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43萬顆GPU 微軟建設(shè)美國首個州認證AI微電網(wǎng)超級數(shù)據(jù)中心

來源: 作者:IDCNova 發(fā)布日期:2026-03-24 訪問次數(shù):19

近日,在NVIDIA GTC 2026大會上,英國AI數(shù)據(jù)中心開發(fā)商Nscale宣布與微軟簽署意向書(LOI),將在美國西弗吉尼亞州Mason縣的Monarch AI校園(Monarch Compute Campus)部署1.35GW AI算力。該項目同時引入NVIDIA下一代Vera Rubin NVL72系統(tǒng)及DSX AI Factory參考架構(gòu),并由Caterpillar提供天然氣發(fā)電機組支持,成為美國首個獲得州政府認證的AI專用微電網(wǎng)項目。

Nscale通過收購American Intelligence & Power Corporation(AIP Corp),獲得占地約2250英畝的Monarch校園。該園區(qū)微電網(wǎng)獨立于當?shù)毓搽娋W(wǎng),初期利用Caterpillar G3500系列天然氣發(fā)電機組供電,到2028年上半年可達2GW發(fā)電能力,未來總功率可擴展至8GW以上。同時采用碳捕集技術(shù)、高效設(shè)計大幅降低用水需求,不依賴市政水源,并預(yù)留向電網(wǎng)反向輸電能力。

項目將分階段交付,從2027年底開始上線,是全球最大規(guī)模的專用AI計算環(huán)境之一。NVIDIA方面確認,這將是Vera Rubin NVL72系統(tǒng)的大規(guī)模商業(yè)部署之一,預(yù)計涉及約43萬顆GPU,通過高速光纖直連Ashburn和Chicago等AI樞紐,實現(xiàn)低延遲訓練與推理。微軟則通過長期租賃+多年代計算服務(wù)協(xié)議,將其深度集成至Azure全球AI平臺。

四方協(xié)同破解AI基礎(chǔ)設(shè)施“三重難題”Nscale CEO Josh Payne表示:“此次與微軟的合作是Nscale和Monarch校園的里程碑。通過將我們的專業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施與微軟全球平臺結(jié)合,我們正在為全球最雄心勃勃的AI模型打造可規(guī)模化的創(chuàng)新基礎(chǔ)?!?

微軟業(yè)務(wù)發(fā)展與風險投資總裁Jon Tinter指出:“微軟的數(shù)據(jù)中心策略始終基于近期與長期需求驅(qū)動,融合自建、租賃和戰(zhàn)略合作。本次與Nscale及NVIDIA的合作,是我們向客戶交付實質(zhì)性AI創(chuàng)新的重要一步。”

NVIDIA全球AI基礎(chǔ)設(shè)施增長副總裁Nico Caprez強調(diào):“AI正在成為每個行業(yè)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。借助這一大規(guī)模NVIDIA DSX AI Factory藍圖,Nscale正在構(gòu)建工業(yè)級‘生產(chǎn)智能’所需的基礎(chǔ)設(shè)施,為下一波全球創(chuàng)新提供動力?!?

Caterpillar電力業(yè)務(wù)高級副總裁Melissa Busen補充:“這一合作體現(xiàn)了Caterpillar及其經(jīng)銷商持續(xù)支持大規(guī)模、持續(xù)運行電力需求的能力。Monarch項目展示了天然氣發(fā)電平臺如何作為數(shù)據(jù)中心核心基礎(chǔ)設(shè)施,憑借可靠性、快速部署和全生命周期性能發(fā)揮關(guān)鍵作用?!?

行業(yè)意義:直擊全球AI算力電力瓶頸當前AI數(shù)據(jù)中心面臨的最大挑戰(zhàn)是電力供應(yīng)——行業(yè)預(yù)測2030年全球AI相關(guān)容量需求將達156GW,而傳統(tǒng)電網(wǎng)擴容緩慢、成本高昂。該項目通過“自建微電網(wǎng)+最新GPU+云集成”垂直一體化模式,為全球AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供了全新范式。

對國內(nèi)行業(yè)而言,這一案例尤其具有借鑒價值:在電力緊張、算力需求爆發(fā)式增長的背景下,如何通過微電網(wǎng)、碳中和技術(shù)與新一代GPU參考架構(gòu)快速落地超大規(guī)模AI工廠,已成為中美歐共同面臨的課題。Nscale現(xiàn)有算力已超1GW,此次項目進一步驗證了“需求驅(qū)動+端到端定制”模式的商業(yè)可行性。

Monarch AI校園預(yù)計將成為美國下一代AI模型訓練的重要標桿。Nscale表示,未來將支持更多企業(yè)級AI訓練與推理需求,推動AI從“實驗室”走向“工業(yè)化生產(chǎn)”。

來源:Nscale官方新聞稿、Data Centre Magazine、PR Newswire及NVIDIA GTC 2026現(xiàn)場披露。

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