欧洲 AI 云正在扩展区域计算基础设施，同时增加专用模型服务，并加强对 AI 智能体使用工具和业务系统方式的控制。NVIDIA 的合作伙伴动态介绍了多种进展，包括已完成的测试、已投入使用的服务和计划中的部署，其中包括 Nscale 在电力受限条件下进行的推理测试、Mistral 计划于 2027 年交付 Vera Rubin，以及生态系统对 OpenShell Reference Architecture 的支持。
要点
- Nscale 报告称，在相同的已配置电力预算下，测试实现了 GPU 数量增加 37%，总推理吞吐量提高近 50%。
- 合作伙伴正将区域基础设施与专用服务结合起来，包括 CodeRabbit 的代码审查路由模型和 Nebius 的机器人平台。
- OpenShell 的支持者旨在为软件和硬件中的智能体访问设定边界；合作伙伴的支持不等同于已完成客户部署。
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欧洲 AI 云直面电力约束
扩张并不只是安装更多计算设备。NVIDIA 指出，随着 AI 工厂规模扩大，电力成为一项约束因素，因此，在既有电力配额内能够完成多少有用工作，已成为容量规划的重要组成部分。
Nscale 报告的测试提供了一个具体案例。该公司使用 NVIDIA GB300 NVL72 系统进行演示，结果显示，DSX MaxLPS 在相同的已配置电力预算下，使 GPU 数量增加 37%，总推理吞吐量提高近 50%。这些结果反映的是一种测试配置，并不代表 Nscale 的每个设施都实现了同等幅度的提升。
Nscale 还计划部署 Vera Rubin 基础设施，用于前沿模型训练和生产工作负载，同时在五个欧洲市场拓展业务。与此同时，Crusoe 正在为 Vera Rubin 平台开发 Spark，这是一种采用液冷技术的模块化 AI 工厂设计，旨在将推理能力部署到更接近用户的位置。
其地域范围并不限于欧洲。NVIDIA 还指出，包括 Aleria、Cassava Technologies、Firebird、G42、Radiant、SWI Compute 和 Vultr 在内的合作伙伴，正在北欧、非洲和中亚开发及扩展基础设施。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| Nscale 能效测试 | 据报告，使用 DSX MaxLPS 后，在相同的已配置电力预算下，GPU 数量增加 37%，总推理吞吐量提高近 50%。 |
| Mistral 基础设施 | 计划于 2027 年交付 Vera Rubin；Mistral Large 4 已在由 Mistral 运营的欧洲数据中心，使用 3,800 个 Grace Blackwell GPU 完成训练。 |
| CodeRabbit 路由模型 | 路由一致率从 75.8% 升至 80.7%；在评估的工作负载中，预计推理成本降低 50%。 |
| Nebius 零售智能体 | 涵盖库存、门店运营和微调的蓝图已启动早期访问。 |
| OpenShell Reference Architecture | 在 GTC Berlin 上发布，并获得合作伙伴支持；旨在协调运行时软件、CPU 和 DPU 中的智能体边界。 |
哪些已上线、已测试或仍在计划中？
NVIDIA 关于区域云合作伙伴和智能体控制的报告，将多个不同阶段的活动放在了一起。区分这些阶段很重要：已在生产环境运行的模型、处于早期访问阶段的服务，以及未来交付的硬件，对客户而言并不意味着相同的即时可用性。
Mistral 的扩张体现了这种区别。其 Vera Rubin 基础设施计划于 2027 年交付。另据 NVIDIA 介绍，Mistral Large 4 已在由 Mistral 运营的欧洲数据中心，使用 3,800 个 Grace Blackwell GPU 完成训练。模型训练工作被描述为已经完成，而下一批基础设施仍有待交付。
Verda 同样计划部署 Vera Rubin，但其 NVIDIA Nemotron 和 Cosmos 开放权重模型已经投入生产使用。该公司还在使用开源框架 Dynamo 优化推理。
专用服务让区域算力发挥作用
对开发者而言，实际问题在于新增基础设施能支持什么。合作伙伴动态提到的应用包括代码审查、机器人、零售智能体和企业模型服务，而不是将计算能力本身视为最终产品。
Baseten 使用 Nemotron 3.5 Lightning 为 CodeRabbit 开发了一种专用代码审查路由模型。经过监督微调和强化学习后，路由一致率从 75.8% 提高至 80.7%；在评估的工作负载中，预计推理成本降低 50%。这一成本数据是针对该工作负载的估算，并不代表所有模型使用场景的成本都会普遍下降。
Nebius 已采用 NVIDIA Groq 3 LPX，并使用 Spectrum-X Ethernet 网络将其与 Vera Rubin NVL72 集成到自家的 Token Factory 平台中。NVIDIA 表示，这一组合将通过托管式无服务器端点和专用端点，加速对延迟敏感型应用和智能体系统的令牌生成。
Nebius 还提供 Physical AI Workbench，使用者包括 Rhoda AI、RoboForce 和 Sereact 等机器人公司。其面向零售智能体的 NVIDIA 蓝图涵盖库存、门店运营和微调，目前已进入早期访问阶段。
Fireworks 和 Era4 采取了另一种路径：将模型训练和推理服务与 Era4 位于 Chesterfield 设施的直连式液冷 Blackwell Ultra 算力相结合。双方的合作支持了在金融服务、保险和生命科学领域开发企业应用的计划。
智能体控制覆盖软件和硬件
将 AI 模型连接到业务工具，除了提供充足的计算能力外，还带来另一项要求：组织需要明确界定并执行智能体可以访问和执行的操作范围。OpenShell Reference Architecture 在 GTC Berlin 上发布，旨在覆盖部署技术栈各层面的这些边界。
该架构为各个组件分配了不同职能。Vera Rubin NVL72 负责模型推理；支持 OpenShell 的 Vera CPU 为智能体运行框架和工具使用提供支持；运行 NVIDIA Sentry 的 BlueField-4 DPU 则在芯片层面执行管控。OpenShell 安全运行时软件构成了该架构的基础。
支持者包括 Baseten、CoreWeave、Crusoe、DigitalOcean、Fireworks、Nebius、Nscale 和 Vultr 等云服务及模型服务提供商。报告描述的是旨在推动安全智能体部署的生态系统支持，并未证实所有具名合作伙伴都已完成部署。
结论
这项动态将区域计算投资与具体工作负载及智能体访问控制联系起来。最有力的证据来自已测得的测试结果和已经投入使用的服务；计划中的 Vera Rubin 部署以及 OpenShell 的广泛采用属于下一阶段，而非已建成的算力。
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