Nvidia apresenta o DSX POD com parceiros taiwaneses e aponta para implementação de IA em 14 dias

Sete racks de IA, um contentor e um caminho mais curto até às receitas

A Nvidia apresentou o DSX POD, um projeto modular de fábrica de IA que coloca sete racks de computação Vera Rubin NVL72 num contentor para montagem e testes antes do envio. A empresa afirma que a implementação num local preparado pode demorar apenas 14 dias, em comparação com cerca de seis meses para a instalação e integração convencionais.

O projeto, anunciado na GTC Berlin numa comunicação de 21 de outubro datada de 2026, integra seis empresas taiwanesas numa rede global de fornecimento: a Foxconn, através da Ingrasys, a Delta, a GIGABYTE, a Pegatron, a Quanta Cloud Technology (QCT) e a Wistron. As entregas a nível mundial estão previstas para o início de 2027.

Os 14 dias dizem respeito à implementação depois de o local de destino dispor da eletricidade, refrigeração, rede e infraestrutura de apoio necessárias. A preparação do terreno, as fundações, as ligações elétricas e outras obras nas instalações continuam a fazer parte do calendário global do projeto.

O argumento comercial da Nvidia é simples: os processadores dispendiosos começam a ser úteis mais cedo quando é necessário montar menos cabos, tubagens e sistemas no local de destino. Uma fábrica de IA é um centro de dados concebido para treinar modelos de IA ou executá-los para clientes. A sua produção inclui tokens, as pequenas unidades de texto ou de outras informações que os modelos processam e geram.

Jensen Huang, fundador e diretor executivo da Nvidia, descreveu o momento em que essa infraestrutura começa a criar valor:

Uma fábrica de IA cria valor quando começa a produzir tokens

Para os operadores, o objetivo é, por isso, mais específico do que concluir a construção. A Nvidia chama-lhe tempo até ao primeiro token de produção: o momento em que as novas instalações começam a executar modelos para cargas de trabalho reais dos clientes. O início mais cedo da operação dá à empresa a possibilidade de começar mais cedo a vender serviços de computação, desde que os clientes estejam preparados para utilizar a capacidade.

O que inclui um DSX POD?

Um contentor de computação alberga 504 unidades de processamento gráfico Rubin, ou GPU, distribuídas pelos seus sete racks NVL72. As GPU executam muitos cálculos em simultâneo, o que as torna úteis para as enormes cargas de trabalho matemáticas envolvidas na IA. A ligação de centenas destas unidades permite-lhes partilhar tarefas que sobrecarregariam um único processador.

O contentor pesa cerca de 28 000 quilogramas, ou 28 toneladas métricas, e tem dimensões comparáveis às de um contentor marítimo padrão. Os seus sistemas integrados incluem cerca de 10 milhões de componentes e 3500 cabos. As ligações incluem aproximadamente 20 quilómetros de cobre NVLink, que interliga processadores, e 17 quilómetros de cabos de rede para a comunicação em todo o sistema de computação.

O projeto da Nvidia vai além dos racks de computação. Inclui armazenamento, funções de assistência e gestão, distribuição de energia, refrigeração, controlos e ligações entre contentores. O armazenamento tem de transferir dados de treino, informações dos modelos e o progresso guardado com rapidez suficiente para manter os processadores ocupados.

O resultado é um projeto de referência, e não um produto acabado único, fabricado integralmente pela Nvidia. Um projeto de referência oferece aos parceiros uma base de engenharia comum, que inclui disposições, interfaces e requisitos de testes, a partir da qual constroem e apoiam instalações para clientes.

Como a montagem em fábrica altera o calendário

A instalação tradicional exige que equipas no local de destino posicionem os racks, instalem cabos, liguem tubagens de refrigeração e testem equipamentos interligados. Estas tarefas dependem da chegada de diferentes especialistas pela ordem certa e com os componentes adequados, à medida que o edifício e os serviços ficam prontos.

