Auf der GTC Taipei hat NVIDIA das „Factory Operations Blueprint" (FOX) offiziell vorgestellt – ein Referenzdesign zur Erstellung von autonomen Fabrikmanagement-Agenten. FOX überwacht kontinuierlich Echtzeitdaten aus Fabriken und koordiniert parallel spezialisierte Agenten für Qualitätsprüfung, Materialhandling und Sicherheitsüberwachung, um schnelle Reaktionen auf Produktionsprobleme zu ermöglichen. Das System basiert auf den Open-Source-Modellen NVIDIA NemoClaw, dem AI-Q Blueprint und Nemotron und ermöglicht die Anbindung an F Sensorsysteme, Qualitätssysteme sowie Robotercluster. Im Bereich des Modelltrainings unterstützt es über NVIDIA TAO bei der automatischen Identifizierung von Genauigkeitslücken, der Generierung synthetischer Daten, dem Fine-Tuning und der erneuten Bereitstellung. Für die Visualisierung werden durch NVIDIA Omniverse betriebliche digitale Zwillinge basierend auf Echtzeitdaten erstellt. FOX wurde speziell für NVIDIA DGX Station optimiert, ausgestattet mit dem Desktop-Superchip GB300 Grace Blackwell Ultra, der eine Leistung von 20 Petaflop in FP4 bietet und über einen konsistenten Speicher von 748 Gigabyte verfügt. Damit können KI-Modelle mit bis zu einer Billion Parametern lokal ausgeführt werden. Die ersten taiwanesischen Hersteller haben bereits herausragende Ergebnisse erzielt: Foxconn nutzt FOX zum Aufbau eines Multi-Agentensystems namens MoMClaw, wodurch sich voraussichtlich die Zeit für Root-Cause-Analysen um 80 % verkürzt, die Arbeitsproduktivität um 15 % steigt und die Ausfallrate um 10 % sinkt. Pegatron setzt FOX zur Koordination der Roboterscheduling ein und erwartet eine Reduzierung der Kosten für überschüssige Assets um 15 %. Advantecs implementiertes „AI Factory Brain"实现了能源自主管理 und senkte den Energieverbrauch um 10 %. Wistron kombiniert hingegen Cosmos und Metropolis VSS, um einen Surface-Mount-Detection-Agenten zu entwickeln. Gleichzeitig ist Metropolis VSS Version 3 vollständig online gegangen und unterstützt nun externe Agenten wie Claude Code, Codex und Hermes, was die Erweiterung des Ökosystems für Videoanalyse-KI-Agenten weiter voranschreitet.