台北2026年6月4日 -- 全球散熱解決方案領導品牌 Cooler Master(訊凱國際)與台灣 AI 架構開發商 Spingence(偲倢科技),於 NVIDIA GTC Taipei 2026 共同發表全球 AI 製造轉型實績。雙方已陸續於台灣、中國、越南與美國四大生產據點,正式導入 NVIDIA 針對物理 AI 打造的三部電腦。透過將 AI 視覺檢測代理、熱物理模擬、數位孿生與企業知識系統深度整合,成功建構串聯「研發、生產、模擬」的 AI 製造閉環,讓 AI 從單點工具升級為支撐全球協作與持續優化的企業核心能力。此合作案不僅是製造業導入實體 AI(Physical AI)的指標案例,更展現了 AI 如何從單點應用,轉化為跨廠區協作的企業核心競爭力。
Cooler Master CIO — Jason Wu (圖左) 與 Spingence CEO — Jesse Chen (圖右) 一同以「從虛擬到現實:全球 AI 工廠的崛起」為主題,擔任 2026 NVIDIA GTC Taipei Session Panel 的講者。圖片來源:Spingence。
三位一體架構:解決全球製程一致性挑戰
隨著生成式 AI 與實體 AI 在製造業中的應用快速成長,跨國企業面臨「全球品質一致性」與「技術經驗傳承」的關鍵挑戰。Cooler Master CIO 吳家賢表示:「Cooler Master 在散熱領域累積逾三十年的工程經驗,我們希望將這些 Know-how,從依賴個人經驗的隱性知識,透過 AI代理、數位孿生以及全球資料整合,將其轉化為可持續學習、可全球共享的企業智慧系統。」
為達成此目標,Spingence 以物理 AI 三部電腦架構建構出自動化且能持續學習的反饋機制:
Training Computer(訓練節點): 以 Cooler Master 全球據點累積數十年的散熱工程經驗、製程知識、生產數據與瑕疵樣本作為訓練基礎,持續優化 AI 模型能力。
Inference Computer(推論節點): 將 AI 代理及推論系統直接部署於全球產線現場,實現即時視覺檢測、異常事件辨識、現場作業輔助與決策輔助。
Digital Twin Computer(數位孿生節點): 透過數位孿生與虛擬工廠模擬技術,於實際部署前先行驗證產線變更與工廠優化方案,並建立虛擬模擬與真實製造之間的持續回饋機制。當實際訓練資料有限時,生成合成資料對於加速模型訓練並提升準確性至關重要。
三個節點共同形成可持續進化的 AI 製造閉環,使全球製程、品質標準與工程經驗得以跨廠區同步演進。
軟硬體深度整合,體現 Physical AI 價值
Spingence 整合旗下 AINavi AI 瑕疵檢測平台、Edgestar 企業地端 LLM 叢集管理平台及 SpinZone 數位孿生平台,協助 Cooler Master 建立涵蓋 AI 模型管理、產線推論、數位孿生與知識治理的企業級 AI 基礎架構。Spingence 正採用 NVIDIA 工廠營運藍圖(Factory Operations Blueprint, FOX),以打造一個集中式的工廠管理代理,能夠串聯、微調並運行多元的代理與應用程式,以加速全球營運。