9 月 21 日，NVIDIA 发布了一项针对其“AI 工厂”供电与冷却的认证计划。对于向服务商购买算力的品牌而言，它首先提示的是：除了公布的功率之外，还应当询问什么。
六个名字，两个类别
NVIDIA 这篇由 Vishal Ganeriwala 署名的文章，将 DSX Ready 介绍为一项针对合作伙伴产品的认证计划，这些产品须满足该公司 DSX 参考设计的要求。文章首先列出两个类别。在电池储能系统方面，NVIDIA 列出 Hitachi Energy、LG Energy Solution 和 Tesla；在冷却液分配单元方面，则列出 LG Electronics、LiquidStack 和 Vertiv。基础设施与软件领域的其他类别将于日后公布。
其论点是整体一致性。NVIDIA 写道，优化 AI 工厂的某一环节，可能使瓶颈转移到别处，而能源与冷却供应商需要在参考方案与经认证的产品之间有一条清晰的路径。
两种并不相同的检验
文章描述了两条路径。对于电池，合作伙伴完成所需测试并将数据提交给 NVIDIA，由其在既定的认证范围内审查并批准。对于冷却，则通过一套自我认证工具来判断某项产品是否满足适用的功能要求。
因此，“已认证”这同一个词，在两种情形下所对应的验证并不相同。文章没有公布阈值、测试结果，也没有公布要求清单。
NVIDIA 自己写明的限度
该公司指出，电池系统的认证并不能替代站点工程，也不意味着站点是稳定的。一台冷却设备可以满足其类别的标准，但这并不解决它如何接入既定设施的问题。这一保留使人无法将该计划解读为性能证书。此外，文章也没有给出任何能耗或水耗足迹的测量数据。
不应混淆的三个层级
通过服务商使用这些算力的品牌并不选择设备，但可以询问衡量了什么。以下是作者的解读，并非文章内容：经认证的组件处于第一层级；承载它的站点，连同其电网、水资源和配置方面的限制，构成第二层级；品牌所使用的服务，连同其实际可用性和分摊到该服务的能耗，构成第三层级。
在某一层级有效的数字，不能直接移到其他层级。组件认证并不说明站点的情况，而站点的性能也不足以证明某一具体用途（例如客户服务或内容制作）的性能。
由此得出向服务商提出的有益问题：计算托管在何处，可用性如何衡量，多大比例的能耗分摊给该服务，依据何种方法。如果没有任何答复能让人比较范围相近的口径，DSX Ready 也无法弥补这一缺口，因为该计划并不面向这类买家。
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