SEOUL, Republic of Korea, September 3, 2026 — At ASUS AI Tech 2026, ASUS today redefined AI infrastructure from systems that run AI to platforms that build and operate AI factories. Working with NVIDIA and a growing ecosystem of technology partners — including Aleria, AMD, Crusoe, Foxlink, IBM, Intel, Samsung, Schneider Electric and WD — ASUS is enabling enterprises to move beyond standalone infrastructure to production-ready AI factories where performance, operational resilience and AI governance are engineered across the entire lifecycle.
ASUS also reinforced its unified AI infrastructure platform spanning accelerated computing, networking, storage, deployment software, AI operations and governance. By integrating infrastructure engineering, deployment and operational intelligence into a continuous platform, ASUS helps organizations shorten time to first token, accelerate time to revenue and optimize infrastructure efficiency while maintaining trusted AI at scale. This strategic evolution solidifies the role of ASUS as a pivotal end-to-end AI infrastructure partner, transforming computing capacity into tangible, business-driving AI innovation.
"ASUS is now comprehensively embracing its All in on AI strategic initiative, dedicated to embedding AI across infrastructure, commercial solutions, and innovative physical devices. As AI factories evolve into always-on production environments, infrastructure performance and AI governance can no longer be addressed separately. Infrastructure is the foundation of AI production itself. From the decisions that shape the first token to the controls that govern AI at scale, ASUS is engineering for what comes next—bringing compute, connectivity, power, cooling and automation together to turn every watt, every dollar and every minute invested into AI output." said Paul Ju, Senior Vice President, Head of Infrastructure Solution Business Group, ASUS.
AI governance starts before the first token
Building a trusted AI factory begins long before the first model is deployed. ASUS combines advanced system engineering with the NVIDIA DSX Sim Blueprint to help enterprises design, simulate, validate and optimize complete AI factories before physical deployment. Working with ecosystem partners including Schneider Electric, AVEVA and IBM, ASUS brings compute, networking, storage, power, cooling and facility infrastructure into a unified digital twin environment, enabling organizations to identify constraints, optimize configurations and reduce deployment risk before installation begins.
Once deployed, governance extends throughout AI operations. As agentic AI and physical AI become increasingly autonomous, organizations require continuous visibility, oversight, and operational control across models, data, tools and enterprise systems. Beyond the infrastructure management platforms, ACC (ASUS Control Center) and AIDC (ASUS Infrastructure Deployment Center), ASUS significantly extends these capabilities through its comprehensive AI Software Stack and Turnkey AI Applications. Within the AI Software Stack, customers gain direct access to essential tools such as Quota & Billing and an MLOps Portal. These facilitate efficient resource management within the data center, thereby accelerating overall operational speed. At the application level, the AI Software Stack acts as a crucial operational layer and cross-platform software stack. It functions as an 'operational harness’, connecting enterprise governance directly with AI services and autonomous agents, enabling secure, manageable, and production-ready deployment of agentic AI.
Backed by advanced integration capabilities and a long-standing collaboration with NVIDIA, ASUS enables enterprises to accelerate AI from design to deployment and ongoing operations. Strong business growth reflects increasing market demand for integrated AI infrastructure that shortens time to first token, accelerates time to revenue and supports AI factories ranging from frontier-scale model development to enterprise, agentic and edge AI deployments.
For large-scale AI factories: ASUS AI POD, XA VR721-E3, built on NVIDIA Vera Rubin NVL72, provides a rack-scale platform for high-volume intelligence and low cost token generation delivering 10X the performance per watt versus the prior generation. Complementing this, the enterprise-ready XA NR1I-E12LR and XA NR1I-E12L, based on NVIDIA HGX Rubin NVL8, accelerate high-density AI infrastructure for demanding enterprise training, inference, and post-training workloads.
For agentic AI: The ASUS XA P2N-E2, a 2U NVIDIA MGX platform equipped with two NVIDIA Vera CPUs and supporting up to two dual-slot NVIDIA GPUs, is purpose-built for responsive, energy-efficient agentic reasoning, data processing, and orchestration at scale.
