在冬季風暴襲擊美國多地之際，Nvidia 推出了其最新的 Earth-2 天氣預報模型，宣稱能大幅提升預測速度與準確度。該公司表示，其中一款名為 Earth-2 Medium Range 的模型，在超過 70 個變數上優於 Google DeepMind 於 2024 年 12 月推出的 GenCast 模型。GenCast 本身已比傳統能預測 15 天外的模型更精準。Nvidia 於週一在休斯頓舉行的美國氣象學會會議上正式公佈這些工具。Nvidia 氣候模擬主管 Mike Pritchard 表示，這些模型回歸了簡單性，轉向簡單且可擴充套件的變換器架構，而非過去依賴手動調整的 niche AI 架構。
Earth-2 Medium Range 模型基於 Nvidia 新推出的 Atlas 架構。該套件還包含 Nowcasting 模型與 Global Data Assimilation 模型。Nowcasting 可預測零至六小時後的天氣，利用全球衛星觀測資料，協助氣象學家預測風暴影響，適用於任何有衛星覆蓋的地區。Global Data Assimilation 模型則整合氣象站與氣球資料，生成全球數千個地點的天氣快照，傳統上此過程需消耗大量超級電腦資源，佔傳統預報總負載的 50%，而新模型僅需數分鐘在 GPU 上即可完成。
這三款新模型與現有的 CorrDiff 及 FourCastNet 3 共同組成完整系統。Nvidia 希望讓更多國家與企業，包括國家氣象服務、金融機構與能源公司，能使用這些原本僅富裕國家與大企業負擔得起的強大工具。目前，以色列與臺灣的氣象學家已在使用 Earth-2 CorrDiff，而 The Weather Company 與 Total Energies 正在評估 Nowcasting。Pritchard 強調，天氣是國家安全議題，主權與天氣密不可分，這些工具將讓各國能自主掌握天氣預報能力。