O DSX POD transfere grande parte desse trabalho repetitivo para uma unidade de fabrico. Os parceiros concluem as ligações entre racks, a cablagem elétrica, as tubagens de refrigeração e os testes funcionais antes do envio. Entretanto, as equipas no local de destino podem preparar as fundações, a eletricidade, a refrigeração externa e o acesso à rede.

Assim, o trabalho na fábrica e a preparação do local podem decorrer em simultâneo. Após a entrega, as equipas posicionam os contentores, ligam-nos às unidades adjacentes e aos serviços externos, verificam o estado dos equipamentos depois do transporte e concluem a colocação em serviço. Esta consiste em confirmar que a instalação ligada funciona como previsto em condições de operação.

Ian Buck, vice-presidente de computação para hiperescalabilidade da Nvidia, descreveu a chegada como uma sequência de posicionamento, ligações e testes finais. Os testes de funcionamento contínuo, que fazem parte desse processo final, põem os equipamentos em operação para detetar falhas antes do início do serviço normal. A Nvidia espera que a transferência da integração para a fábrica reduza a exposição a atrasos nos componentes e a erros dispendiosos durante a instalação.

A implementação tem três etapas principais:

• 21 de outubro de 2026: a Nvidia anuncia o DSX POD na GTC Berlin.
• Antes da implementação: os parceiros montam e validam os contentores enquanto as equipas no local de destino preparam a infraestrutura de apoio.
• Início de 2027: estão previstas entregas a nível mundial, com o objetivo de implementar os sistemas em apenas 14 dias nos locais preparados.

Parceiros taiwaneses avançam para sistemas completos

A Ingrasys, da Foxconn, participou nos primeiros trabalhos de conceção e fabrico do DSX POD. A sua inclusão coloca o grupo ao lado de empresas taiwanesas com atividade nas áreas dos sistemas de computação, da infraestrutura elétrica e da integração de fabrico. A QCT faz parte da Quanta, enquanto a Delta, a GIGABYTE, a Pegatron e a Wistron completam o grupo taiwanês identificado pela Nvidia.

O ecossistema completo conta com 17 parceiros. Além dessas seis empresas, inclui a Anduril, a Armada, a Bull, a Crusoe, a DayOne, a Dell Technologies, a Eaton, a HPE, a Lenovo, a Schneider Electric e a Vertiv. O grupo combina fabricantes de sistemas de computação com empresas ligadas à energia, à refrigeração, à infraestrutura modular e à implementação.

A Nvidia fornece a base de conceção validada. Os fabricantes de equipamento integram os sistemas de computação; os especialistas em infraestrutura adaptam as instalações elétricas e de refrigeração; os fornecedores de soluções modulares constroem estruturas e integram subsistemas; e os parceiros locais tratam da preparação do local, da instalação e do apoio à colocação em serviço.

A participação da Foxconn surge também na sequência do seu plano para um centro de supercomputação em Taiwan, anunciado em 2025 com a Nvidia. O projeto previa um investimento de 1,4 mil milhões de dólares, uma potência de 27 megawatts e o início das operações no primeiro semestre de 2026. Desenvolvido pela Visonbay.ai com sistemas Blackwell GB300, ilustrou a expansão da Foxconn tanto para o fabrico de infraestrutura de IA como para a venda de acesso a capacidade de computação.

O DSX POD alarga a componente de fabrico dessa relação a unidades integradas de maiores dimensões. Mais montagem, testes e engenharia de transporte são realizados antes da entrega, atribuindo à fábrica uma parcela maior da instalação operacional.

A energia e a refrigeração continuam a condicionar cada implementação

A explicação técnica do DSX POD da Nvidia, publicada a 21 de outubro pelo diretor sénior de gestão de produto Premal Savla, especifica uma conceção de entrada padrão que utiliza corrente contínua a 800 volts. Abrange a proteção elétrica, a distribuição, a ligação à terra, as ligações aos racks, os controlos e a telemetria, isto é, as medições utilizadas para monitorizar os equipamentos.

Os parceiros têm de projetar o fornecimento de energia a montante e os equipamentos de conversão em função de cada local. As regras elétricas, os equipamentos disponíveis e as configurações da rede variam consoante a região. A interface comum na ligação do contentor permite um projeto central repetível, mantendo o fornecimento externo adaptado às condições locais.