For edge and visual computing: ASUS ESC8000-E12P, featuring NVIDIA RTX PRO 6000 and RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs, extends acceleration for enterprise inference, vision AI, and visual computing from the data center to the edge. Additionally, the compact PE3000N edge-AI platform, powered by NVIDIA Jetson Thor T5000 module, delivers real-time inference, sensor fusion, and autonomous control for robotics and industrial automation environments.
For robust data foundation: The ASUS UF920-E3-RS24 server, based on the NVIDIA STX modular foundation for AI-native storage, together with the ASUS OJ340A-RS60 object storage solution and VS320D-RS26N storage system, provides the resilient data foundation required for enterprise AI. Designed to meet the capacity, availability and data management demands of modern AI pipelines, the portfolio supports AI factories from design validation to production-scale deployment.
Customer applications and AI factory implementation
Beyond foundational infrastructure, ASUS showcased AI's tangible impact through key partner demonstrations, illustrating real-world applications and emerging AI paradigms. Foxlink demonstrated next-level industrial automation with autonomous robotics, while Aleria highlighted the critical need for Sovereign AI deployments designed to support localized data control and secure operations. This holistic approach, combined with robust ASUS software-hardware integration and Kubernetes platforms, significantly shortens time-to-revenue for our customers. The ASUS vision extends beyond merely selling computing power; we deliver operational AI factories designed to continuously generate business value and drive the token economy.
Accelerating AI adoption for transformative growth
Looking ahead, ASUS is committed to continuously deepening its collaboration with NVIDIA and a growing global ecosystem of technology partners. By integrating accelerated computing, simulation-validated deployment, and AI harness engineering into one continuous governance framework, we empower organizations to protect their infrastructure investments and maintain control as AI applications grow in complexity and autonomy. Our overarching goal is to help enterprises transition from simply investing in AI to embedding intelligence across their entire operations. This strategic shift is designed to shorten time to revenue, improve efficiency of tokens per watt, significantly reduce resource waste and TCO, and ultimately build AI Factories engineered for peak performance, designed for adaptability, and governed for scalable growth.
From left: Eric Leandri, CEO of Aleria; Chang-Ho Lee, C&SP Sales Team Leader and Regional Cooling BD at Schneider Electric Korea; JY Jung, DRAM Product Planning Group Leader at Samsung Electronics; David Fu, General Manager of ASUS APAC, ISBG; Soyoung Jeong, NVIDIA Korea Enterprise Business Lead; Andrew Wee, Vice President of Procurement at Crusoe; Paul Ju, ASUS Senior Vice President and Head of ISBG; Freddy Kuo, CEO of Foxlink; Craig McKenna, IBM Storage Sales Vice President, APAC; C.H. Hsieh, Corporate Vice President of the R&D Center, ISBG; and Minhyung Lee, NVIDIA Solutions Architect.
에이수스, 통합된 인프라와 AI 거버넌스를 위한 ‘AI Tech 2026’ 진행
IT 솔루션 분야의 글로벌 리더 에이수스 코리아(인프라 솔루션 사업부 지사장 강인석, 이하 에이수스)는 9월 3일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 AI 시스템을 넘어 AI 팩토리의 구축과 운영을 아우르는 AI 인프라 전략을 소개하는 ‘AI Tech 2026’을 개최한다.
에이수스는 엔비디아(NVIDIA)를 비롯해 알레리아(Aleria), AMD, 크루소(Crusoe), 폭스링크(Foxlink), IBM, 인텔(Intel), 삼성, 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric), 웨스턴디지털(WD) 등 글로벌 파트너들과 긴밀한 협력 체계를 구축하고 있다. 이를 바탕으로 에이수스는 가속 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지, 배포 소프트웨어 및 AI 운영 거버넌스를 하나의 플랫폼으로 완벽하게 통합했다. 기업은 이를 통해 첫 토큰 생성 시간을 단축하고 인프라 효율성을 최적화해 AI 기반 서비스의 수익 창출을 가속화할 수 있다.
