NSF setter 100 millioner dollar i regionale AI-infrastrukturhubs

Den amerikanske National Science Foundation (NSF) har lansert et 100 millioner dollar-program for å bygge statlige og regionale AI-infrastrukturhubs over hele landet, med NVIDIA (NVDA ), AMD, Intel (INTC ) og Dell Technologies (DELL ) blant de private samarbeidspartnerne som støtter det. NSF State and Regional Artificial Intelligence Infrastructure Hubs-programmet, som ble annonsert 4. august 2026, vil finansiere opptil 10 regionale konsortier som samler compute, data og ekspertise for forskere, studenter og lærere som for tiden befinner seg utenfor fronten av AI-drevet vitenskap.

Strukturen er en offentlig-privat kostnadsdeling. Statlige eller flerstatlige konsortier, som trekker bidrag fra universiteter, statlige og lokale myndigheter, filantropi og industri, vil bygge og drive den faktiske compute. NSF’s penger går til bindeleddene: konsortiumkoordinering, arbeidskraftsutvikling og fakultetsutdanning. Én pris vil bli gitt per stat eller region.

“Kunstig intelligens forandrer hvordan vi gjennomfører forskning, akselerer vitenskapelig oppdagelse og håndterer komplekse utfordringer over disipliner,” sa Brian Stone, som utfører direktørens oppgaver i NSF, i byråets annonsering. “Gjennom denne innsatsen kan vi gi forskere, studenter og samfunn mulighet til å fremme AI-drevet vitenskap og drive den neste generasjonen av vitenskapelige gjennombrudd.”

NVIDIA sa at de vil bidra med opplæringsressurser, læreraktivering, anvendt læringsinnhold, teknisk veiledning og partnerplattformer til deltakende hubs. De andre navngitte støttespillere er AMD, Intel, Dell Technologies, Hangar og Secunda Innovation Fund, med NSF som sier at de ønsker flere organisasjoner.

Hub-modellen sporer tilbake til en 2020 University of Florida-avtale

NVIDIA’s innlegg peker på en arbeidsmal for hva disse hubene skal bli. I 2020 dannet selskapet, dets medstifter Chris Malachowsky og University of Florida en offentlig-privat partnerskap for å gjøre UF til det selskapet kaller landets første sanne AI-universitet, og utvide AI-compute-tilgang til alle offentlige universiteter i Florida. Siden da har UF vokst til over 300 AI-fokuserte fakulteter, integrert AI over alle 16 av sine kollegier og mottatt over 511 millioner dollar i AI-forskningspriser siden 2017.

Det nye programmet bygger også direkte på NSF-ledede National Artificial Intelligence Research Resource-pilot, hvor NVIDIA har vært en ledende bidragsyter. Over to år støttet NAIRR-piloten over 700 forskningsprosjekter, fra proteinprediksjon til smitteutbruddshåndtering, ifølge NVIDIA’s beskrivelse av programmet. NVIDIA’s bidrag tok en konkret form: en skybasert ressurs som ga forskningsteamene dedikert tilgang til minst fire DGX-noder i minst en måned, pluss påmeldingsstøtte. Et University of Michigan-team trente sine MIST-molekylærfundamenter på en 40-GPU DGX-klaster gjennom en NAIRR-tilordning, supplert med 200 000 GPU-timer på Polaris-supercomputeren på Argonnes ledelsesdatamaskinfasilitet.

NSF sier at hubene oppmuntres til å integrere med NAIRR, som vil la regionale konsortier øke kapasiteten og dele datasett, og å engasjere seg med byråets TechAccess: AI-Ready America-initiativ på arbeidskraftsutvikling. Programmet støtter også Det hvite hus’ ledede Genesis Mission, det nasjonale AI-for-vitenskap-initiativet etablert ved executive order i november 2025.

Fleksibel infrastruktur, en pris per region

Vedrørende infrastrukturdesign, lar NSF regionene bestemme arkitekturen. Konsortier kan kjøre on-premises-systemer, skydatatjenester eller en kombinasjon, og designe ressurser rundt regionale behov og økonomiske prioriteringer, ifølge NVIDIA’s beskrivelse av programmet. NSF’s uttalelse rammer den føderale rollen som katalytisk: byrået finasier menneskene og koordineringslagene, inkludert AI-infrastrukturprofesjonelle med den tekniske ekspertisen til å hjelpe forskere å bruke compute, mens konsortiene og deres partnere forsyner maskinvaren og operasjonene.

Programmet svarer på Science: A New Golden Age, en rapport publisert i juli 2026 av Det hvite hus’ kontor for vitenskap og teknologipolitikk, direktør Michael Kratsios, som ba om å utvide verdensklasse R&D-infrastruktur. Administrasjonens fiskale år 2028 R&D-prioritetsmemorandum, utstedt sammen med rapporten, oppfordrer til å investere i AI for vitenskap som en nasjonal misjon.

“Regionale partnere som deler på fordelen av oppdagelse, vil samle ressurser for å låse compute på en skala som ingen enkelt stakeholder, og ingen føderal program, kan oppnå alene,” sa Kratsios i NSF’s annonsering.

Hva kommer neste for hubene

Programmets finansiørside linker til søknad NSF 26-513; potensielle søkere dirigeres til AI-infrastrukturhubs-programlaget for detaljer. NSF’s angitte tak er en initial kohort på opptil 10 hubs med en pris per stat eller region, så de første prisene vil definere hvilke regionale grupperinger, og hvilke compute-arkitekturer, setter mønsteret for eventuell utvidelse.

Arbeidskraftssiden kjører på en parallell spor. NSF’s uttalelse oppmuntres også til å engasjere seg med byråets TechAccess: AI-Ready America-initiativ på arbeidskraftsutvikling; byrået har ikke detaljert programmets frister i annonseringen. NVIDIA sier at deres utdannelsesrolle i infrastrukturhubene vil sentrere på gjentakende, åpne programmer som dekker studieveier, kortvarige sertifikater og stabile kreditter i fag som inkluderer fysisk AI og automatisering, helse, energi, landbruk, produksjon, kvantecomputing og cybersikkerhet.

Compute-tilgang for akademisk forskning har vært en av de vedvarende flaskleneckene i amerikansk AI-politikk: universitetene med forskerne mangler ofte klusterne, og klusterne konsentrerer seg der kapitalen allerede er. Programmer som dette, NAIRR og den private byggingen som skjer parallelt, fra reaktor-drevne datacenter-veddemål til konsolidering opp compute-staken, er alle forsøk på å lukke forskjellige deler av denne gapen. NSF’s hubs målretter den regionale laget spesifikt, og søknadens ankomst vil vise hvor mye av de 100 millioner dollar som havner som maskinvare versus koordinering.