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SLB与NVIDIA携手推动能源行业AI产业化

双方将开发模块化数据中心基础设施和生成式AI模型,助力大规模部署

休斯顿--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 全球能源科技公司SLB (NYSE: SLB)今日宣布扩大与NVIDIA的技术合作,将为能源行业设计并部署关键AI基础设施和模型。

此次合作聚焦三大战略方向:

  • 数据中心模块化设计:SLB将担任NVIDIA DSX AI工厂的模块化设计合作伙伴。这种组件场外制造的模块化方案将提升质量和可靠性,同时降低成本、缓解人力限制并缩短交付周期。它还支持快速灵活的扩容,使客户能够随需求增长迅速扩大数据中心容量。
  • 能源行业AI工厂:SLB将与NVIDIA合作开发“能源行业AI工厂”,这是一个由特定领域生成式AI模型和工业级智能体AI驱动的参考环境。该环境将在SLB的数字平台上运行,帮助能源企业针对自身数据和运营场景规模化应用AI。
  • SLB数字平台加速计算:双方将采用最新的NVIDIA AI基础设施,优化SLB数字平台上大规模数据集和AI模型的处理流程,以期为能源应用领域的性能和效率树立新标杆。

SLB首席技术官Demos Pafitis表示:“AI领域的赢家将是那些拥有最优数据、最深厚行业专业知识和规模化能力的公司。通过与NVIDIA合作推进模块化数据中心建设,并借助我们的行业专长和数字平台,我们正助力能源行业大规模部署AI,将运营数据转化为更明智的决策。”

NVIDIA AI基础设施副总裁Vladimir Troy表示:“AI正成为新一轮工业革命的引擎,而能源行业处于这场革命的前沿。我们需要打造AI工厂基础设施和特定领域模型,将海量能源数据转化为可操作的洞察,加速构建更高效、更可持续的能源系统。”

能源企业在地下勘探、生产和能源基础设施等环节会产生海量运营数据,这导致决策过程相对缓慢且存在数据孤岛问题。通过将NVIDIA Omniverse库和NVIDIA Nemotron开源模型与SLB数字及AI平台相结合,此次合作旨在加速将这些数据转化为可操作的洞察。合作内容涵盖传统机器学习、生成式AI以及新兴的智能体AI技术,这些技术旨在提升性能并支持构建可靠、高效且低碳的能源系统。

今日的合作公告是对双方2008年开启的合作关系的延续——那一年,NVIDIA加速计算技术首次被用于增强SLB的地下可视化和地震成像软件。2024年,双方宣布计划结合NVIDIA软件与SLB的Delfi™数字平台和Lumi™数据及AI平台,为能源行业开发生成式人工智能解决方案。

核心要点

  • SLB和NVIDIA正扩大长期技术合作,为能源行业设计并部署关键AI基础设施和模型。
  • SLB将担任模块化DSX AI数据中心的设计合作伙伴,采用模块化、可扩展的场外制造和部署模式以缩短交付周期。
  • SLB和NVIDIA将开发“能源行业AI工厂”,这一参考环境由特定领域生成式AI模型和工业级智能体AI驱动,运行于SLB的数字平台,旨在助力能源企业针对自身数据和运营场景规模化应用AI。
  • 此次合作将采用最新NVIDIA技术,优化SLB数字平台上大规模数据集和AI模型的处理流程。
  • 此次扩大合作基于2008年开启的合作关系,反映了行业正从AI实验向企业级规模化部署转型。

关于SLB

SLB (NYSE: SLB)是一家全球科技公司,百年来始终致力于推动能源创新。我们的业务遍布全球100多个国家和地区,而员工的来源地几乎是运营所在国家和地区的两倍。我们每天都致力于石油和天然气创新、大规模数字化、行业脱碳以及开发和扩展新能源系统,以加快能源转型。如需了解更多信息,请访问slb.com

关于前瞻性陈述的警示声明:

本新闻稿包含美国联邦证券法律意义上的“前瞻性陈述”,即关于未来而非过去事件的陈述。此类陈述通常包含诸如“期望”、“可能”、“可以”、“估计”、“意图”、“预期”、“将要”、“潜在”、“预计”等词语以及其他类似的词语。前瞻性陈述涉及不同程度上不确定的事项,例如关于SLB新技术与合作伙伴关系的部署或预期收益的预测或期望;关于可持续发展和环境问题的目标、计划和预测的陈述;关于能源转型与全球气候变化的预测或预期;以及操作程序和技术的改进等。这些陈述涉及各种风险和不确定性,其中包括但不限于:无法实现净负碳排放目标;无法实现由SLB的战略、举措或合作伙伴关系带来的预期利益;针对环境问题的立法和监管举措,包括针对全球气候变化影响的举措;监管部门批准和许可的时间安排或接收情况;以及SLB向美国证券交易委员会提交的最新10-K、10-Q和8-K表格中详细说明的其他风险和不确定性。如果这些或其他风险或不确定性中的一个或多个成为现实(或此类发展的后果发生了变化),或者如果基本假设经证明是不正确的,实际结果可能与我们前瞻性陈述中反映的结果存在重大差异。前瞻性陈述仅反映本新闻稿发布之日的情况。无论是由于新信息、未来事件还是其他原因,SLB概无意图也无义务公开更新或修订此类陈述。

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