이번 ‘AI Tech 2026’에서는 에이수스를 시작으로 엔비디아, 삼성전자, IBM, 알레리아, 폭스링크 등 주요 파트너사의 CEO 및 관계자들이 발표 연사로 참여해 AI 전반에 걸친 방향성과 대규모 AI 팩토리, 에이전틱 AI, AI 거버넌스에 대해 설명할 예정이다.
에이수스 인프라 솔루션 비즈니스 그룹 총괄 수석 부사장인 폴 주(Paul Ju)는 "에이수스는 이제 인프라와 상업용 솔루션, 혁신적인 물리적 장치 전반에 AI를 내재화하는 '올인 온 AI(All in on AI)' 전략적 이니셔티브를 포괄적으로 수용하고 있다. AI 팩토리가 상시 운영되는 생산 환경으로 진화함에 따라, 인프라 성능과 AI 거버넌스는 더 이상 별개로 다룰 수 없다. 인프라는 AI 생산 그 자체의 기반이다. 첫 번째 토큰을 형성하는 결정부터 대규모 AI를 관리하는 제어에 이르기까지 에이수스는 다음에 올 것을 위해 엔지니어링하고 있으며, 컴퓨팅, 연결성, 전력, 냉각 및 자동화를 결합하여 투자된 모든 와트와 비용, 시간을 AI 출력으로 전환한다"고 말했다.
AI 팩토리의 구축과 거버넌스 적용은 모델 배포 이전 단계부터 시작된다. 에이수스는 첨단 시스템 엔지니어링과 엔비디아 DSX 블루프린트(NVIDIA DSX Blueprint)를 적극적으로 활용한다. 기업은 물리적 인프라를 배포하기 전에 전체 AI 팩토리를 사전에 시뮬레이션하고 최적화할 수 있다. 또한 슈나이더 일렉트릭, 아비바(AVEVA), IBM 등의 파트너와 협력하여 통합 디지털 트윈 환경을 제공한다.
배포 이후의 운영 관리도 매우 철저하게 지원한다. 에이수스 컨트롤 센터(ACC)와 인프라 배포 센터(AIDC)를 기반으로 시스템 전반을 모니터링하고 관리한다. 이와 함께 자원 관리 및 MLOps 포털을 포함한 AI 소프트웨어 스택을 제공해 데이터 센터 내 효율성을 높였다. 이 스택은 기업의 거버넌스와 AI 서비스를 직접 연결하는 핵심적인 역할을 수행한다.
엔비디아와의 오랜 협력을 바탕으로 에이수스는 기업이 설계부터 배포, 지속적인 운영에 이르기까지 AI를 가속화할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72를 기반으로 구축된 ‘ASUS AI POD’ 및 ‘XA VR721-E3’는 대용량 인텔리전스 및 저비용 토큰 생성을 위한 대규모 랙 규모 플랫폼으로 이전 세대 대비 와트당 10배 향상된 성능을 제공한다.
엔터프라이즈 환경을 겨냥한 엔비디아 HGX 루빈(Rubin) NVL8 기반의 ‘XA NR1I-E12LR’ 및 ‘XA NR1I-E12L’은 고난도 엔터프라이즈 학습, 추론 및 학습 후 작업 부하를 위한 고밀도 AI 컴퓨팅 인프라를 가속화한다. 에이전틱 AI(Agentic AI) 분야에서는 엔비디아 MGX 플랫폼을 적용한 'XA P2N-E2' 서버를 새롭게 선보인다.
엣지 및 비주얼 컴퓨팅 분야에서는 'ESC8000-E12P' 서버와 초소형 플랫폼 'PE3000N'을 함께 공개한다. AI 연산 환경에 필수적인 견고한 데이터 파운데이션은 엔비디아 STX 모듈 기반의 'UF920-E3-RS24' 모델 등을 제시해 완벽하게 뒷받침한다.