A refrigeração líquida retira o calor dos densos racks de computação. As equipas de fábrica podem montar, lavar e testar as tubagens internas sob pressão, verificar se existem fugas e validar os sensores antes do envio. No destino, as equipas ligam então o contentor às instalações de água e remoção de calor já preparadas e verificam todo o circuito de refrigeração.

A Nvidia descreveu também um sistema de refrigeração para a arquitetura DSX mais ampla, que recebe água a 45 graus Celsius e utiliza um circuito fechado com refrigeradores a ar. Um circuito fechado faz circular o líquido de refrigeração repetidamente; um refrigerador a ar transfere o calor para o ar exterior em vez de depender da evaporação.

A empresa estima que instalações adequadas que utilizem esta abordagem poderiam poupar até 54 milhões de litros de água por dia à escala de 2 gigawatts. Trata-se de uma projeção para uma instalação de grande dimensão. O consumo real de água depende da configuração de refrigeração, do clima local e das instalações usadas para comparação.

Gerir a eletricidade, além de a instalar

A plataforma DSX mais ampla da Nvidia inclui o MaxLPS, que encaminha dinamicamente a energia para as tarefas de computação que dela necessitam. A empresa afirma que a tecnologia pode proporcionar o mesmo desempenho com até menos 30% de energia. O software também ajuda os operadores a programar as cargas de trabalho em função da eletricidade disponível nas instalações.

O DSX Flex aborda outra limitação: a procura noutros pontos da rede elétrica. Utiliza interfaces de programação de aplicações, ou API, para permitir que os sistemas dos centros de dados coordenem automaticamente com os operadores de eletricidade. Algumas tarefas de computação podem ser adiadas ou reduzidas durante os períodos de pico da procura, libertando capacidade para outros utilizadores.

Buck descreveu uma mudança em relação a mecanismos que podem depender de chamadas telefónicas, passando para uma coordenação automatizada. Para um operador, isso significa planear tendo em conta tanto o fornecimento máximo de eletricidade como o horário das cargas de trabalho. Uma tarefa de treino que possa ser interrompida tem necessidades de agendamento diferentes das de um serviço ao cliente que tem de responder de imediato.

Em Berlim, Huang apresentou a infraestrutura de IA como cinco camadas interligadas: energia, computação avançada, fábricas de IA, modelos e aplicações. O DSX POD centra-se em acelerar a entrada em serviço das camadas físicas, enquanto as ferramentas de gestão de energia procuram melhorar a eficiência da capacidade instalada.

Porque é que semanas de atraso têm um custo elevado

Na GTC Berlin, Huang apresentou um exemplo financeiro de grande dimensão: uma fábrica de IA com um consumo de 1 gigawatt poderia custar cerca de 50 mil milhões de dólares e gerar aproximadamente 40 mil milhões de dólares de receitas anuais. A esse ritmo de receitas previsto, um atraso de três meses corresponderia a cerca de 10 mil milhões de dólares em receitas perdidas.

Huang, ao comentar essa estimativa, afirmou:

Dez mil milhões de dólares em receitas deixam qualquer pessoa ansiosa

O cálculo explica o foco da Nvidia em colocar rapidamente o hardware instalado em funcionamento. As estimativas de receitas referem-se a uma instalação hipotética a operar à escala indicada. A rentabilidade de cada operador dependerá da procura, da utilização, dos preços e dos custos operacionais.

Huang afirmou também que o período entre a chegada do equipamento e a produção de tokens, passando pela instalação, já tinha diminuído de quatro ou cinco meses para cerca de um mês. O anúncio do DSX POD define o objetivo mais específico de apenas 14 dias num local preparado, em comparação com os seis meses indicados para a implementação convencional.

