Edgen Stock·Mar 16 2026, 21:21Aviz Networks 宣布将其 ONES 平台与英伟达 DSX Air 集成，以加速复杂 AI 工厂网络设计的验证。此举于 2026 年 3 月 16 日在英伟达 GTC 大会上公布，旨在通过允许客户使用基于云的数字孪生模拟基础设施，降低生成式 AI 所需的大规模数据中心的部署风险并加快部署速度。
在 2026 年 3 月 16 日的英伟达 GTC 大会上，Aviz Networks 宣布其 ONES 验证平台在英伟达 DSX Air 中扩大可用性。此次集成使客户和合作伙伴能够创建英伟达 AI 工厂网络设计的云端数字孪生。这使得他们能够在实际部署之前模拟和验证整个复杂的、从网络和 DPU 到存储和软件的基础设施堆栈，显著降低风险并加快运营时间。
这种“左移”的验证方法对于快速发展的 AI 基础设施领域至关重要。通过在虚拟环境中测试设计，企业可以及早发现并解决潜在的瓶颈和集成问题，确保物理 AI 工厂从第一天起就以最佳状态运行。CoreWeave 等公司已经在使用英伟达 DSX Air 测试其 AI 工厂的数字孪生并缩短验证时间，这充分证明了其重要性。
Aviz 的合作伙伴关系是英伟达标准化大规模 AI 基础设施建设的更广泛战略中的关键组成部分。同日，英伟达发布了其 Vera Rubin DSX AI 工厂参考设计和普遍可用的 Omniverse DSX 蓝图。这些举措为设计、建造和运营整个 AI 工厂堆栈提供了详细指南，以实现可重复和可扩展的性能。目标是创建一个开放、模块化的软件堆栈，最大限度地提高每瓦功耗的 AI 代币产出。
在 AI 时代，智能代币是新的货币，AI 工厂是生成它们的机器。
— 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋。
通过提供一个统一电力、散热、网络和计算的框架，英伟达及其生态系统合作伙伴（包括 Aviz）正在努力将建设 AI 数据中心的复杂过程转变为更精简、产品化的系统。这项努力吸引了西门子、施耐德电气和戴尔等行业领导者的广泛支持。
推动标准化设计和加快验证直接解决了 AI 行业面临的巨大挑战。能源已成为 AI 基础设施建设的主要瓶颈，行业报告引用了超过 3000 亿美元的设备积压订单以及美国互连队列中超过 200 吉瓦的待批项目。协调这些大型设施的电力、散热和计算的复杂性使得传统的设计方法缓慢且效率低下。
像英伟达 DSX Air 这样的平台，现在通过 Aviz 的网络工具得到增强，通过实现物理精确的模拟提供了解决方案。这使得建设者和运营商能够在动工之前优化布局、电源拓扑和热行为。通过降低建设阶段的风险并确保最高效率，英伟达及其合作伙伴旨在解锁对满足全球 AI 需求激增所需的计算能力的更快访问。
