英伟达创始人兼CEO黄仁勋提出，在人工智能时代，每个制造商需要两个工厂：一个用于制造产品，另一个用于创造驱动这些产品的智能。

黄仁勋在巴黎GTC大会演讲中表示，未来的数据中心将从存储文件和数据的仓库转变为生产智能、创造价值的设施。这些设施被称为“AI工厂”，其核心任务是生成“智能通证”，为各行业提供动力。

英伟达宣布将在德国建设全球首个工业人工智能云设施“AI工厂”，配备10000个Blackwell GPU，包括DGXB200和RTX PRO服务器，并运行CUDA库、RTX平台及Omniverse加速服务。合作伙伴包括西门子、Ansys、Cadence和Rescale等软件厂商。

业内人士认为，这一算力配置规模巨大，可能突破传统工业仿真中的难点问题，如流体仿真和软体结构仿真。它将推动工程数字孪生与工业机器人算法演进频率从“年”级提升至“日-周”级，构建“算法-仿真-验证”闭环生态。

九章云极相关负责人表示，英伟达的动作旨在打造以“算力+生态”为基础的工业制造业基础设施标杆，成为工业智能化的“水电煤”。然而，这种模式对企业的组织能力提出了更高要求，尤其对中小企业而言，可能面临转型挑战。

值得注意的是，英伟达选择在德国落地项目传递出明确产业信号。德国政府计划到2025年增加对人工智能的资助至50亿欧元。此外，英伟达还计划在欧洲新建20座“AI超级工厂”，推动算力两年增长10倍。

IDC中国研究总监刘丽辉指出，欧洲缺乏本土大型云计算服务商，而英伟达具备智算设备基础，适合开拓欧洲市场。欧洲工业制造行业为英伟达提供了广泛客户基础。

在中国市场，火山引擎与英伟达合作推出虚拟仿真平台veOmniverse，服务家居、零售、影视、汽车等行业。国内厂商华为和阿里云也具备成熟的万卡集群构建与运营能力。

对于中国是否需要构建“万卡算力工厂”，分析师和企业人士持谨慎态度。华为云内部人士称，相较于英伟达，华为类似产品主要应用于硬件开发生产线，包括工业数字模型驱动引擎（iDME）和工业仿真云平台（SIM Space）。

Gartner研究副总裁盛陵海认为，英伟达打造工业人工智能云平台是在增加市场对算力的需求。他指出，中国对大型算力集群的兴趣较小，许多企业更倾向于自建算力平台，关注数据安全与合规。

同时，他也提到，英伟达在推进物理工厂“上云”过程中面临较大挑战，包括软件工作量大、持续升级需求以及硬件配套改建等问题。

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