На выставке Computex 2025 в Тайбэе прозвучало заявление, которое может изменить представление о будущем промышленного производства. Глава компании Foxconn Юн Лю рассказал, что по результатам внутренних экспериментов генеративный ИИ способен справляться с 80% задач на заводах нового поколения. Остальные 20%, по его словам, всё ещё требуют участия людей с профильной квалификацией. Такое разделение было выявлено в ходе трёх этапов тестирования, в которых моделировался производственный цикл с участием ИИ-агентов.
Эксперименты показали, что на определённом этапе генеративные модели выходят на плато — способность к обучению снижается, и эффективность перестаёт расти. Однако до этого момента ИИ-агенты успешно осваивают технические навыки, включая выявление и устранение дефектов, а также настройку оборудования. То есть они могут поддерживать непрерывность производственного процесса, сохраняя стабильное качество работы. По оценке Foxconn, это открывает новую фазу развития заводов, где цифровые двойники и самообучающиеся роботы становятся базовыми компонентами инфраструктуры.
Сейчас Foxconn уже реализует решения в этом направлении. Ключевым партнёром здесь выступает Nvidia — на базе её платформы Isaac компания создаёт новое поколение роботов. Машины обучаются не в реальной среде, а в симуляциях, охватывающих миллионы сценариев. Это позволяет запускать их в производство сразу после завершения тренировочного этапа. Такой подход особенно актуален в странах, которые нацелены на реиндустриализацию: наличие автоматизированных решений снижает зависимость от трудовой миграции и минимизирует последствия дефицита рабочей силы.
Foxconn делает ставку на три основных стратегических направления. Первое — интеллектуальные электромобили, где компания планирует укреплять своё присутствие, разрабатывая программно-аппаратные решения. Второе — интеллектуальное производство, предполагающее полный переход на фабрики с ИИ-компонентами. Третье — концепция умных городов, с которой уже связаны конкретные проекты. Например, соглашения заключены с властями города Гаосюн на Тайване и с регионом Сонора в Мексике. В данных проектах Foxconn выступает как поставщик технологий, инфраструктуры и вычислительных мощностей.
В реализации всех этих направлений активно используются разработки Nvidia. Так, в ходе строительства новых фабрик Foxconn и другие крупные контрактные производители, включая Quanta Computer, Wistron и GigaByte, применяют цифровую платформу Nvidia Omniverse Digital Twin. Эта система моделирует объекты и процессы в цифровом виде, упрощая планирование, повышая прозрачность этапов и оптимизируя ресурсы. Вице-президент Quanta Computer Майк Янг отметил, что благодаря Omniverse компании удалось сократить время на возведение нового завода и снизить издержки.
Технологическая архитектура умных городов и цифровых фабрик Foxconn формируется на базе Nvidia Metropolis — платформы, предназначенной для управления инфраструктурой с применением компьютерного зрения, потоковой аналитики и распознавания объектов. Это направление, по мнению Юн Лю, потребует всё большего объёма вычислительных ресурсов, и именно здесь компания рассчитывает усилить свои позиции.
Параллельно с этим Foxconn и Nvidia участвуют в ещё одном масштабном проекте. Совместно с TSMC и при участии властей Тайваня они намерены построить суперкомпьютер нового поколения под названием AI Factory. Центральной частью системы станут 10 тысяч графических процессоров Nvidia Blackwell. Среди них будет установлена и новая платформа GB300 NVL 72 — она предназначена для высоконагруженных задач в ИИ-сфере и уже запланирована для использования в научно-исследовательских разработках самой TSMC.
Проект AI Factory рассчитан на обеспечение острова высокопроизводительной ИИ-инфраструктурой, способной поддерживать все стадии цифровой трансформации — от базовых операций на заводах до сложных процессов в городских сервисах и научных исследованиях. В результате Тайвань может стать одним из глобальных центров промышленного ИИ, в значительной степени за счёт усилий нескольких ведущих технологических компаний.
Foxconn демонстрирует, что роль человека в производстве не исчезает, но меняется. Квалифицированные специалисты по-прежнему востребованы — особенно там, где требуется нестандартный подход и интуиция, недоступная алгоритмам. Однако массовые операции, проверка, настройка и многие другие действия уже переходят под контроль цифровых систем. Новая парадигма промышленности будет строиться именно на этом сочетании: автономная работа ИИ и узловые участки, где ключевую роль по-прежнему играет человек.
