Vertiv consolida la propria leadership pionieristica nelle infrastrutture per l’intelligenza artificiale con nuove architetture di riferimento su scala gigawatt per il Blueprint NVIDIA DSX, dimostrando la flessibilità di implementazione grazie alla sua piattaforma prefabbricata Vertiv™ OneCore e riducendo il Time to First Token fino al 50%.
Milano [30 ottobre 2025] — Vertiv (NYSE: VRT), leader globale nelle infrastrutture digitali critiche, ha annunciato oggi il rilascio delle sue architetture di riferimento su scala gigawatt per il Blueprint NVIDIA Omniverse DSX, progettate per ridurre il Time to First Token per l’intelligenza artificiale generativa su larga scala, su piattaforme come NVIDIA Vera Rubin. Mentre NVIDIA presenta il suo centro di ricerca AI Factory in Virginia e il Blueprint NVIDIA Omniverse DSX per infrastrutture AI multigenerazionali su scala gigawatt, Vertiv svolge un ruolo cruciale nel consentire la prossima ondata di innovazione nell’intelligenza artificiale.
Superando l’approccio standardizzato, le architetture di riferimento Vertiv per il Blueprint NVIDIA Omniverse DSX offrono un’ampia varietà di modalità di implementazione — dai modelli tradizionali stick-built e ibridi, fino a soluzioni completamente prefabbricate — per soddisfare le diverse esigenze dei clienti in termini di velocità, flessibilità e scalabilità. Per accelerare ulteriormente il processo di progettazione, Vertiv consente l’integrazione di sistemi virtuali e fisici grazie alla propria libreria di asset 3D SimReady, permettendo simulazioni digital twin su larga scala dei progetti di AI factory prima dell’inizio della costruzione.
La versione prefabbricata dell’architettura si basa sulla piattaforma prevalidata Vertiv™ OneCore, che considera l’intera struttura come un unico sistema co-progettato, in cui calcolo, alimentazione, raffreddamento e servizi sono integrati in modo olistico. La piattaforma Vertiv OneCore offre vantaggi fondamentali per implementazioni su scala gigawatt, tra cui la riduzione dei tempi di consegna fino al 50% rispetto ai metodi di costruzione tradizionali, ottimizzando al contempo l’efficienza dello spazio e delle prestazioni.
"La rivoluzione industriale dell’AI richiede una completa reinvenzione delle infrastrutture dei data center.
La collaborazione di Vertiv con NVIDIA è alla base della nostra missione di fornire ai clienti soluzioni avanzate e flessibili per affrontare questa trasformazione," ha detto Scott Armul, executive vice president global portfolio and business units di Vertiv. " L’architettura di riferimento Vertiv per NVIDIA Omniverse DSX è più di un semplice progetto: è un approccio olistico che accelera l’implementazione dell’AI su una scala finora impensabile.
Attraverso le nostre soluzioni complete grid-to-chip e modelli di implementazione flessibili come la piattaforma Vertiv™ OneCore, unite alla potenza dei digital twin nelle librerie NVIDIA Omniverse, stiamo rendendo possibili oggi le fabbriche del futuro."
Le architetture di riferimento Vertiv includono numerose innovazioni chiave:
- Topologie di alimentazione ottimizzate: il sistema di alimentazione “Grid-to-Chip” di Vertiv migliora ulteriormente il Blueprint NVIDIA Omniverse DSX, risultando più efficiente e con un ingombro ridotto. Questo approccio garantisce resilienza e scalabilità per piattaforme AI multigenerazionali.
- Soluzioni avanzate di raffreddamento a liquido: l’architettura integra i sistemi di raffreddamento a liquido leader del settore di Vertiv, progettati per gestire le estreme esigenze termiche del calcolo accelerato. Questa soluzione termica avanzata, combinata con una catena di riutilizzo del calore completa dal chip alla fonte, consente un design perfettamente calibrato per prestazioni elevate nelle generazioni di calcolo presenti e future.
- Flessibilità di implementazione: riconoscendo che ogni distribuzione AI è unica, l’architettura di riferimento Vertiv è la prima a offrire un design validato per metodologie stick-built, ibride e prefabbricate. Questa flessibilità può ridurre il Time to First Token fino al 50% rispetto alle costruzioni tradizionali, permettendo alle organizzazioni di scegliere il percorso migliore per i propri obiettivi.
“Un’infrastruttura AI efficiente e ad alte prestazioni è essenziale per la prossima rivoluzione industriale e costruirla richiede un ecosistema di partner affidabili,” ha dichiarato Dion Harris, senior director of HPC, Cloud, and Infrastructure Solutions di NVIDIA. “NVIDIA e Vertiv collaborano per sviluppare architetture di riferimento flessibili e rapidamente implementabili che forniscano le basi critiche di alimentazione e raffreddamento necessarie per scalare la prossima generazione di AI factory su scala gigawatt.”
Questa suite completa di architetture è supportata dal portfolio di alimentazione e raffreddamento più ampio del settore, e da un’organizzazione Service globale composta da oltre 4.000 tecnici sul campo.
Essa fornisce la base per implementare e gestire rapidamente AI factory energeticamente efficienti, altamente disponibili e scalabili. Vertiv è attualmente impegnata nella fase di progettazione di diversi grandi progetti di AI factory che utilizzano il design prefabbricato Vertiv™ OneCore, dimensionato per soddisfare le esigenze su scala gigawatt.
Per ulteriori informazioni sul portfolio Vertiv di tecnologie di alimentazione e raffreddamento scalabili e pronte per il futuro, visitare Vertiv.com.
Informazioni su Vertiv
Vertiv (NYSE: VRT) combina hardware, software, analisi e servizi continui per consentire alle applicazioni vitali dei suoi clienti di funzionare senza interruzioni, con prestazioni ottimali e in linea con l'evoluzione delle esigenze aziendali. Vertiv affronta le sfide più importanti per i data center, le reti di comunicazione e le strutture industriali e commerciali con un portfolio di soluzioni e servizi per l'infrastruttura IT, l'alimentazione e il raffreddamento che copre dal cloud all’edge della rete. Con sede a Westerville, Ohio, USA, Vertiv opera in oltre 130 Paesi. Per ulteriori informazioni e per restare aggiornati sulle ultime novità, visita Vertiv.com.
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