Skala i możliwości produkcyjne
Obecnie w zakładzie działają dwie linie produkcyjne. Pierwsza z nich odpowiada za wytwarzanie superchipów NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, natomiast druga przygotowywana jest do produkcji nadchodzących układów NVIDIA Vera Rubin. Docelowo fabryka ma osiągnąć wydajność rzędu dziesiątek tysięcy płyt głównych miesięcznie.
Podczas ceremonii otwarcia Jensen Huang, CEO NVIDIA, podkreślił znaczenie takich obiektów dla reindustrializacji Stanów Zjednoczonych:
> „Budowanie fabryk chipów, zakładów pakowania i systemów komputerowych, takich jak ten, pozwala Stanom Zjednoczonym na prawdziwą reindustrializację po długim czasie”.
Cyfrowy bliźniak i optymalizacja
Ciekawostką jest proces powstawania samej fabryki. Zanim wbito pierwszą łopatę, Wistron zaprojektował i w pełni zasymulował cały obiekt w środowisku cyfrowego bliźniaka. Wykorzystując platformę NVIDIA, w tym modele Nemotron, Cosmos oraz biblioteki Omniverse i Metropolis, inżynierowie mogli:
- Zweryfikować układ linii montażowych.
- Zoptymalizować procesy produkcyjne.
- Przeszkolić pracowników w zakresie procedur operacyjnych jeszcze przed uruchomieniem fizycznej linii.
Wpływ na rynek pracy
Inwestycja o wartości 700 milionów dolarów przekłada się nie tylko na rozwój technologii, ale także na lokalny rynek pracy. Obecnie w zakładzie zatrudnionych jest ponad 500 osób, a do końca roku planowane jest zwiększenie tej liczby do 1000 etatów. Jak zauważył Jensen Huang, projekt generuje zapotrzebowanie na specjalistów z wielu branż – od budownictwa i instalacji elektrycznych po zaawansowaną inżynierię produkcyjną.
Kluczowe fakty o inwestycji
| Parametr | Szczegóły |
| :— | :— |
| Powierzchnia zakładu | 324 000 stóp kwadratowych |
| Wartość inwestycji | 700 milionów dolarów |
| Zatrudnienie | 500 osób (planowane 1000 do końca roku) |
| Główne produkty | NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, Vera Rubin |
Wistron D1 to dowód na to, że w erze AI fabryki stają się fundamentem społeczeństwa, pełniąc rolę równie istotną, jak tradycyjna infrastruktura energetyczna czy transportowa. Jak podsumował Huang, w przyszłości to właśnie w takich miejscach „prąd zamienia się w generowane tokeny”, napędzając rozwój globalnej inteligencji.