在 NVIDIA GTC 大會期間，施耐德電機宣布與 NVIDIA 及工業軟體公司 AVEVA 深化合作，針對 AI 資料中心基礎設施推出多項重大進展，這次合作核心涵蓋 NVIDIA Vera Rubin 參考設計、Omniverse DSX Blueprint 數位孿生架構的整合，以及將 NVIDIA Nemotron 模型導入代理式 AI（Agentic AI）的應用測試，三方旨在透過這些技術架構，為未來高達百萬瓩級（Gigawatt）規模的 AI 工廠奠定具備高擴展性的基礎。
Vera Rubin NVL72 參考設計優化高密度電力與冷卻
針對當前高密度運算的建置需求，施耐德電機推出專為 NVIDIA 最新機架級系統量身打造的 Vera Rubin NVL72 參考設計；該架構全面整合了電力分配、冷卻系統與機房配置等關鍵要素，採用集中式的網路、儲存與運算資源配置。在能源效率方面，此設計支援 480 VAC 高電壓供電架構以及 45°C 的 TCS 冷卻迴路溫度，並允許 GPU 在 MaxP 與 MaxQ 模式下彈性運行，確保 AI 機架在極端高密度環境與不同功耗條件下，依然能維持穩定且最佳化的效能表現。
導入數位孿生技術，縮短資料中心工程週期
在實體基礎設施建置前，AVEVA 與 NVIDIA 聯手推出了全新的生命週期數位孿生架構。該架構整合了 Omniverse 與 Omniverse DSX Blueprint 生態系，將工程設計與後端營運軟體串聯。
施耐德電機同步推動 SimReady 資產應用，讓建置團隊能先在虛擬環境中透過視覺化工具進行協作設計；隨後，AVEVA 會針對電力分配、熱動力、氣流與控制系統進行多領域的模擬與驗證，這種「先模擬後建置」的模式，不僅能因應各種負載與環境條件進行優化，更能大幅縮短工程週期並提升實際部署的準確度。
測試 Nemotron 模型，發展代理式 AI 警報管理
除了硬體與環境建構，施耐德電機也致力於強化資料中心的日常營運能力，目前已成功測試 NVIDIA Nemotron 模型，並將代理式人工智慧導入資料中心的警報管理系統；過去高度仰賴人工判讀的警報事件，現在可透過跨系統的資料整合交由 AI 進行分析研判，進而自動提出對應的排除建議。
這項應用能有效加速問題解決速度、減少非必要的維修派工，並提升整體營運韌性，展現了利用 AI 技術優化資產績效管理的實際發展方向。
整合基礎設施為規模化關鍵
針對 AI 資料中心的發展挑戰，施耐德電機安全電力與資料中心事業部執行副總裁 Manish Kumar 表示，隨著 AI 工作負載的規模與複雜度攀升，資料中心的容錯空間正快速縮小；企業必須同步整合電力、冷卻與數位架構，藉由數位孿生與經驗證的參考設計來降低建置風險。
NVIDIA AI 基礎建設副總裁 Vladimir Troy 也強調，百萬瓩級 AI 工廠需要極高能源效率與可預測性的基礎設施，雙方的合作正加速整合各項關鍵架構，推動 AI 運算在全球的規模化部署。
