AI基础设施公司Runware在推出模块化数据中心Sonic Inference Pod后，正筹划更大规模的制造计划。据媒体报道，Runware希望建立一条类似汽车制造的生产线来组装这些Pod。
尽管Crusoe和施耐德电气等公司也销售预制Pod，但Runware声称其发货速度更快。Runware联合创始人兼CEO Flaviu Fadulescu表示，公司计划将罗马尼亚工厂产能提升至每天30兆瓦，预计到2028年达到每月近1吉瓦。这一规模相当于美国今年预计新增的全部数据中心电力容量（约10吉瓦）。
对标英伟达，强调实体制造能力
英伟达此前发布了Vera Rubin AI工厂和DSX POD项目，旨在帮助企业快速建设AI数据中心。与英伟达提供底层基础设施设计不同，Runware强调其已实际建立工厂。Fadulescu指出，公司将从明年开始逐步增加产量。目前Runware拥有两座工厂：一座已使用数年，另一座于今年初动工，预计数月内完工并于明年初投入使用。
在交付模式上，客户可提供自有场地或由Runware协助选址。公司目标是在48小时内完成Pod的上线运行（仅含安装设置时间）。随着产能提升，单个Pod的建造周期将从三周缩短至一天。若组件故障，Runware将提供备件。此外，客户可选择租用算力，或自行提供GPU并支付月度服务费，电力和网络费用单独计算。
定制化适配与供应链挑战
Fadulescu表示，Pod虽采用标准设计，但可根据客户需求及最新GPU芯片进行定制。由于芯片订单等待期长，Runware较短的交付时间为适配新硬件预留了窗口。“对于新一代GPU，我们的内部硬件团队可以自主设计、构建和测试组件，实现快速适应。”
然而，执行能力仍是关键考验。制造业创新并非易事，如电动汽车初创公司Arrival曾因难以高效量产而陷入困境。Runware目前已筹集超过6,000万美元，正依靠去年12月募集的5,000万美元A轮资金完成工厂建设并启动运营，同时计划进行B轮融资。
为控制成本，Runware聘请了一位汽车行业高管担任厂长，并与首席硬件官合作确保执行。Fadulescu称，自主设计系统并采购广泛可用的零部件有助于优化成本结构。尽管部分部件如泵和风扇仍依赖德国进口，且网络连接依赖英伟达，但Runware声称自一个月前向外部客户开放Sonic Pod以来，已获得10亿美元的承诺意向订单，代表超过20兆瓦的容量。
环保优势与全球扩张
针对数据中心能耗批评，Fadulescu表示，Pod采用闭环液冷系统配合风冷冷散热器，无需连接水源，仅需电力和网络。公司正与电力供应商洽谈一个覆盖397兆瓦容量的站点，潜在扩展空间可达1.2吉瓦。这些站点通常已有电力供应，且Pod在高达30摄氏度环境下也能保持静音运行。公司目标是将可再生能源作为主要能源来源。
接下来，Runware将于明年初启用新工厂，随后向美国及全球其他地区扩张。Fadulesu认为，模块化系统将成为大型AI部署的标准，使客户能在几个月内而非几年内投入使用超大规模数据中心。