2026年10月21日，英伟达在柏林GTC大会上正式发布DSX POD。这是一款旨在构建完整NVIDIA Vera Rubin AI工厂的参考设计。该方案采用模块化集装箱形态，由合作伙伴在出厂前完成组装、集成与验证。英伟达表示，一旦现场电力、冷却及网络等配套设施就绪，部署周期可从传统的六个月大幅缩短至14天。目前，全球合作伙伴正致力于在2027年初实现交付。
DSX POD的核心逻辑在于将机柜布线、接线、管道铺设及功能验证等环节前置到制造工厂完成。设备运抵后，可直接接入已准备好的基础设施。英伟达指出，此举将规划、施工、劳动力调配等传统现场建设工作剥离，不仅降低了对零部件延迟的敏感度，也减少了易出错的人工现场作业风险。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋强调：“AI工厂的价值始于生成Token的那一刻，而非建设完成之时。DSX POD将工厂级制造的精度与速度引入AI基础设施建设，使客户能更快扩展产能并上线创收。”他将此描述为供应链的全面转型，旨在改变数据中心的安装与建设方式，提升整体效率。
能效优势与合作生态
英伟达当天发布的配套DSX能效报告显示，NVIDIA DSX AI工厂平台最多可减少100%的冷却用水，并在功耗降低多达30%的情况下提供相同的AI输出能力。
目前，包括Anduril、Armada、Bull、Crusoe、DayOne、戴尔科技、台达、伊顿、富士康（Ingrasys）、技嘉、HPE、联想、和硕、广达云技术（QCT）、施耐德电气、Vertiv和纬创在内的多家企业，正合作交付基于该设计的AI工厂。DSX POD延续了更广泛的英伟达DSX基础设施平台，通过专用集装箱封装，简化了运输与部署流程。
业界观点认为，DSX POD本质上是一款物流导向的产品，而非单纯的新芯片。它将经过工厂测试的Vera Rubin堆栈以集装箱形式出售，旨在让客户更早开始生成Token并产生价值。这一举措与近期其他简化AI基础设施搭建的趋势相呼应，例如Google于2026年10月20日开源了用于TPU推理的TorchTPU和llm-d 1.0。