隨著AI運算叢集功率密度持續提高，資料中心建置正面臨供電、散熱、施工時程與系統整合挑戰。輝達(NVIDIA)於GTC Berlin發表DSX POD模組化AI工廠參考架構，整合Vera Rubin運算平台、網路、機櫃供電及液冷設備，透過工廠預製與出貨前驗證，目標將已完成基礎設施準備的AI資料中心現場部署時間，由約六個月縮短至最快14天。
DSX POD採用模組化貨櫃設計，合作夥伴可在工廠完成機櫃間布線、電力配接、冷卻管路與功能測試，再運送至客戶場域，接入預先建置的電力、網路及冷卻設施。相較傳統現場逐項施工方式，可減少設備整合時間，並提高部署流程的標準化程度。
模組化AI工廠AI資料中心正由單純伺服器部署，轉向運算、供電、散熱與能源管理的整體設計。(圖片來源:Eaton)
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NVIDIA同步強化DSX能源與散熱管理架構，採用閉環液冷與乾式冷卻設備，降低對蒸發式冷卻系統的依賴。DSX MaxLPS可依運算負載動態配置電力，官方宣稱在特定條件下，相同AI輸出最多可減少30%電力需求；DSX Flex則讓資料中心依電網供電狀況調整非關鍵運算負載，支援需求反應與電力調度。
此一架構顯示AI資料中心正由單純伺服器部署，轉向運算、供電、散熱與能源管理的整體設計。高密度AI機櫃需要整合CDU、冷板、泵浦、熱交換器、UPS及電力監控系統，並透過數位分身與即時感測提升運轉效率。
在供應鏈方面，鴻海、廣達雲達、緯創、技嘉、和碩及台達等台灣業者均列入DSX POD合作生態系，預計2027年初陸續推進全球供應。
14天部署目標以場地已完成電力、冷卻與網路基礎建設為前提，並不包含整體資料中心興建時間。未來實際導入，仍須透過機電整合、液冷可靠度及不同環境條件下的能源效率驗證效益。
