podem fazer fine-tuning de grandes modelos de linguagem para recomendação, deteção de fraude e apoio ao cliente. Os desenvolvedores de robótica podem treinar políticas e executar pipelines de dados sintéticos à velocidade de produção.

A vantagem do ecossistema de Taiwan

Taiwan oferece uma cadeia de fornecimento apertada para computo avançado. A TSMC fabrica muitos dos chips, os fabricantes por contrato constroem os servidores e racks, e um mercado maduro de serviços de rede liga os clientes aos fornecedores de cloud. Albergar um cluster GB300 em Taiwan aperta os ciclos de retroalimentação entre hardware, integração de sistemas e early adopters. A localização também reduz o tempo de transporte e a complexidade de importação para compradores regionais.

Quem é provável que use o cluster

Universidades locais e laboratórios nacionais prosseguirão investigação de IA que se beneficia de computo soberano na ilha. Fornecedores regionais de cloud e empresas de software podem reservar capacidade para treino, fine-tuning e inferência de modelos. Grupos industriais com fábricas em Taiwan e Japão podem usar o cluster para simulação e cargas de trabalho de visão computacional ligadas à produção. A mistura deve ajudar a manter a utilização elevada ao longo dos ciclos de mercado.

Poder de fabrico com produção semanal na ordem dos milhares

Fabricar racks de IA à escala é um trabalho complexo. Cada unidade tem de ser montada, canalizada para arrefecimento líquido, ligada com cabo para largura de banda muito elevada e validada sob carga antes do envio. A taxa de produção da Foxconn de cerca de 1.000 racks por semana mostra o quão longe a empresa foi para além da montagem de telemóveis em direção a infraestruturas críticas. Essa escala encurta os prazos de entrega para os clientes e ajuda o novo centro de Taiwan a encher rapidamente assim que abrir.

A Foxconn planeia também construir equipamento de centros de dados com parceiros no estrangeiro. Planos anteriores incluíam trabalho com a SoftBank num antigo local de veículos elétricos da Foxconn em Ohio, parte de um impulso mais amplo para fornecer equipamento a grandes programas de IA nos Estados Unidos. O âmbito global desses acordos dá à Foxconn opções logísticas à medida que os estrangulamentos se deslocam entre regiões.

Energia, arrefecimento e sustentabilidade

Grandes clusters de IA concentram energia e calor. Isso levanta questões familiares sobre como os locais se ligam à rede, como obtêm eletricidade mais limpa e como gerem a água. Os operadores em Taiwan têm vindo a expandir o uso de acordos de compra de energia (PPA) para eólica e solar, e estão a perseguir reutilização de calor e atualizações de chillers para reduzir desperdício. A migração para arrefecimento líquido direto corta a energia das ventoinhas, melhora a captura de calor e torna a alta densidade de GPUs prática.

Os sistemas líquidos exigem design cuidado e controlos de alta qualidade para evitar paragens. As equipas de serviço têm de ser treinadas para lidar com quick disconnects, química do fluido e deteção de fugas. O lado positivo é um desempenho térmico mais previsível e um objetivo de PUE melhor ao longo do ano, incluindo durante os meses de verão quente comuns em muitas partes da Ásia.

O que isto significa para a Nvidia e o mercado de IA

Para a Nvidia, o projeto faz duas coisas ao mesmo tempo. Acelera a implantação da família Blackwell em produção e alarga o mercado dos modelos de arrendamento de computo. O arranjo aprofunda os laços da Nvidia a um parceiro de fabrico-chave, ao mesmo tempo que abre um caminho para os clientes acederem a GPUs de topo sem percorrer ciclos de aquisição ou construir novas salas.

Para os compradores, o timing alinha-se com uma vaga de atualizações de modelos. Empresas que planeiam atualizar a partir de aceleradores de geração anterior podem mover cargas de trabalho para instâncias GB300 com maior largura de banda de memória e melhor desempenho por watt. Equipas de investigação podem reservar tempo no cluster para corridas de treino que seriam impraticáveis de agendar em clouds públicas durante a procura de pico. A capacidade acrescentada também ajuda programas nacionais que pretendem recursos de IA soberanos dentro de Taiwan.

Cronograma, investimento e o que observar

A Foxconn afirma que o local em Taiwan estará pronto no primeiro semestre de 2026. A empresa tem aprovação do conselho para adquirir equipamento para clusters de computo de IA e um centro de supercomputação até finais de 2026, sugerindo uma construção faseada e espaço para expandir caso a procura se materialize rapidamente. O projeto de 27 MW, combinado com um plano de investimento anual de 2 a 3 mil milhões de dólares para IA, posiciona a Foxconn para crescer tanto como fornecedora de racks de IA como como operadora de serviços através da Visonbay.ai.

Os clientes estarão a observar detalhes sobre a disponibilidade de racks GB300, o catálogo de serviços que a Visonbay.ai planeia oferecer e as opções de conectividade às redes regionais. O desempenho do centro em eficiência e disponibilidade definirá um padrão para futuras implantações Blackwell em Ásia, onde muitos locais estão agora a planear salas arrefecidas a líquido e designs modulares adaptados a clusters de GPUs.

Pontos-chave

• A Foxconn e a Nvidia estão a construir um centro de supercomputação de 1,4 mil milhões de dólares em Taiwan, com conclusão prevista para o primeiro semestre de 2026.
• O local será o maior cluster avançado de GPUs de Taiwan e o primeiro em Ásia a operar na plataforma Blackwell GB300 da Nvidia.
• O centro de dados tem uma potência de 27 MW e será desenvolvido e operado pela unidade da Foxconn, Visonbay.ai.
• A Nvidia promove o arrendamento de computo como uma forma flexível de aceder a GPUs de topo, um modelo que a Visonbay.ai planeia oferecer.
• A Foxconn consegue fabricar cerca de 1.000 racks de IA por semana e planeia aumentar a produção no próximo ano.
• Spencer Huang da Nvidia afirmou que as empresas estão a trabalhar juntas para aplicar a IA em fábricas e linhas de fabrico.
• A Foxconn planeia investir de 2 a 3 mil milhões de dólares anualmente em IA para satisfazer a procura crescente em 2026 e além.
• O projeto destaca o papel crescente de Taiwan no computo avançado, levantando um novo foco em energia, arrefecimento e objetivos de eficiência.