華碩在 NVIDIA GTC 2026 大會上展出針對 NVIDIA Vera Rubin 平台設計的全液冷 AI 基礎架構；為降低資料中心的能源使用效率（PUE）與總體擁有成本（TCO），華碩推出 ASUS AI POD 液冷裝置，提供高負載運算所需的客製化散熱與備援機制，並涵蓋基礎架構部署與專家諮詢等整合式服務。
在機櫃級解決方案中，XA VR721-E3 為百分之百液冷設計，其熱設計功耗（TDP）支援高達 227kW（MaxP）或 187kW（MaxQ），主要針對兆級參數模型的運算需求。華碩同時與 Schneider Electric 及 Vertiv 等基礎設施大廠合作，確保在不同的電力與液冷部署環境下，維持運算系統的高效能與冗餘性。
資料中心伺服器擴編與數位分身應用
針對資料中心轉型需求，華碩推出支援 NVIDIA HGX Rubin NVL8 系統的伺服器，單機能搭載八顆透過第六代 NVLink 串接的 Rubin GPU，每顆具備 800G 頻寬，企業可依散熱規劃選擇 XA NR1I-E12L（GPU 液冷搭配雙 Intel Xeon 6 處理器氣冷的混合散熱），或全液冷設計的 XA NR1I-E12LR。
同時，華碩也發表搭載 NVIDIA HGX B300 的 XA NB3I-E12、採用 NVIDIA MGX 架構與 ConnectX-8 SuperNIC 的 ESC8000A-E13X，以及內建 RTX PRO 4500 / 6000 Blackwell GPU 的 ESC8000A-E13P。
在實際應用層面，華碩 ESC8000 系列已能支援 NVIDIA Omniverse 平台的生產線數位分身技術，進行遠端模擬。
為因應龐大的資料量，華碩亦與 IBM、DDN、Weka 及 VAST Data 合作，部署 VS320D-RS12 區塊儲存與 OJ340A-RS60 物件儲存等高擴充性軟體定義系統。
涵蓋桌機至邊緣端的實體 AI 開發環境
在實體 AI（Physical AI）領域，華碩提供了涵蓋模型開發到終端部署的算力硬體。針對本地端開發，ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 桌上型超級電腦搭載 NVIDIA Grace Blackwell Ultra 平台，內建 NVLink-C2C 互連技術與 748GB 一致性記憶體，可處理大型 AI 模型訓練。
另一款微型設備 ASUS Ascent GX10 則配備 NVIDIA Grace Blackwell Superchip，具備 Petaflop 等級算力，適合模型快速迭代；上述開發環境所產出的模型，可直接部署於內建 NVIDIA Jetson Tho 推論引擎的 ASUS PE3000N 設備上。該設備提供高達 2,070 TFLOPS 的算力，並相容 NVIDIA Cosmos 開放模型與 Metropolis 視覺庫，專注於感測器融合與自動導航等邊緣運算任務。
支援 NemoClaw 平台的代理 AI 本地端部署
在 AI 軟體部署與安全性方面，華碩 Ascent GX10 與 ExpertCenter Pro ET900N G3 皆相容於 NVIDIA 最新的 NemoClaw 開源平台；開發人員可藉此簡化 OpenClaw AI 助理的建置流程，並透過安裝 NVIDIA OpenShell 支援 Nemotron 等開源模型。
此架構允許開發者在本地端建立全天候運作的自主代理 AI（Agentic AI），利用沙箱環境隔離、權限控管與裝置端獨立推論等機制，大幅提升 AI 商業應用的資料安全性。
