Foxconn e Nvidia vão construir o maior cluster de supercomputação de Taiwan até 2026

Um novo polo de computação para IA na Ásia

A Foxconn está construindo um centro de supercomputação de 1,4 bilhão de dólares em Taiwan em parceria com a Nvidia, com início das operações previsto para o primeiro semestre de 2026. Quando entrar em funcionamento, o local abrigará o maior cluster avançado de GPUs de Taiwan e a primeira instalação da Ásia baseada na plataforma Blackwell GB300 da Nvidia. Com potência nominal de 27 megawatts (MW), a instalação está sendo desenvolvida pela Visonbay.ai, nova unidade da Foxconn voltada à supercomputação de IA e a serviços em nuvem.

O projeto chega em um momento em que empresas correm para garantir capacidade para treinar grandes modelos de linguagem, executar inferência de modelos fundamentais em larga escala e implementar robótica e sistemas autônomos. Os fluxos de trabalho modernos de IA exigem clusters densos de GPUs, capazes de transferir dados entre os chips em velocidades muito altas e, ao mesmo tempo, controlar o consumo de energia e o calor. Ao combinar a arquitetura mais recente da Nvidia com o papel cada vez maior da Foxconn como fabricante e integradora de racks de IA, o centro em Taiwan foi projetado para atender a essas necessidades de clientes de toda a região.

Com 27 MW de potência, a instalação está entre as maiores implantações em um único edifício na Ásia. Não é um megacampus, mas é grande o bastante para treinar modelos de ponta, realizar pesquisas em escala nacional e atender clientes comerciais que não têm tempo ou capital para montar suas próprias instalações. O projeto busca reduzir o tempo até o início dos serviços, com sistemas de racks montados em fábrica e ênfase em refrigeração líquida para manter o alto desempenho e a eficácia do uso de energia em níveis rigorosos.

O que a Blackwell GB300 oferece

A geração Blackwell da Nvidia é voltada a modelos maiores, treinamento mais rápido e menor custo por unidade de computação. A linha GB300 combina núcleos de GPU de alta velocidade com memória de alta largura de banda e uma malha NVLink atualizada, que conecta dezenas de GPUs em um único conjunto. Na prática, isso torna o cluster mais eficiente na transferência de parâmetros e ativações entre GPUs, aumentando a velocidade tanto do treinamento quanto da inferência de modelos muito grandes.

Esses sistemas foram projetados para operar com densidade muito alta. A carga térmica excede em muito os limites da refrigeração a ar tradicional, por isso os fornecedores estão migrando para a refrigeração líquida direta e outros projetos avançados, que removem o calor dos componentes quentes com muito mais eficiência. Os sistemas Nvidia em escala de rack combinados com GPUs GB300 refletem essa mudança, com tubulações, coletores e controles integrados aos racks ainda na fábrica.

A Blackwell também inclui recursos de plataforma para implantações empresariais, entre eles segurança aprimorada e suporte à computação confidencial. Isso é importante para organizações que precisam proteger dados e pesos dos modelos durante o treinamento e a inferência, além de cumprir exigências regulatórias e internas de conformidade.

Como funciona um rack de IA

Um rack de IA abriga servidores equipados com GPUs, switches de alta velocidade e armazenamento, além da distribuição de energia e do cabeamento que interligam o sistema. Dentro do rack, o NVLink permite que as GPUs se comuniquem com largura de banda extremamente alta e baixa latência. Entre os racks, conexões Ethernet de alta velocidade ou InfiniBand interligam o cluster para distribuir o trabalho por vários racks quando uma tarefa é grande demais para um único rack.

Por que a refrigeração líquida está se tornando padrão

A refrigeração líquida remove o calor com muito mais eficiência do que o ar, ajudando os centros de dados a concentrar mais capacidade computacional em cada metro quadrado. Ela também reduz a energia desperdiçada com ventiladores, o que pode diminuir a eficácia do uso de energia (PUE) da instalação. Para os operadores, a refrigeração líquida exige novas práticas de manutenção, mas o investimento compensa quando a densidade de GPUs, as metas de eficiência e os limites de ruído são rigorosos.

Alugar ou construir: uma mudança na economia da IA

No evento tecnológico da Foxconn, a Nvidia apresentou um cálculo claro para clientes que avaliam o investimento de capital em relação à rapidez de acesso. As empresas podem comprar e operar seus próprios clusters ou alugar capacidade computacional de operadores especializados em manter parques de GPUs atualizados. Os rápidos avanços no desempenho das GPUs dificultam a manutenção de ativos por longos períodos para compradores que não planejam renová-los com frequência.

Alexis Bjorlin, vice-presidente da Nvidia, disse aos participantes que o modelo de aluguel pode ser mais atraente à medida que os ciclos de produtos ficam mais curtos e os modelos evoluem rapidamente. Segundo ela, essa abordagem pode aumentar a flexibilidade e os retornos para muitas empresas.