파트너사들의 다양한 기술 시연을 통해 AI의 실제 비즈니스 적용 사례와 도입 효과도 소개한다. 폭스링크는 자율 로봇을 활용한 고도화된 산업 자동화의 청사진을 제시하며, 알레리아는 현지화된 데이터 제어와 안전한 운영을 지원하는 소버린 AI(Sovereign AI)의 중요성을 강조할 예정이다. 이러한 통합적 접근 방식은 고객의 수익 창출 시간을 크게 단축해 준다.
에이수스의 최종 목표는 기업이 단순히 AI에 투자하는 것을 넘어 비즈니스 전반의 운영 과정에 지능을 내재화할 수 있도록 돕는 것이다. 에이수스는 앞으로도 글로벌 기술 생태계와의 협력을 강화하고, 확장 가능한 성장을 위한 AI 팩토리 구축 및 운영 역량을 지속적으로 고도화해 나갈 계획이다.
ASUS tái định nghĩa hạ tầng AI, chuyển từ các hệ thống đơn thuần chạy AI sang những nền tảng có khả năng xây dựng và vận hành Nhà máy AI
Tại ASUS AI Tech 2026, ASUS hôm nay tái định nghĩa hạ tầng AI, chuyển từ các hệ thống đơn thuần chạy AI sang những nền tảng có khả năng xây dựng và vận hành Nhà máy AI (AI Factory).
Phối hợp cùng NVIDIA và hệ sinh thái ngày càng mở rộng gồm các đối tác công nghệ như Aleria, AMD, Crusoe, Foxlink, IBM, Intel, Samsung, Schneider Electric và WD, ASUS đang hỗ trợ doanh nghiệp vượt qua mô hình hạ tầng độc lập để xây dựng các Nhà máy AI sẵn sàng đưa vào vận hành thực tế, nơi hiệu năng, khả năng vận hành bền bỉ và quản trị AI được thiết kế xuyên suốt toàn bộ vòng đời.
ASUS đồng thời củng cố nền tảng hạ tầng AI thống nhất, bao phủ điện toán tăng tốc, mạng, lưu trữ, phần mềm triển khai, vận hành AI và quản trị.
Bằng cách tích hợp kỹ thuật hạ tầng, triển khai và năng lực phân tích vận hành vào một nền tảng liên tục, ASUS giúp các tổ chức rút ngắn thời gian tạo ra token đầu tiên (time to first token), đẩy nhanh thời gian tạo doanh thu (time to revenue) và tối ưu hiệu quả hạ tầng, đồng thời duy trì khả năng vận hành AI đáng tin cậy trên quy mô lớn. Sự chuyển dịch chiến lược này củng cố vai trò của ASUS như một đối tác hạ tầng AI toàn diện, giúp chuyển đổi năng lực điện toán thành những đổi mới AI mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp.
“ASUS đang toàn diện hóa sáng kiến chiến lược All in on AI, với định hướng tích hợp AI vào hạ tầng, các giải pháp thương mại và những thiết bị vật lý đổi mới. Khi các Nhà máy AI phát triển thành những môi trường sản xuất hoạt động liên tục, hiệu năng hạ tầng và quản trị AI không thể tiếp tục được xem xét một cách riêng biệt. Hạ tầng chính là nền tảng của quá trình sản xuất AI.
Từ những quyết định định hình token đầu tiên đến các cơ chế kiểm soát hoạt động AI trên quy mô lớn, ASUS đang xây dựng hạ tầng cho tương lai — kết nối điện toán, khả năng kết nối, nguồn điện, hệ thống làm mát và tự động hóa để biến từng watt điện, từng khoản đầu tư và từng phút vận hành thành năng lực tạo ra giá trị từ AI.”— Paul Ju, Phó Chủ tịch Cấp cao, Trưởng Bộ phận Infrastructure Solution Business Group, ASUS
Quản trị AI bắt đầu trước cả token đầu tiên
Việc xây dựng một Nhà máy AI đáng tin cậy bắt đầu từ rất lâu trước khi mô hình AI đầu tiên được triển khai. ASUS kết hợp năng lực kỹ thuật hệ thống tiên tiến với NVIDIA DSX Sim Blueprint, hỗ trợ doanh nghiệp thiết kế, mô phỏng, xác thực và tối ưu toàn bộ Nhà máy AI trước khi triển khai thực tế.
