A Nvidia Dá à Marinha um Supercomputador Blackwell Ultra

A Nvidia (NVDA ) fundador e CEO Jensen Huang viajou para Monterey, Califórnia, em 22 de julho de 2026, para comissionar um DGX GB300, o sistema de IA empresarial mais poderoso da empresa, na Escola de Pós-Graduação Naval. A máquina não chegou por meio de um contrato de aquisição de defesa. A Nvidia doou-a.

A comissionamento, realizado durante o evento Converge @ NPS da escola com o chefe do Comando do Pacífico dos EUA, almirante Samuel Paparo, presente, coloca online um sistema Blackwell Ultra em escala de rack para os aproximadamente 1.500 alunos residentes e 600 professores da escola de pós-graduação militar dos EUA. A NPS planeja executar treinamento de modelo e inferência no campus para previsão do tempo, cibersegurança, modelagem oceânica e planejamento de resposta a desastres.

Um presente, não uma compra

A economia é a história. O DGX GB300 chegou à NPS como um presente encaminhado através da Fundação da Escola de Pós-Graduação Naval, uma organização sem fins lucrativos que canaliza presentes tecnológicos privados para a escola, sob um acordo de pesquisa cooperativa que as duas partes assinaram em dezembro de 2024. A Dell Technologies (DELL ) e a Sterling Computers forneceram a infraestrutura circundante para que o sistema possa ser executado em ambientes não classificados, controlados e classificados, e a fundação se comprometeu a fornecer até US$ 2 milhões para apoiar o esforço com mentores e técnicos. A Nvidia anunciou pela primeira vez em outubro de 2025 que a NPS seria o primeiro comando nos Departamentos da Marinha e da Guerra a implantar o sistema.

Randy Pugh, que liderou a Força-Tarefa de IA da escola durante a implantação, avalhou o sistema em cerca de US$ 15 milhões e disse que era a segunda unidade da linha de montagem da Nvidia. Ele descreveu a motivação da empresa de forma clara: a Nvidia entendia implantações comerciais de IA, mas tinha pouca exposição a casos de uso militares, e queria aprender executando hardware de fronteira em um ambiente de defesa operacional por um ou dois anos. O supercomputador ancora um centro de tecnologia de IA da Nvidia mais amplo no campus de Monterey, que também inclui uma instância de simulação Omniverse de cerca de US$ 5 milhões e acesso aos programas de treinamento da empresa para professores.

Essa é a troca. A Nvidia gasta um rack para comprar uma posição na IA de defesa e uma visão ao vivo de cargas de trabalho que raramente vê, enquanto a NPS obtém computação no local em uma escala que nenhuma escola de defesa jamais teve, sem um ciclo de aquisição para aguardar.

Um rack líquido resfriado, energia e água existentes

O presente é um único DGX GB300 NVL72, um rack resfriado a líquido que a Nvidia configura com 72 GPUs Blackwell Ultra e 36 CPUs Grace unidas em um domínio de memória, construído para as cargas de trabalho de inferência e raciocínio que cada vez mais dominam o cálculo de IA. Ele executa o software de orquestração Mission Control da Nvidia, e a empresa afirma que o DGX GB300 é o sistema de maior desempenho que vende para empresas. A Nvidia também afirma que a geração entrega até 50 vezes a saída da fábrica de IA de seus sistemas Hopper mais antigos, uma projeção que não foi vinculada a um benchmark independente.

O detalhe da infraestrutura é o que vale a pena discutir. As partes Blackwell Ultra são famintas de energia, cada uma consumindo mais de um quilowatt, e um rack GB300 totalmente populado é denso o suficiente para que muitas instalações não possam alimentá-lo ou resfriá-lo sem nova construção. A NPS conseguiu encaixar este de qualquer forma, de acordo com o Navy Times, que relatou que a máquina é executada dentro da infraestrutura de energia e água existente da escola e a descreveu como o supercomputador mais poderoso do Pentágono. A Vertiv forneceu os racks, hardware de resfriamento e energia e lidou com a comissionamento, enquanto a DDN e a VAST Data forneceram o armazenamento e a plataforma de dados.

Mantenha o cálculo no campus é o ponto. Para uma instituição que lida com dados controlados e classificados, possuir o rack diretamente evita tanto o custo por hora de alugar capacidade Blackwell escassa na nuvem quanto a fricção de segurança de enviar cargas de trabalho sensíveis fora do local. A NPS planeja treinar modelos de fundação e executar um sistema de IA gerativa interno, um “NPS GPT”, para que dados sensíveis nunca deixem sua rede, e construir gêmeos digitais de alta fidelidade de ambientes marítimos por meio de um quadro desenvolvido com a organização sem fins lucrativos MITRE na plataforma Omniverse da Nvidia. Instituições de pesquisa públicas estão se movendo da mesma forma: o Laboratório Nacional Argonne lançou um serviço de inferência de IA em grande escala para a ciência aberta mais cedo em 2026.

Por que semear uma escola de defesa

Para a Nvidia, a colocação estende um padrão de colocar hardware Blackwell onde ela quer que a demanda cresça. Dias antes, a empresa conectou grande parte do Japão corporativo à sua pilha de IA física; o sistema da NPS faz o equivalente para a defesa dos EUA, semear uma geração de oficiais que especificarão e comprarão cálculo mais tarde em suas carreiras. A escola estabeleceu um mestrado em inteligência artificial em dezembro de 2025, com uma primeira turma agora em andamento.

O Departamento de Defesa já executa seus próprios supercomputadores, mas esses centros, como a instalação do Corpo de Engenheiros do Exército em Vicksburg, Mississippi, são construídos para execuções de produção operacional. A NPS está apresentando sua máquina como um local para reconstruir e melhorar os modelos em si. A base em Naval Support Activity Monterey também abriga o Centro de Meteorologia e Oceanografia Numérica da Marinha, e a capacidade Blackwell Ultra no campus permite que os pesquisadores impulsionem modelos de tempo para resoluções muito mais altas do que as grades de cerca de 50 quilômetros usadas para previsões gerais, uma diferença que importa para planejar operações em vez de uma comunidade matutina. Paparo disse aos participantes que os oficiais comandarão cada vez mais em ambientes habilitados para IA, onde os tempos de resposta se comprimem e a vantagem vai para aqueles que podem agir mais rápido do que os adversários. O cálculo para apoiar isso agora está em Monterey, e a Nvidia, não o orçamento da Marinha, pagou por isso.