AI数据中心建置竞赛正从芯片与服务器延伸到整座工厂的部署速度。 鸿海科技集团（2317）30日在鸿海科技日（HHTD 26）首度实体展示基于NVIDIA DSX POD打造的模块化货柜；依官方说法，完整的NVIDIA Vera Rubin AI工厂可在货柜内预先集成并完成验证，若接收场址的电力、散热、网络等基础设施已备妥，部署时间可从约6个月缩短至最快14天。 DSX POD是一套参考设计，合作伙伴可在出货前完成机柜间缆线连接、配线、管路配置及功能验证。 货柜抵达后，再接上已准备好的场址基础设施。 这种做法把部分集成和验证工作移到出货前进行，降低设备抵达后才逐项建置与测试的时间。

鸿海此次展示的模块化货柜，呈现其与NVIDIA长期合作在机柜级系统集成上的进展。 AI Factory从芯片扩大到整座数据中心 NVIDIA资深总监Dion Harris在鸿海科技日演讲中指出，AI工厂不只是芯片问题，还涉及能源、运算、网络、保存、散热、模型与应用等层次。 随着企业开始部署生成式AI与AI代理，数据中心须将运算设备、电力供应和冷却系统作为整体设计，才能让AI服务持续运作。 Google基础设施供应链与制造营运副总裁Rehan Sheikh则从供应链角度谈到，生成式AI带动的不只是软件革新，也推动硬件设计与制造模式改变。

Google希望与鸿海等供应链伙伴加强共同设计、扩大多地产能，并通过仿真、制造自动化及生产信息管理，缩短新一代硬件从设计到部署的周期。 2026鸿海科技日30日于南港展览馆举行，图为Google Cloud全球芯片科技与制造副总裁Rehan Sheikh。 （刘伟宏摄） 电力与散热成为部署关键 施耐德电机全球资深副总裁Himanshu Prasad指出，AI数据中心的机柜功率与整体规模快速上升，电力取得速度、液冷、储能与电力转换效率都成为建置考量。 施耐德提出涵盖设计、仿真、建置、营运与维护的方案，并与NVIDIA及鸿海等伙伴合作，处理AI工厂在供电与冷却上的集成需求。

鸿海轮值CEO蒋集恒，以及工业富联与鸿腾精密主管在对谈中也指出，AI基础设施已从单一服务器或机柜，走向整座AI Factory，客户不只要求系统符合规格，也要求更快、更大规模交付。 这也凸显DSX POD的定位：通过预先集成与验证缩短部署时间，但14天时程仍以场址配套已就绪为前提，并非从零建设数据中心所需的完整工期。