鴻海(2317-TW)與輝達(NVIDIA)(NVDA-US)合作，導入NVIDIA DGX SuperPOD及DGX GB200系統，加速自研大型語言模型FoxBrain訓練，1200億參數模型的訓練速度較過去採用H100的方案提升2.48倍，在12天內處理1兆Tokens，進一步強化AI模型訓練能力，推動AI技術導入全球製造據點。
透過NVIDIA DGX SuperPOD搭配NVIDIA Blackwell架構及NVLink交換器，可整合多顆GPU的運算資源，加速大型AI模型訓練。鴻海以此為基礎訓練FoxBrain，並進一步結合工業資料與多模態推理能力，發展視覺語言模型，將AI應用延伸至製造、電動車及智慧城市等領域。
在模型訓練效能方面，鴻海採用DGX SuperPOD訓練1200億參數模型，速度較先前以H100為基礎的解決方案提升2.48倍；此外，透過DGX SuperPOD在12天內處理1兆個Tokens，支援FoxBrain模型持續訓練及多模態能力發展。
除了提升模型訓練效能，鴻海也將AI導入生產管理流程，透過自動化生產排程系統(APS)減少工廠排程工時25%，降低生產規劃的人力負擔。在射出成型製程方面，運用AI最佳化製程設定參數，將製程切換相關工程工作量降低50%，提升生產流程效率。
在產線品質管理方面，鴻海運用AI分析SMT產線問題，已針對超過20項主要缺陷根因進行改善，異常改善率逾90%。透過AI模型分析及即時決策能力，將AI應用延伸至製造現場，協助辨識產線異常原因，並提升問題處理效率。
鴻海也運用NVIDIA Mission Control管理AI運算資源，支援全球超過200個廠區的AI工作負載調度，並結合NVIDIA Run及NIM微服務，提升AI模型部署彈性。此外，鴻海採用NVIDIA RTX PRO伺服器，支援工廠數位孿生模擬及AI代理工作流程，透過NVIDIA Omniverse與Isaac模擬機器人及生產環境，協助產線驗證與複製，加速AI技術導入全球製造據點。
鴻海也將持續與輝達合作，推動AI在智慧製造、智慧電動車及智慧城市等領域的應用，並透過AI Token生態系與開放式代理框架，協助企業發展客製化AI代理，擴大AI技術在產業的應用。
