Nvidia 以 Earth-2 開源 AI 平台革新氣象學

Nvidia 已正式推出 Earth-2 平台，一套旨在改造天氣預報與氣候建模的開創性開源 AI 模型與工具。此項發布於 2026 年 1 月 26 日揭幕，標誌著生成式AI（Generative AI）在大氣科學應用上的重大里程碑；它承諾將先前僅限於擁有龐大超級電腦的政府機構的高精度天氣情報民主化，使更多人能取得此類資訊。

Earth-2 平台引入了全面的軟體堆疊，加速從初始資料同化（data assimilation）到高解析度視覺化的每一個預報流程階段。透過採用像 StormScope、Atlas 與 HealDA 這類專有架構，Nvidia 宣稱能達成與或超越傳統物理基礎數值天氣預報（numerical weather prediction，NWP）模型的預測速度與準確度，同時大幅降低能源消耗與計算成本。

人工智慧驅動預報的新時代

Earth-2 發布的核心，是三種各自針對不同時間尺度的模型架構，範圍從即時預報到中期全球展望。這些模型利用生成式AI來模擬大氣動力學，提供地球的數位孿生（digital twin），讓研究人員與企業能以公里級精度預測天氣模式。

Earth-2 Nowcasting 模型由全新的 StormScope 架構驅動，解決了氣象學中最關鍵的缺口之一：短期危險天氣預測。StormScope 可在公里級解析度下提供零至六小時的預報，能在數分鐘內預測局部風暴與降水動態。此能力預期將徹底改變緊急應變與後勤支援，使決策者擁有關鍵的準備時窗，以應對瞬間氾濫與強烈雷暴。

針對較長期的規劃，建構於 Atlas 架構的 Earth-2 Medium Range 模型可提供高準確度的全球預報，最長可達 15 天。Atlas 追蹤超過 70 項不同的天氣變數——包括溫度、風速與濕度——並已在重要業界基準上展現出超越領先開放模型如 GenCast 的能力。

打破超級運算門檻

Earth-2 引入的其中一項重要技術突破是 HealDA，這是一種用於全域資料同化的全新架構。歷來，資料同化——即將真實世界觀測與模型資料結合以建立大氣初始快照的過程——一直是計算上的瓶頸，在傳統預報中幾乎耗費了超級電腦週期的一半。

HealDA 改變了這一範式，它能利用 GPU 在數秒內生成精準的初始大氣條件，而這項工作在傳統的 CPU 叢集上通常需要數小時。這項效率提升使得預報模型能快速初始化，進而能更頻繁地更新並運行大型集合預報（ensemble）以更好地量化不確定性。

Comparison of Traditional vs. Earth-2 Approaches:

氣候科技的民主化

將 Earth-2 作為開源平台釋出，代表氣候科技領域的一大轉變。透過提供預訓練模型、推論函式庫與 Earth2Studio 工具箱，Nvidia 正在賦能「自主」的 天氣預報 能力。這代表小型國家、初創公司與民間企業現在可以建立並客製化自己的天氣系統，而不必完全依賴像 ECMWF 或 NOAA 這類主要全球中心的資料。

「我們需要降低進入門檻，讓開發者能在開放的環境中建立工具，」Nvidia 氣候模擬總監 Mike Pritchard 表示，強調該平台在促進創新上的角色。這種開放的做法讓研究人員能整合自己的資料集並微調模型，以符合特定區域需求，例如預測東南亞的季風模式或追蹤北極的極地渦旋形成。

平台也包含 CorrDiff，一個為超解析度（super-resolution）設計的生成式AI模型。CorrDiff 能將粗糙的大陸尺度預測降尺度（downscaling）成細緻的區域預報，其速度比傳統方法快達 500 倍。這對於再生能源部門尤其重要，因為精確的風能與太陽輻照資料對電網穩定至關重要。

產業影響與未來展望

此次發布對高度受天氣波動影響的產業立即產生影響，包括保險、農業與航空。能夠運行快速且低成本的集合預報，使保險業者能以機率性天氣情境來更好地建模風險並定價保單，而非僅依賴確定性的歷史資料。

像 Brightband 與 Spire Global 等合作夥伴已開始將 Earth-2 能力整合到其工作流程中。Brightband 正利用 Earth-2 Medium Range 模型發佈每日全球預報，而能源巨頭如 TotalEnergies 則在使用這些工具進行預測分析，以最佳化再生能源資產。

隨著氣候變遷加速極端天氣事件的發生頻率，對更快速、更精確且更容易取得的預報工具的需求達到前所未有的高點。Nvidia 的 Earth-2 代表了一個關鍵轉折點，在此人工智慧從氣象學中的實驗性工具，轉變為全球氣候韌性的基礎支柱。透過將這些強大工具公開並開放取得，此倡議有望加速科學界理解並適應一個正在改變的地球的能力。