依靠第三方制造商的NVIDIA DGX SPARK Systems引入了几种潜在风险，这些风险可能会影响这些高级AI计算机的生产和运行。以下是与此依赖相关的一些关键风险：
1。供应链中断：第三方制造商可以遇到运营问题，例如生产延迟或组件短缺，这可能导致供应链中断。这些中断会延迟DGX Spark系统的交付，从而影响NVIDIA满足需求并影响这些系统用于关键AI应用程序的客户的能力[1] [3]。
2。数据安全漏洞：第三方供应商通常可以访问敏感信息，包括设计规格和制造数据。如果这些供应商的安全措施较弱，它们可能会成为数据泄露的门户，使Nvidia及其客户违反合规性，财务损失和声誉损失[3] [6]。
3。合规性和监管风险：第三方制造商必须遵守与NVIDIA相同的监管标准。不遵守会导致法律处罚和操作中断。例如，如果制造商无法满足环境或劳动力标准，则可能对NVIDIA的反映不足并导致法律影响[3] [6]。
4。操作依赖性：严重依赖第三方制造商可以创建运营漏洞。停机时间，质量控制差，甚至供应商破产都会破坏NVIDIA的生产过程，并影响其传递DGX Spark Systems的能力[3] [6]。
5。缺乏可见性和控制力：当外包制造时，NVIDIA可能对其第三方合作伙伴的过程和安全措施的可见性有限。缺乏控制会增加未经批准的变化，错误配置或安全失误的风险，这可能会损害DGX Spark Systems的完整性[3] [6]。
6.声誉损失：如果第三方制造商遇到宣传的安全事件或未达到预期，则对NVIDIA的反映可能很差。客户和利益相关者可能会失去信任，即使故障在于供应商，可能会影响Nvidia的品牌声誉和未来销售[3] [6]。
7。技术竞争和创新风险：依靠第三方制造商还可以限制NVIDIA快速创新以应对技术进步或竞争压力的能力。如果竞争对手开发更有效的制造过程或更快地集成了新技术，NVIDIA可能会努力保持步伐[1] [7]。
为了减轻这些风险，NVIDIA可以实施策略，例如对潜在合作伙伴进行彻底尽职调查，稳健的合同协议，持续监控供应商绩效以及应急计划，以确保供应商的关系对Nvidia的目标产生积极的贡献，同时最大程度地减少潜在的不利影响[3] [6]。
引用：
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-revolutionary-personal-ai-supercomputers-powered-by-grace-blackwell/
[2] https://eclypsium.com/blog/securing-supply-chains-for-genai-models-and-hardware/
[3] https://community.trustcloud.ai/docs/grc-launchpad/grc-101/risk-management/what--are-are-the-risks-with-thir-third-party-party-party-party-party-party-and-party-and-party-and-andors-and-tools/
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-revolution-personal-ai-ai-computing-2503
[5] https://nvidia.custhelp.com/app/anp/andail/detail/a_id/5510/~/security-bulletin:-nvidia-dgx-a100------------------2024
[6] https://www.secpod.com/blog/third-party-resources-hiddend-risks/
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://www.wiz.io/blog/wiz-research-critical-nvidia-ai-vulnerability