1月5日消息，在2026年国际消费电子展（CES）开幕前夕，美国加州初创企业ODINN推出了一款尺寸类似登机箱的人工智能超级计算机。这款设备无需建设本地数据中心，就能为人工智能应用提供强大的算力支持。
当前，人工智能技术正在各个行业快速普及。从金融、媒体到航空航天和制药领域，企业都在利用AI优化产品、改进流程并挖掘数据价值。
然而，单一的通用模型无法满足所有应用场景的需求。各家企业纷纷开始开发专属的人工智能模型以获取竞争优势。不过，如果选择将这些模型部署在云端数据中心，就必须面对数据传输的安全风险。
对于对数据安全要求极高的行业，如国防、政府机构以及金融和医疗领域，这种基于云的模式显然并不适用。这类敏感信息需要在本地进行处理，而不能通过公共网络传输。
过去，这些机构只能选择自行搭建高度专业化的本地数据中心。而ODINN推出的OMNIA超级计算机，则为这一需求提供了一个革命性的解决方案。
尽管体积小巧，但OMNIA的性能却丝毫不逊色于大型数据中心。它配备了与大型系统相同的中央处理器、图形处理器和存储设备，并且是一体化设计，部署时间仅需几分钟，而传统方案可能需要数月之久。
ODINN公司成立于2023年，其创立初衷并不是为了制造更快的数据中心，而是帮助用户摆脱对传统数据中心的依赖。实现快速部署的目标，要求公司在算力、散热和稳定性方面进行彻底的技术革新，并将这些功能整合到单一系统中。
OMNIA采用了自主研发的闭环冷却系统，在处理大规模数据时仍能保持低噪音运行。这种设计确保了设备在高性能运算的同时，维持较低的运行噪音。
该设备的独特之处在于，它可以直接连接到标准电力和网络基础设施，无需专门建设机房，即可部署于办公室、实验室或保密场所等环境。
尽管体积小巧，但”迷你数据中心”在数据处理能力上存在局限。针对这一问题，ODINN推出了无限立方（Infinity Cube）人工智能集群系统——通过将多台OMNIA设备整合在一个玻璃机柜中来扩展算力。
无限立方采用模块化设计，由多个OMNIA单元组成类似长方体的结构。每个单元都具备独立的计算和散热能力，无需额外配置冷却设备或高架地板。这种设计让机构能够快速搭建人工智能算力集群，而不必投入大量时间和资源在基础设施建设上。
传统的云端人工智能数据中心的优势在于可以专注于模型开发，而不需要考虑基础设施运维。但是本地化部署可能会带来更多的运营管理难题。针对这一挑战，ODINN通过自研的软件层神经边缘（NeuroEdge）提供了解决方案。
该软件能够与英伟达的人工智能软件生态以及其他主流框架实现深度兼容，并通过智能调度算力资源和统筹任务部署，充分释放集群的性能潜力。这让机构可以将更多精力投入到人工智能的实际应用中，而不是花时间调试系统以追求最佳性能。
在2026年国际消费电子展上，ODINN的定位并非仅仅是一个数据中心或服务提供商，而是一家专注于提供人工智能基础设施的企业——致力于为对数据安全和隐私有严格要求的机构，提供低延迟、高性能的算力解决方案。
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