Alugar recursos computacionais pode oferecer um retorno sobre o investimento muito melhor, proporcionando flexibilidade e permitindo que as empresas ajustem sua capacidade computacional de acordo com os ciclos de produtos e de negócios.

A nova unidade da Foxconn, Visonbay.ai, deve oferecer esse modelo em Taiwan, dando às empresas acesso à capacidade GB300 sem a espera, a equipe e o trabalho de infraestrutura exigidos por instalações próprias. O modelo de serviços também atende ao setor público e a instituições de pesquisa que precisam de orçamentos previsíveis, em vez de grandes custos iniciais. Para a Nvidia, o acordo amplia a base instalada da Blackwell; para a Foxconn, cria um negócio recorrente de serviços que se soma à sua atuação na fabricação.

A aposta da Foxconn na infraestrutura de IA

Nos últimos dois anos, a Foxconn vem construindo um segundo motor de crescimento em torno da IA e da infraestrutura em nuvem. A empresa afirma ser capaz de produzir cerca de 1.000 racks de IA por semana e planeja aumentar esse ritmo no próximo ano. O presidente Young Liu também apresentou um plano de capital de longo prazo, com o compromisso de investir de 2 a 3 bilhões de dólares por ano em projetos e capacidade de IA.

Além do centro de dados, Foxconn e Nvidia estão levando a IA às linhas de produção. O objetivo é aplicar sistemas de visão computacional, gêmeos digitais e robótica para reduzir defeitos, aumentar o rendimento e encurtar o tempo necessário para lançar novos produtos no mercado. A colaboração já está em andamento e deve orientar a maneira como a Foxconn projeta e opera suas próprias fábricas.

Spencer Huang, executivo de produtos da Nvidia com foco em robótica e filho do fundador da empresa, Jensen Huang, descreveu o trabalho como um esforço prático para tornar as fábricas mais inteligentes.

A Nvidia está trabalhando com a Foxconn para levar a IA às fábricas e às linhas de produção.

A Foxconn também aproveitou o evento para mostrar avanços em seu programa de veículos elétricos. O Model A, projetado por engenheiros japoneses, é voltado ao mercado do Japão. A Foxconn planeja fabricar o veículo no país quando o volume justificar uma unidade local, como parte de uma estratégia para atender montadoras que querem terceirizar uma parcela maior da montagem.

Qual é a dimensão de 27 megawatts

A potência é a forma mais simples de comparar centros de dados voltados à IA. Com 27 MW, a instalação da Foxconn e da Nvidia será um empreendimento de grande porte para Taiwan, com capacidade para abrigar milhares de GPUs de última geração. Megacampuses de hiperescala são muito maiores, às vezes chegando a 100 a 300 MW distribuídos por vários edifícios, mas este projeto se concentra em um único cluster de alta densidade, capaz de oferecer treinamento e inferência para muitos clientes ao mesmo tempo.

Uma capacidade dessa escala atende a laboratórios de pesquisa e empresas de diversos setores. Fabricantes de semicondutores podem simular projetos de chips e etapas de fotolitografia. Equipes de biotecnologia podem descobrir estruturas de proteínas e realizar triagens de medicamentos com modelos generativos. Empresas de fintech e comércio eletrônico podem ajustar grandes modelos de linguagem para recomendações, detecção de fraudes e atendimento ao cliente. Desenvolvedores de robótica podem treinar políticas e executar fluxos de dados sintéticos em velocidade de produção.

A vantagem do ecossistema de Taiwan

Taiwan conta com uma cadeia de suprimentos integrada para computação avançada. A TSMC fabrica muitos dos chips, fabricantes contratados produzem os servidores e racks, e um mercado maduro de serviços de rede conecta clientes a provedores de nuvem. A instalação de um cluster GB300 em Taiwan aproxima os ciclos de feedback entre hardware, integração de sistemas e primeiros usuários. A localização também reduz o tempo de transporte e a complexidade de importação para clientes da região.

Quem provavelmente usará o cluster

Universidades locais e laboratórios nacionais buscarão realizar pesquisas em IA que se beneficiem de capacidade computacional soberana na ilha. Provedores de nuvem regionais e empresas de software poderão reservar capacidade para treinamento de modelos, ajuste fino e inferência. Grupos industriais com fábricas em Taiwan e no Japão poderão usar o cluster para simulações e tarefas de visão computacional ligadas à produção. Essa combinação deve ajudar a manter a utilização alta ao longo de diferentes ciclos de mercado.

Capacidade de fabricação com produção semanal na casa dos milhares

Fabricar racks de IA em escala é uma tarefa complexa. Cada unidade precisa ser montada, equipada com tubulações para refrigeração líquida, cabeada para oferecer largura de banda muito alta e testada sob carga antes do envio. O ritmo de cerca de 1.000 racks por semana da Foxconn mostra o quanto a empresa avançou para além da montagem de celulares e passou a atuar em infraestrutura de missão crítica. Essa escala reduz os prazos de entrega para os clientes e ajuda a preencher rapidamente o novo centro em Taiwan quando ele entrar em operação.

