NVIDIA 正參與美國國家科學基金會（NSF）的州與區域人工智慧基礎設施中心計畫。這項計畫於今日啟動，旨在擴大 AI 驅動型研究與教育所需的先進運算、資料、軟體及專業知識的取得管道。
此計畫與 Genesis Mission 的目標一致，將支持各州及跨州的大學院校團體共同合作，以強化美國的 AI 生態系統。透過與私人企業、慈善機構以及州與地方政府的合作，該計畫將擴展全國教職員、學生和研究人員所需的 AI 基礎設施、軟體、教育資源和技術支援。
這些區域中心將協助各機構共享 AI 運算資源，加速科學發現與創新，並培養學生參與 AI 經濟的能力。
州與區域 AI 基礎設施中心計畫將把共享資源帶到更接近其所服務的機構和社區。
各州或區域聯盟可以匯集專業知識，專注於特定的地方優先事項，實現規模經濟，並為那些原本可能無法進入 AI 驅動型研究與教育前沿的機構創造機會。彈性的方法，包括地端基礎設施、雲端運算或兩者結合，將使聯盟能夠根據其區域需求和經濟優先事項來設計資源。
這些中心將類似於 NVIDIA、NVIDIA 共同創辦人 Chris Malachowsky 與佛羅里達大學（UF）在 2020 年建立的公私合作夥伴關係，該合作旨在將 UF 轉變為全國第一所真正的 AI 大學，並為所有佛羅里達州公立大學提供 AI 運算資源。
這項倡議現已成為全國典範。自 2020 年啟動全校性計畫以來，UF 的 AI 專職教職員已增長至 300 多人，並將 AI 教育和研究融入所有 16 個學院。自 2017 年以來，UF 的教職員和單位已獲得超過 5.11 億美元的 AI 研究獎勵。
NVIDIA 也透過其他方式擴展了學術運算資源的取得，包括作為 NSF 主導的國家人工智慧研究資源（NAIRR）試點計畫的主要貢獻者之一，而今日的宣布正是建立在此基礎之上。
透過 NAIRR，NVIDIA 與全國各地的大學研究團隊合作，將運算資源轉化為可用的科學能力，為研究人員提供從構思到實驗再到發現所需的基礎設施、工具和專業知識。這些資源也促進了有意義的教育機會，為學生提供了 AI 經濟所需的關鍵實務技能。
僅有 AI 基礎設施是不夠的。一個成功的國家 AI 策略必須包含建立一支能夠在實際科學和產業環境中運用先進運算、資料資源和 AI 工具的勞動力。
這意味著要將基礎設施與明確的學習途徑結合。大學、社區大學和區域合作夥伴可以建立學位課程、短期證書和可堆疊的學分證明，幫助學習者從基礎 AI 素養進階到應用技能。這些途徑將協助學生、教職員、在職成人和技術專業人員在物理 AI 與自動化、醫療保健、能源、農業、製造業、量子運算和網路安全等領域使用 AI，包括開源模型和技術。
NVIDIA 可以透過提供培訓資源、教育者賦能、應用學習內容、技術指導、合作夥伴平台以及工具存取來支持這項工作，幫助各機構從認知轉變為實作能力。隨著 NVIDIA 教育和培訓產品的發展，其目標始終如一：協助各機構建立可重複、公開可用的計畫，培養學習者負責任且有效地使用 AI 系統、加速運算和資料工作流程。
這就是區域中心如何超越基礎設施專案的意義所在。學生獲得實務經驗，教職員擴展其跨學科教授和應用 AI 的能力。在職專業人士無需離開工作崗位即可學習新技能。各機構也能將培訓與當地雇主需求、研究重點以及對其社區最重要的經濟機會連結起來。
對於政策制定者和領導者而言，這些中心提供了一個機會，將區域研究和教育基礎設施與區域優先事項以及更廣泛的勞動力和經濟發展策略連結起來。
各機構可以為當地需求培養人才，支持與區域產業相關的研究，並在大學、社區大學、雇主和政府之間建立更緊密的關係。這些連結將有助於將 AI 領導力轉化為科學進步、新興企業和高品質的工作機會。
沒有任何單一組織能夠獨自建立這種能力。政府、高等教育機構、慈善組織和私人企業之間的持續合作至關重要，以確保先進的 AI 資源能夠廣泛可用並有效利用。
私營部門的貢獻可以透過技術、實施專業知識和勞動力發展計畫來補充公共投資。反過來，公共機構可以幫助將這些能力引導至推動區域需求和國家利益的科學、教育和經濟優先事項。