Phối hợp cùng các đối tác trong hệ sinh thái như Schneider Electric, AVEVA và IBM, ASUS đưa điện toán, mạng, lưu trữ, nguồn điện, hệ thống làm mát và hạ tầng cơ sở vật chất vào một môi trường bản sao số (digital twin) thống nhất. Qua đó, doanh nghiệp có thể xác định các điểm hạn chế, tối ưu cấu hình và giảm thiểu rủi ro triển khai trước khi quá trình lắp đặt bắt đầu.
Sau khi được triển khai, hoạt động quản trị tiếp tục được duy trì xuyên suốt quá trình vận hành AI. Khi AI tác nhân (Agentic AI) và Physical AI ngày càng trở nên tự chủ, doanh nghiệp cần khả năng giám sát liên tục, kiểm soát và quản trị toàn diện đối với mô hình, dữ liệu, công cụ và hệ thống doanh nghiệp.
Bên cạnh các nền tảng quản lý hạ tầng như ACC (ASUS Control Center) và AIDC (ASUS Infrastructure Deployment Center), ASUS mở rộng đáng kể các năng lực này thông qua AI Software Stack toàn diện và Turnkey AI Applications.
Trong AI Software Stack, khách hàng được tiếp cận trực tiếp với các công cụ thiết yếu như Quota & Billing và MLOps Portal. Những công cụ này hỗ trợ quản lý tài nguyên hiệu quả trong trung tâm dữ liệu, qua đó đẩy nhanh tốc độ vận hành tổng thể.
Ở cấp độ ứng dụng, AI Software Stack đóng vai trò là lớp vận hành quan trọng và nền tảng phần mềm đa nền tảng. Giải pháp hoạt động như một “operational harness”, kết nối trực tiếp hoạt động quản trị doanh nghiệp với các dịch vụ AI và tác nhân tự động, qua đó hỗ trợ triển khai AI tác nhân một cách an toàn, dễ quản lý và sẵn sàng đưa vào môi trường sản xuất.
Được hỗ trợ bởi năng lực tích hợp tiên tiến cùng mối quan hệ hợp tác lâu dài với NVIDIA, ASUS giúp doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình ứng dụng AI từ thiết kế, triển khai đến vận hành liên tục. Tăng trưởng kinh doanh mạnh mẽ phản ánh nhu cầu ngày càng cao của thị trường đối với các giải pháp hạ tầng AI tích hợp, giúp rút ngắn thời gian tạo ra token đầu tiên, đẩy nhanh thời gian tạo doanh thu và hỗ trợ các Nhà máy AI từ phát triển mô hình ở quy mô tiên tiến đến triển khai AI doanh nghiệp, AI tác nhân và AI biên.
Dành cho Nhà máy AI quy mô lớn
ASUS AI POD, XA VR721-E3, được xây dựng trên nền tảng NVIDIA Vera Rubin NVL72, cung cấp nền tảng quy mô rack dành cho các tác vụ xử lý AI khối lượng lớn và tạo token với chi phí thấp, mang lại hiệu năng trên mỗi watt cao hơn 10 lần so với thế hệ trước.
Bổ sung cho nền tảng này, XA NR1I-E12LR và XA NR1I-E12L, được phát triển trên nền tảng NVIDIA HGX Rubin NVL8, mang đến năng lực tăng tốc cho hạ tầng AI mật độ cao, đáp ứng các khối lượng công việc đào tạo, suy luận và hậu đào tạo AI chuyên sâu trong môi trường doanh nghiệp.
Dành cho AI tác nhân
ASUS XA P2N-E2 là nền tảng NVIDIA MGX dạng 2U, được trang bị hai CPU NVIDIA Vera và hỗ trợ tối đa hai GPU NVIDIA dạng dual-slot. Sản phẩm được thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ suy luận AI tác nhân có độ phản hồi cao và tiết kiệm năng lượng, xử lý dữ liệu và điều phối trên quy mô lớn.