A Nvidia apresentou também o Vera Rubin como uma plataforma para agentes de IA, software capaz de executar tarefas com recurso a modelos e ferramentas. Huang afirmou que o desempenho da IA tinha melhorado um milhão de vezes na década anterior e apresentou um desempenho de processamento associado ao Vera Rubin 30 vezes superior ao do Blackwell em dois anos. Estas são afirmações de desempenho da Nvidia; a proposta de implementação aborda a tarefa prática, distinta, de ligar essa capacidade de computação e colocá-la em funcionamento.

O envio de um sistema operacional torna-se uma tarefa de engenharia

Um contentor que transporta racks instalados exige mais do que espaço num camião. O projeto técnico da Nvidia aborda as cargas estruturais, a fixação dos equipamentos, a distribuição do peso, o centro de gravidade, os pontos de elevação e o acesso para movimentação. Os sistemas têm de respeitar os requisitos mecânicos, elétricos e de refrigeração durante o transporte e a instalação.

Os parceiros documentam a configuração e o estado dos testes antes do envio, fixam os equipamentos e repetem verificações definidas após a chegada. A validação em fábrica pode incluir versões de firmware, verificações elétricas, conectividade de rede, sensores, integridade da refrigeração e testes do sistema integrado. O firmware é o software básico que controla o hardware.

A sinalização padrão, os percursos dos cabos e os espaços de acesso para manutenção também são importantes depois do primeiro dia. Os técnicos precisam de identificar as ligações, aceder aos equipamentos e substituir peças sem desmontar sistemas não relacionados. Disposições repetíveis dão aos operadores unidades consistentes para planear a expansão e a manutenção.

O lugar dos contentores ao lado dos centros de dados convencionais

Os centros de dados modulares já têm uma história na Europa e em Taiwan. O supercomputador JUPITER, na Alemanha, inaugurado em 2025, utilizou cerca de 50 módulos pré-fabricados em contentores. A Delta desenvolveu um centro de dados de IA em contentor de 20 pés, e a GIGABYTE apresentou a sua solução de centro de dados modular GADU na Computex 2026.

A Nvidia destina o DSX POD a projetos que necessitam de acrescentar rapidamente centenas de megawatts de capacidade. Os edifícios convencionais continuam a ser uma opção para campus à escala de gigawatts, onde grandes instalações permanentes podem beneficiar de economias de escala. Os contentores também podem pôr aplicações de IA em funcionamento enquanto se preparam instalações permanentes.

Liu Yao-yuan, diretor-geral da Electricity Express, alertou que uma instalação rápida de contentores continua a exigir um fornecimento de energia completo e uma infraestrutura de reserva antes de as instalações poderem funcionar. A sua observação coloca as restantes obras no centro do planeamento do projeto: os operadores têm de coordenar a data de entrega da fábrica com a prontidão do local de destino.

A Nvidia não divulgou os preços do DSX POD, a distribuição detalhada do fornecimento entre parceiros individuais nem os volumes de encomendas dos clientes. O objetivo dos 14 dias ainda terá de ser validado em implementações reais, e não foi indicada uma data exata, dentro do início de 2027, para as primeiras entregas. Os clientes que planeiem projetos terão, por isso, de alinhar o período de entrega anunciado com os seus próprios calendários de serviços públicos, construção e colocação em serviço.

Pontos principais

• A Nvidia anunciou o DSX POD na GTC Berlin a 21 de outubro de 2026, com entregas a nível mundial previstas para o início de 2027.
• Um contentor de computação reúne sete racks Vera Rubin NVL72 e 504 GPU Rubin, com a integração e os testes concluídos antes do envio.
• A Nvidia pretende implementar o sistema em apenas 14 dias, depois de estarem prontos o fornecimento de energia, a refrigeração, a rede e a infraestrutura de apoio do local.
• Entre os parceiros taiwaneses estão a Foxconn, através da Ingrasys, a Delta, a GIGABYTE, a Pegatron, a QCT e a Wistron.
• O projeto utiliza uma entrada de corrente contínua a 800 volts e a integração em fábrica da computação, do armazenamento, da rede, da energia e da refrigeração líquida.
• Os preços e os volumes de encomendas dos clientes não foram divulgados, enquanto a construção convencional de centros de dados continua a decorrer a par da abordagem modular.