NVIDIA zegt dat DSX POD de implementatie van AI-fabrieken terugbrengt van maanden naar weken

NVIDIA introduceerde DSX POD op 21 oktober 2026 tijdens GTC Berlin: een referentieontwerp voor complete Vera Rubin AI-fabrieken die partners in modulaire containers bouwen en vóór levering integreren en valideren. Volgens het bedrijf verkorten de in de fabriek gebouwde units de implementatietijd op een voorbereide locatie van zes maanden tot slechts 14 dagen.

Volgens NVIDIA worden de units in containers kant-en-klaar geleverd, zodat ze direct kunnen worden aangesloten op de stroomvoorziening, koeling, netwerkinfrastructuur en overige ondersteunende infrastructuur van een voorbereide locatie. Het bedrijf zei dat klanten dankzij de snellere implementatie eerder productietokens kunnen genereren en inkomsten kunnen gaan behalen.

Integratie in de fabriek verplaatst naar een externe locatie

Volgens NVIDIA brengt DSX POD Vera Rubin-systemen samen met de infrastructuur die nodig is om ze te gebruiken, in reproduceerbare, in de fabriek gebouwde containerontwerpen die partners op grote schaal kunnen produceren en leveren. Dankzij het ontwerp vinden de integratie en installatie van computersystemen, netwerken, bekabeling, stroomvoorziening op rackniveau en vloeistofkoeling niet langer op locatie plaats, maar in de productiefaciliteit. NVIDIA zei dat hierdoor minder planning, bouwwerkzaamheden, gespecialiseerd personeel en logistiek nodig zijn dan bij een traditionele bouw op locatie. Volgens het bedrijf beperken containers die in de fabriek zijn getest ook de risico’s van vertragingen bij onderdelen en kostbaar, foutgevoelig werk op locatie. Zo wordt de weg naar het trainen van modellen en inferentie in productie korter.

Voordat de systemen worden verzonden, verzorgen partners de bekabeling tussen racks, de bedrading, het leidingwerk en de functionele validatie. Volgens NVIDIA gebeurt dit los van de voorbereiding van de locatie, waardoor nieuwe capaciteit nog sneller operationeel kan worden. Het referentieontwerp bouwt voort op de ontwerpfilosofie van het bredere NVIDIA DSX-infrastructuurplatform, maar maakt gebruik van een eigen architectuur die systemen integreert en valideert in speciaal ontworpen containers voordat ze worden vervoerd en geïnstalleerd.

“Een AI-fabriek creëert waarde zodra die tokens begint te produceren — niet wanneer de bouw is afgerond”, zei Jensen Huang, oprichter en CEO van NVIDIA. Volgens Huang brengt DSX POD de precisie en snelheid van fabrieksbouw naar de bouw van AI-infrastructuur. Daardoor daalt de implementatietijd van maanden naar weken, zodat klanten hun capaciteit kunnen opschalen en sneller productie voor inkomsten kunnen inzetten. NVIDIA definieert de tijd tot de eerste token als het moment waarop een nieuwe AI-fabriek modellen begint te draaien voor productieworkloads. Het bedrijf beschreef die eerdere start van de productie als de verbinding tussen de snelheid van implementatie en de bedrijfseconomische aspecten van het exploiteren van een AI-fabriek.

Het bredere DSX-platform voor AI-fabrieken

In een aankondiging in samenhang hiermee van 21 oktober 2026 beschreef NVIDIA NVIDIA DSX als een complete referentiearchitectuur voor AI-fabrieken, gezamenlijk ontwikkeld met infrastructuurbedrijven. Daarin worden rekenkracht, netwerken, opslag, software, stroomvoorziening en koeling als één systeem ontworpen. Het platform omvat DSX MaxLPS voor dynamische stroomverdeling, DSX Flex voor het afstemmen van het stroomverbruik van workloads op de omstandigheden van het elektriciteitsnet, DSX Reference Design voor gevalideerde infrastructuurarchitecturen, DSX Sim voor simulatie, DSX OS voor infrastructuurbeheer en DSX Exchange voor de verbinding tussen computersystemen en facilitaire systemen.

In de begeleidende aankondiging stond dat NVIDIA zijn modulaire, opensourceportfolio DSX OS uitbreidt met drie onderdelen die beschikbaar zijn als preview voor ontwikkelaars: NVIDIA Config Manager automatiseert de netwerkconfiguratie van AI-fabrieken; NVIDIA Rack Management Service beheert stroomvoorziening, inventaris, firmware en switches op rackniveau; en NVIDIA Cluster Readiness Engine voert gedistribueerde workloads uit om GPU-clusters te valideren voordat productieworkloads arriveren en om storingen tot specifieke nodes te herleiden.

NVIDIA zei dat DSX MaxLPS de stroom dynamisch verdeelt binnen het toegewezen stroomverbruik van een AI-fabriek. Zo kunnen operators hetzelfde aantal tokens genereren met tot 30% minder stroom. Met DSX Flex kunnen operators het stroomverbruik van workloads afstemmen op de behoeften van nutsbedrijven, gebeurtenissen waarbij de vraag naar energie wordt gestuurd en energieprijzen. Volgens de aankondiging gebruikte Lambda DSX MaxLPS in een proof-of-concept met NVIDIA HGX B200-systemen. Daarbij werd binnen een vast stroomverbruiksbudget 24% meer tokenverwerkingscapaciteit voor het cluster en 19% meer GPU-capaciteit aangetoond. Het bedrijf zei ook dat zijn referentieontwerpen computersystemen met vloeistofkoeling combineren met warmteafvoer op basis van drogekoelers. Daardoor kan het waterverbruik voor de koeling van de faciliteit tot bijna nul dalen.

Volgens de begeleidende aankondiging gebruiken AI-clouds en aanbieders van ontwerp, bouw, energie en koeling DSX om infrastructuur te bouwen en te beheren voor Europese bedrijven, ontwikkelaars en overheden. Warren Barkley, vicepresident productbeheer voor DSX bij NVIDIA, zei dat DSX de technologieën en de expertise van het ecosysteem samenbrengt die operators nodig hebben om op verantwoorde wijze te bouwen en efficiënt op te schalen.

Partnernetwerk en eerste leveringen begin 2027

NVIDIA noemde Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Delta, Eaton, Foxconn (Ingrasys), GIGABYTE, HPE, Lenovo, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Schneider Electric, Vertiv en Wistron als de partners op het gebied van computersystemen en infrastructuur die werken aan de levering van DSX POD AI-fabrieken.

NVIDIA zei dat de partners begin 2027 wereldwijd DSX POD AI-fabrieken zullen leveren.