A Foxconn também planeja fabricar equipamentos para centros de dados com parceiros no exterior. Planos anteriores incluíam um trabalho com o SoftBank em uma antiga unidade de veículos elétricos da Foxconn em Ohio, como parte de um esforço mais amplo para fornecer equipamentos a grandes programas de IA nos Estados Unidos. O alcance global desses acordos dá à Foxconn opções logísticas à medida que os gargalos mudam de região.

Energia, refrigeração e sustentabilidade

Grandes clusters de IA concentram energia e calor. Isso levanta questões conhecidas sobre como as instalações se conectam à rede elétrica, como obtêm eletricidade mais limpa e como lidam com a água. Operadores em Taiwan vêm ampliando o uso de contratos de compra de energia eólica e solar e trabalhando no reaproveitamento de calor e na modernização de chillers para reduzir o desperdício. A adoção da refrigeração líquida direta reduz o consumo de energia dos ventiladores, melhora a captura de calor e viabiliza alta densidade de GPUs.

Sistemas líquidos exigem projeto cuidadoso e controles de alta qualidade para evitar interrupções. As equipes de serviço precisam ser treinadas para lidar com conexões de engate rápido, a química dos fluidos refrigerantes e a detecção de vazamentos. A vantagem é um desempenho térmico mais previsível e uma meta de PUE melhor ao longo do ano, inclusive nos meses quentes de verão, comuns em muitas partes da Ásia.

O que isso significa para a Nvidia e o mercado de IA

Para a Nvidia, o projeto cumpre dois objetivos ao mesmo tempo. Ele acelera a implantação da família Blackwell em ambientes de produção e amplia o mercado de aluguel de capacidade computacional. O acordo aprofunda os laços da Nvidia com uma parceira importante de fabricação e abre caminho para que clientes tenham acesso a GPUs de ponta sem enfrentar ciclos de aquisição nem construir novas instalações.

Para os compradores, o cronograma coincide com uma onda de atualizações de modelos. Empresas que planejam migrar de aceleradores da geração anterior podem transferir cargas de trabalho para instâncias GB300, com maior largura de banda de memória e melhor desempenho por watt. Equipes de pesquisa podem reservar tempo no cluster para treinar modelos que seria impraticável agendar em nuvens públicas durante períodos de pico de demanda. A capacidade adicional também ajuda programas nacionais que buscam recursos soberanos de IA dentro de Taiwan.

Cronograma, investimento e pontos de atenção

A Foxconn afirma que a instalação em Taiwan estará pronta no primeiro semestre de 2026. A empresa tem aprovação do conselho para adquirir equipamentos para clusters de computação de IA e um centro de supercomputação até o fim de 2026, o que indica uma construção em etapas e espaço para expansão caso a demanda se concretize rapidamente. O projeto de 27 MW, combinado ao plano de investimento anual de 2 a 3 bilhões de dólares em IA, posiciona a Foxconn para crescer tanto como fornecedora de racks de IA quanto como operadora de serviços por meio da Visonbay.ai.

Os clientes estarão atentos aos detalhes sobre a disponibilidade dos racks GB300, o catálogo de serviços que a Visonbay.ai pretende oferecer e as opções de conectividade com as redes regionais. O desempenho do centro em eficiência e disponibilidade servirá de referência para futuras implantações da Blackwell na Ásia, onde muitas instalações já planejam salas com refrigeração líquida e projetos modulares adaptados a clusters de GPUs.

Principais pontos

• Foxconn e Nvidia estão construindo um centro de supercomputação de 1,4 bilhão de dólares em Taiwan, com previsão de conclusão para o primeiro semestre de 2026.
• A instalação será o maior cluster avançado de GPUs de Taiwan e o primeiro da Ásia a operar com a plataforma Blackwell GB300 da Nvidia.
• O centro de dados tem potência nominal de 27 MW e será desenvolvido e operado pela unidade da Foxconn, Visonbay.ai.
• A Nvidia promove o aluguel de capacidade computacional como uma forma flexível de acessar GPUs de ponta; a Visonbay.ai planeja oferecer esse modelo.
• A Foxconn consegue fabricar cerca de 1.000 racks de IA por semana e planeja aumentar a produção no próximo ano.
• Spencer Huang, da Nvidia, afirmou que as empresas estão trabalhando juntas para aplicar IA em fábricas e linhas de produção.
• A Foxconn planeja investir de 2 a 3 bilhões de dólares por ano em IA para atender à demanda crescente em 2026 e nos anos seguintes.
• O projeto destaca o papel cada vez maior de Taiwan na computação avançada e amplia a atenção dedicada a energia, refrigeração e metas de eficiência.