Nvidia Tặng Hải Quân Một Siêu Máy Tính Blackwell Ultra

Nvidia (NVDA ) người sáng lập và CEO Jensen Huang đã đến Monterey, California, vào ngày 22 tháng 7 năm 2026, để khánh thành một hệ thống DGX GB300, hệ thống AI doanh nghiệp mạnh nhất của công ty, tại Trường Đại học Hải quân. Máy này không đến thông qua một hợp đồng mua sắm quốc phòng. Nvidia đã tặng nó.

Trong lễ khánh thành, được tổ chức trong sự kiện Converge @ NPS của trường với sự tham gia của Tư lệnh Bộ Chỉ huy Thái Bình Dương Hoa Kỳ, Đô đốc Samuel Paparo, đã đưa một hệ thống Blackwell Ultra lên mạng cho khoảng 1.500 sinh viên và 600 giảng viên tại trường đại học sau đại học hàng đầu của quân đội Hoa Kỳ. NPS dự định chạy đào tạo mô hình và suy luận trên khuôn viên trường cho dự báo thời tiết, an ninh mạng, mô hình hóa đại dương và lập kế hoạch ứng phó thảm họa.

Một món quà, không phải mua sắm

Kinh tế là câu chuyện. DGX GB300 đã đến NPS như một món quà được định tuyến thông qua Quỹ Trường Đại học Hải quân, một tổ chức phi lợi nhuận kênh quà tặng công nghệ tư nhân cho trường, theo một thỏa thuận nghiên cứu hợp tác mà hai bên đã ký vào tháng 12 năm 2024. Dell Technologies (DELL ) và Sterling Computers đã cung cấp cơ sở hạ tầng xung quanh để hệ thống có thể chạy trên môi trường không phân loại, kiểm soát và phân loại, và quỹ đã cam kết lên đến 2 triệu đô la để hỗ trợ nỗ lực với các cố vấn và kỹ thuật viên. Nvidia lần đầu tiên tuyên bố vào tháng 10 năm 2025 rằng NPS sẽ là lệnh đầu tiên trong các Bộ Hải quân và Chiến tranh để triển khai hệ thống này.

Randy Pugh, người đã lãnh đạo lực lượng đặc nhiệm AI của trường trong quá trình triển khai, đánh giá hệ thống ở mức khoảng 15 triệu đô la và cho biết đó là đơn vị thứ hai rời khỏi dây chuyền sản xuất của Nvidia. Ông mô tả động cơ của công ty một cách rõ ràng: Nvidia hiểu về việc triển khai AI thương mại nhưng có ít tiếp xúc với các trường hợp sử dụng quân sự, và muốn học hỏi bằng cách chạy phần cứng tiên phong trong một môi trường quốc phòng hoạt động trong một hoặc hai năm. Siêu máy tính này là trung tâm của một trung tâm công nghệ AI Nvidia rộng lớn hơn trên khuôn viên trường Monterey, bao gồm cả một trường hợp mô phỏng Omniverse khoảng 5 triệu đô la và quyền truy cập vào các chương trình đào tạo của công ty cho giảng viên.

Đó là giao dịch. Nvidia chi một giá đỡ để mua một vị trí trong AI quốc phòng và một tầm nhìn trực tiếp về các công việc mà họ hiếm khi thấy, trong khi NPS có được khả năng tính toán trên khuôn viên trường với quy mô mà không trường quốc phòng nào có, mà không cần chờ chu kỳ mua sắm.

Một giá đỡ làm mát bằng chất lỏng, nguồn điện và nước hiện có

Món quà là một DGX GB300 NVL72 duy nhất, một giá đỡ làm mát bằng chất lỏng mà Nvidia cấu hình với 72 GPU Blackwell Ultra và 36 CPU Grace được kết nối thành một miền bộ nhớ, được thiết kế cho các công việc tải và suy luận mà ngày càng chiếm ưu thế trong tính toán AI. Nó chạy phần mềm điều phối Mission Control của Nvidia, và công ty này tuyên bố DGX GB300 là hệ thống có hiệu suất cao nhất mà họ bán cho các doanh nghiệp. Nvidia cũng tuyên bố rằng thế hệ này cung cấp đến 50 lần đầu ra nhà máy AI của các hệ thống Hopper cũ hơn, một dự đoán mà họ chưa gắn với một điểm chuẩn độc lập.

