原文標題：European Ecosystem Builds World’s Most Efficient AI Factories With NVIDIA DSX

NVIDIA 在 GTC Berlin 2026 公布 DSX AI 工廠平台的冷卻與電力管理方案，宣稱採封閉式液冷與乾式散熱器的設計，可讓設施冷卻用水接近零；DSX MaxLPS 則以動態配電方式，目標用最多減少 30% 的電力產出相同數量的 AI token。

官方說明，傳統冷卻塔需要蒸發大量水排熱，DSX 參考架構改用封閉式循環液冷與室外乾式散熱器。Vera Rubin 基礎設施支援 100% 液冷，冷卻液溫度最高可達攝氏 45 度。NVIDIA 估算，在 2GW 規模下，相較傳統冷卻塔可每日節省 5,400 萬公升用水；炎熱地區仍可能需要輔助機械冷卻。

在供電部分，DSX MaxLPS 會依整座 AI 工廠的供電上限動態分配功率。Lambda 於 HGX B200 的概念驗證顯示，固定電力預算下 token 叢集吞吐量增加 24%，可管理 GPU 容量增加 19%；Nscale 在冰島以四座 GB300 NVL72 機櫃、264kW 配電預算測得推論吞吐量增加 49%、可管理 GPU 容量增加 37%。上述是特定測試結果，不應視為所有環境的保證值。

DSX Flex 讓 AI 工作負載配合電網需求、電價及需求反應事件調整功率。Emerald AI、EPRI、Nebius、英國 National Grid 與 NVIDIA 的早期試驗，在維持關鍵工作負載下，針對模擬電網事件讓 Blackwell Ultra 叢集功耗最多下降 40%。

平台亦包含 DSX Sim 數位孿生、DSX OS 與 SimReady Central。後者在 Hugging Face 提供經驗證的電力與冷卻設備模型；DSX OS 新增 Config Manager、Rack Management Service、Cluster Readiness Engine 等開發者預覽元件。ABB、Schneider Electric、Siemens、Vertiv、Trane 等參與相關設計、設備與模擬生態系。

發生了什麼事

NVIDIA 公布 DSX 冷卻、配電、電網調度與數位孿生方案，並提供 Lambda、Nscale 等夥伴的實驗數據。

為什麼重要

資料中心擴建受到電力接入與用水限制，效率改善可能直接影響可部署的 GPU 數量及建置選址。

影響哪些人

AI 雲端營運商、電力公司、資料中心工程商、冷卻設備製造商及大型模型服務供應商。

已確認與未確認

節水量為指定 2GW 情境估算；24%、49%、40% 等數據來自特定概念驗證或早期試驗，並非普遍效能保證。