Dành cho AI biên và điện toán hình ảnh
ASUS ESC8000-E12P, được trang bị GPU NVIDIA RTX PRO 6000 và RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, mở rộng khả năng tăng tốc cho các ứng dụng suy luận AI doanh nghiệp, AI thị giác và điện toán hình ảnh từ trung tâm dữ liệu đến biên.
Bên cạnh đó, nền tảng AI biên nhỏ gọn ASUS PE3000N, được trang bị NVIDIA Jetson Thor T5000, mang đến khả năng suy luận thời gian thực, hợp nhất dữ liệu từ cảm biến (sensor fusion) và điều khiển tự động cho các môi trường robot và tự động hóa công nghiệp.
Dành cho nền tảng dữ liệu mạnh mẽ
Máy chủ ASUS UF920-E3-RS24, được xây dựng trên NVIDIA STX modular foundation for AI-native storage, kết hợp cùng giải pháp lưu trữ đối tượng ASUS OJ340A-RS60 và hệ thống lưu trữ VS320D-RS26N, cung cấp nền tảng dữ liệu linh hoạt và bền bỉ cần thiết cho AI doanh nghiệp.
Được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu về dung lượng, tính sẵn sàng và quản lý dữ liệu của các quy trình AI hiện đại, danh mục giải pháp này hỗ trợ Nhà máy AI xuyên suốt từ giai đoạn xác thực thiết kế đến triển khai ở quy mô sản xuất.
Ứng dụng thực tế và triển khai nhà máy AI
Bên cạnh nền tảng hạ tầng cốt lõi, ASUS trình diễn những tác động thực tế của AI thông qua các hoạt động trình diễn của đối tác, qua đó minh họa những ứng dụng thực tiễn và các mô hình AI mới nổi.
Foxlink trình diễn thế hệ tiếp theo của tự động hóa công nghiệp với robot tự hành, trong khi Aleria nhấn mạnh nhu cầu quan trọng đối với các giải pháp Sovereign AI, được thiết kế nhằm hỗ trợ kiểm soát dữ liệu tại địa phương và đảm bảo vận hành an toàn.
Cách tiếp cận toàn diện này, kết hợp với khả năng tích hợp phần cứng – phần mềm mạnh mẽ của ASUS và các nền tảng Kubernetes, giúp rút ngắn đáng kể thời gian tạo doanh thu (time-to-revenue) cho khách hàng.
Tầm nhìn của ASUS không dừng lại ở việc cung cấp năng lực điện toán. ASUS hướng đến việc cung cấp các Nhà máy AI có khả năng vận hành, được thiết kế để liên tục tạo ra giá trị kinh doanh và thúc đẩy nền kinh tế token (token economy).
Thúc đẩy ứng dụng AI, tạo động lực cho tăng trưởng đột phá
Trong thời gian tới, ASUS cam kết tiếp tục mở rộng hợp tác với NVIDIA cùng hệ sinh thái đối tác công nghệ toàn cầu ngày càng phát triển.
Bằng cách tích hợp điện toán tăng tốc, triển khai được xác thực bằng mô phỏng và kỹ thuật AI harness trong một khung quản trị liên tục, ASUS giúp các tổ chức bảo vệ khoản đầu tư vào hạ tầng và duy trì khả năng kiểm soát khi các ứng dụng AI ngày càng phức tạp và tự chủ hơn.
Mục tiêu tổng thể của ASUS là hỗ trợ doanh nghiệp chuyển đổi từ việc đơn thuần đầu tư vào AI sang tích hợp năng lực thông minh vào toàn bộ hoạt động vận hành.
Sự chuyển dịch chiến lược này hướng đến việc rút ngắn thời gian tạo doanh thu, nâng cao hiệu quả token trên mỗi watt, giảm đáng kể lãng phí tài nguyên và Tổng chi phí sở hữu (TCO), đồng thời xây dựng những Nhà máy AI được thiết kế để đạt hiệu năng tối ưu, có khả năng thích ứng linh hoạt và được quản trị để tăng trưởng bền vững trên quy mô lớn.
