NVIDIA 推出 Earth-2 天气模型套件：AI 预报全面领先谷歌 GenCast

 伴随冬季风暴横扫美国多地，传统天气预报在面对剧烈的降雪差异时显得力不从心。就在此时，英伟达（NVIDIA）于周一在休斯顿举行的美国气象学会年会上，正式发布全新的 Earth-2 天气预报模型套件，希望用人工智能技术重塑全球气象预测的准确度与效率。

核心亮点：性能压过谷歌，架构更简洁

此次推出的核心模型 Earth-2 Medium Range（中程预报模型） 在业内引发关注。英伟达官方称，该模型在 70 多个气象变量 的表现上，整体优于谷歌 DeepMind 于 2024 年 12 月发布的 GenCast。

不同于依赖复杂手工物理模拟的传统路线，Earth-2 采用基于 Atlas 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德（Mike Pritchard）表示，这意味着气象科学正迈向“更简洁”的方向：不再使用小众 AI 框架，而是转向更具扩展性的 Transformer 架构。

Earth-2 套件的三大组件

除中程预报外，英伟达还发布了一系列面向不同场景的专业工具，构建完整的气象 AI 生态：

• 临近预报模型（Nowcasting）： 主要覆盖未来 0–6 小时的短期预测。该模型直接以全球地球静止卫星数据为训练基础，而非受限于特定区域的物理模型，可更敏锐地识别风暴与危险天气的影响。

• 全球数据同化模型： 通过整合气象站、探空气球等多源数据，为预报提供初始态快照。其最大看点是效率——过去需要超级计算机耗费数小时、占用约 50% 计算负载的任务，如今借助 GPU 几分钟即可完成。

• 高分辨率与变量建模： 套件集成 CorrDiff（用于快速生成高分辨率预报）以及 FourCastNet3（针对温度、风速、湿度等单变量进行建模）。

气象主权与普及：让超级预报不再高价

普里查德指出，高质量的天气预报过去往往是富裕国家和大型企业的“特权”，原因在于传统预报需要支付昂贵的超级计算资源费用。

“天气关乎国家安全，主权与气象密不可分。”普里查德强调，Earth-2 的高性能与高效率正在降低门槛，让发展中国家和中小机构也能拥有自己的精准预报系统。

目前，Earth-2 的相关技术已进入实战应用。以色列和台湾的气象部门已开始使用 CorrDiff；The Weather Company（天气频道母公司）与道达尔能源（Total Energies）正在评估 Nowcasting 的实际效果。