鸿海(2317-TW)与辉达(NVIDIA)(NVDA-US)合作，导入NVIDIA DGX SuperPOD及DGX GB200系统，加速自研大型语言模型FoxBrain训练，1200亿参数模型的训练速度较过去采用H100的方案提升2.48倍，在12天内处理1兆Tokens，进一步强化AI模型训练能力，推动AI技术导入全球制造据点。

透过NVIDIA DGX SuperPOD搭配NVIDIA Blackwell架构及NVLink交换器，可整合多颗GPU的运算资源，加速大型AI模型训练。鸿海以此为基础训练FoxBrain，并进一步结合工业资料与多模态推理能力，发展视觉语言模型，将AI应用延伸至制造、电动车及智慧城市等领域。

在模型训练效能方面，鸿海采用DGX SuperPOD训练1200亿参数模型，速度较先前以H100为基础的解决方案提升2.48倍；此外，透过DGX SuperPOD在12天内处理1兆个Tokens，支援FoxBrain模型持续训练及多模态能力发展。

除了提升模型训练效能，鸿海也将AI导入生产管理流程，透过自动化生产排程系统(APS)减少工厂排程工时25%，降低生产规划的人力负担。在射出成型制程方面，运用AI最佳化制程设定参数，将制程切换相关工程工作量降低50%，提升生产流程效率。

在产线品质管理方面，鸿海运用AI分析SMT产线问题，已针对超过20项主要缺陷根因进行改善，异常改善率逾90%。透过AI模型分析及即时决策能力，将AI应用延伸至制造现场，协助辨识产线异常原因，并提升问题处理效率。

鸿海也运用NVIDIA Mission Control管理AI运算资源，支援全球超过200个厂区的AI工作负载调度，并结合NVIDIA Run及NIM微服务，提升AI模型部署弹性。此外，鸿海采用NVIDIA RTX PRO伺服器，支援工厂数位孪生模拟及AI代理工作流程，透过NVIDIA Omniverse与Isaac模拟机器人及生产环境，协助产线验证与复制，加速AI技术导入全球制造据点。

鸿海也将持续与辉达合作，推动AI在智慧制造、智慧电动车及智慧城市等领域的应用，并透过AI Token生态系与开放式代理框架，协助企业发展客制化AI代理，扩大AI技术在产业的应用。