一場席卷美國大部分地區的冬季風暴，讓傳統氣象預測在應對巨大的降雪量差異時暴露出諸多不足。就在氣象預測面臨挑戰的關鍵節點，英偉達在美國氣象學會于休斯頓舉辦的會議上，正式推出了全新的Earth - 2天氣預報模型套件，這一舉措有望借助人工智能技術，為全球氣象預測帶來精度與效率的全新變革。
英偉達此次發布的核心模型Earth - 2 Medium Range（中程預報模型）在氣象領域引發了強烈反響。根據英偉達官方公布的數據，該模型在70多個氣象變量的表現上，均超越了谷歌DeepMind在2024年12月發布的GenCast模型。這一成果標志著英偉達在氣象預測領域取得了重要突破。
Earth - 2采用了基于Atlas的全新架構，與傳統模型依賴復雜手工物理模擬的方式截然不同。英偉達氣候模擬總監邁克·普里查德表示，這代表著氣象科學正朝著“回歸簡潔”的方向發展。通過摒棄小眾的AI架構，轉而采用更具可擴展性的Transformer架構，氣象預測的效率和準確性有望得到顯著提升。
Earth - 2套件并非單一模型，而是包含了針對不同場景的專業工具，構建了一個完整的氣象AI生態系統。其中，臨近預報模型（Nowcasting）專注于未來0 - 6小時的短期預測。它直接利用全球地球靜止衛星數據進行訓練，擺脫了特定區域物理模型的限制，能夠更敏銳地捕捉風暴及危險天氣的影響，為短期天氣變化提供更精準的預測。
全球數據同化模型是Earth - 2套件的另一重要組成部分。該模型通過整合氣象站、氣象氣球等多源數據，為氣象預測提供初始快照。其最大的優勢在于效率大幅提升，原本需要超級計算機耗費數小時、占據50%計算負載的任務，如今借助GPU僅需幾分鐘就能完成，大大縮短了預測準備時間。
Earth - 2套件還集成了CorrDiff和FourCastNet3。CorrDiff用于生成快速高分辨率預測，FourCastNet3則針對溫、風、濕等單變量進行建模，進一步豐富了氣象預測的維度和精度。
高質量的天氣預報在過去往往是富裕國家和巨頭企業的“專屬福利”，因為傳統預報需要承擔極其高昂的超級計算機租賃費用。邁克·普里查德強調：“天氣是國家安全問題，主權與天氣緊密相連。”Earth - 2的高效能降低了氣象預測的門檻，使得發展中國家和中小型機構也有機會擁有屬于自己的精準預報系統，推動了氣象預報的民主化進程。