Chi tiết cơ sở hạ tầng là điều đáng được chú ý. Các bộ phận Blackwell Ultra tiêu thụ nhiều điện năng, mỗi bộ phận tiêu thụ hơn một kilowatt, và một giá đỡ GB300 đầy đủ là đủ dày đặc để nhiều cơ sở không thể cung cấp điện hoặc làm mát mà không cần xây dựng mới. NPS đã lắp đặt giá đỡ này bất chấp điều đó, theo Navy Times, đã báo cáo rằng máy này chạy trong cơ sở hạ tầng điện và nước hiện có của trường và coi đó là siêu máy tính mạnh nhất của Lầu Năm Góc. Vertiv đã cung cấp giá đỡ, thiết bị làm mát và nguồn điện, và xử lý việc khánh thành, trong khi DDN và VAST Data đã cung cấp lưu trữ và nền tảng dữ liệu.

Giữ tính toán trên khuôn viên trường là điểm mấu chốt. Đối với một tổ chức xử lý dữ liệu kiểm soát và phân loại, việc sở hữu giá đỡ trực tiếp giúp tránh cả chi phí mỗi giờ khi thuê khả năng Blackwell khan hiếm trên đám mây và ma sát bảo mật khi gửi các công việc nhạy cảm ra khỏi trang web. NPS dự định đào tạo các mô hình nền tảng và chạy một hệ thống AI tạo sinh trong nhà, một “NPS GPT”, để dữ liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi mạng của họ, và xây dựng các bản sao kỹ thuật số độ nét cao của các môi trường hàng hải thông qua một khuôn khổ được phát triển với tổ chức phi lợi nhuận MITRE trên nền tảng Omniverse của Nvidia. Các tổ chức nghiên cứu công cộng đã di chuyển theo cùng một cách: Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne đã mở một dịch vụ suy luận AI quy mô lớn cho khoa học mở sớm hơn vào năm 2026.

Tại sao gieo một trường quốc phòng

Đối với Nvidia, việc đặt hệ thống này mở rộng một mẫu đã có của việc đặt phần cứng Blackwell ở nơi họ muốn nhu cầu phát triển. Vài ngày trước, công ty đã kết nối phần lớn Nhật Bản doanh nghiệp vào ngăn xếp AI vật lý của mình; hệ thống NPS làm điều tương tự cho quốc phòng Hoa Kỳ, gieo một thế hệ sĩ quan sẽ chỉ định và mua tính toán sau này trong sự nghiệp của họ. Trường đã thiết lập một bằng thạc sĩ về trí tuệ nhân tạo vào tháng 12 năm 2025, với một nhóm đầu tiên hiện đang được thực hiện.

Bộ Quốc phòng đã chạy siêu máy tính của riêng họ, nhưng các trung tâm như cơ sở của Lục quân Hoa Kỳ tại Vicksburg, Mississippi, được xây dựng cho các lần chạy sản xuất hoạt động. NPS đang quảng cáo máy của mình như một nơi để xây dựng lại và cải tiến các mô hình chính nó. Căn cứ tại Naval Support Activity Monterey cũng tổ chức Trung tâm Khí tượng và Hải dương học Fleet Numerical của Hải quân, và khả năng Blackwell Ultra trên khuôn viên trường cho phép các nhà nghiên cứu đẩy các mô hình thời tiết đến độ phân giải cao hơn nhiều so với lưới khoảng 50 kilômét được sử dụng cho dự báo chung, một sự khác biệt quan trọng trong việc lập kế hoạch hoạt động chứ không phải là một chuyến đi buổi sáng. Paparo cho biết các sĩ quan sẽ ngày càng chỉ huy trong các môi trường được AI hỗ trợ, nơi thời gian phản hồi bị nén và lợi thế thuộc về những người có thể hành động nhanh hơn đối thủ. Tính toán để hỗ trợ điều đó hiện đang ở Monterey, và Nvidia, chứ không phải ngân sách của Hải quân, đã trả tiền cho nó.