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    英伟达与日本达成工业物理人工智能联盟

    By: rootdata|2026/07/19 21:32:32
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    三十年前,世嘉注资500万美元,阻止了英伟达破产。如今,黄仁勋作为全球最有价值公司的领导者重返日本,带着一个将几乎所有日本工业精英连接到一个项目的议程:将工厂车间、车辆和机器人转变为由人工智能驱动的机器。

    7月15日至16日的东京两日访问达成了涵盖从建设国家人工智能工厂到与日本最大机器人公司的合作协议。黄仁勋的信息很明确:人工智能的下一个篇章不在于聊天机器人或图像生成器,而在于物理世界。他希望日本来构建这一切。

    日本不希望依赖美国或中国的模型来运营其工厂和机器人。因此,政府协调了约44家国内公司,以软银、索尼、NEC和本田为核心,创建了Noetra项目。目标是开发能够控制现实世界中机器的“物理人工智能”的基础模型。

    东京承诺在五年内投入高达1万亿日元(62亿美元)。这笔资金将用于一个三阶段计划:2026财年启动的以日语为重点的推理模型;到2028年处理文本、图像、视频和音频的全模态版本;以及预计在2030年推出的“现实世界本土人工智能”,旨在操作机器人。

    这一雄心壮志是主权的,但硬件是美国的。英伟达将建设其所称的“维拉·鲁宾人工智能工厂”,这是一个拥有13750个维拉CPU和27500个鲁宾GPU的数据中心,提供140兆瓦的计算能力。预计于2028年启动。该公司将该项目视为“全球首个国家人工智能基础设施”。正如我们在对技术和人工智能的报道中分析的那样,计算主权的竞争正在重塑该领域的地缘政治联盟。

    除了Noetra,黄仁勋还成功将日本最大的机器人和制造公司与英伟达Cosmos生态系统对齐,这是一个于5月推出的开放模型平台。发那科、安川电机、川崎重工、富士通、日立、索尼、软银和久保田宣布计划在这些模型上进行开发。

    在东京展示的亮点是Cosmos 3 Edge,这是一个直接在机器内部的Jetson Thor芯片上运行的模型版本。这意味着人工智能处理发生在机器人上,而不依赖于持续的云连接。一些公司已经在测试共享控制系统;本田研发和欧姆龙正在基于这些工具构建解决方案。

    “日本发明了现代制造业。现在,它有机会为智能产业时代重新发明它,”黄仁勋在一份官方声明中表示。这句话听起来像是外交礼节,但其背后的数字是具体的。日本计划到2040年在18个行业中拥有1000万台配备人工智能的机器人,公共和私人投资在物理人工智能方面达到650亿美元。日本在3月宣布的机器人和人工智能战略,旨在到2040年占据全球人工智能机器人市场的30%以上,东京对此的估值约为1330亿美元。

    丰田在其运营的大部分中已经使用英伟达的芯片。今年1月,在CES上,这家汽车制造商宣布其下一代车辆将运行在英伟达Drive平台上。现在,合作扩展到生产线模拟、车辆软件和实时交通读取系统。

    丰田对自动驾驶的态度比Waymo或特斯拉更为保守。其系统作为高级驾驶辅助,控制转向和刹车,但仍需人类驾驶员。在日本这样一个人口迅速老龄化、劳动力不断缩减的市场中,这种监管谨慎与尽可能自动化的紧迫性并存。

    所有这些活动的潜台词是地缘政治。尽管美国和中国在大规模人工智能方面取得进展,东京希望拥有自己的数据、自己的计算能力,并减少对其无法控制的基础设施的依赖。黄仁勋在政府启动物理人工智能项目时与商务部长赤泽良生一同出席。首相高市早苗通过视频参与。

    高市政府已将人工智能和半导体作为增长计划的核心,目标是到2040年实现370万亿日元(2.3万亿美元)的公共和私人投资。这是一个雄心勃勃的数字,但方向明确。正如我们在分析英伟达在人工智能芯片市场主导地位时探讨的那样,黄仁勋的公司已成为任何国家人工智能战略中不可或缺的环节。

    这一悖论显而易见:日本对技术独立的追求,至少在目前,依赖于美国的硅。但这一逻辑是务实的。日本在半导体供应链的关键环节,如材料和制造设备方面占据主导地位,并利用这一谈判权力来协商对英伟达技术的特权访问。

    东京是黄仁勋在亚洲巡回演讲的第三站。几周前,他在台湾发表了主题演讲。去年,他在首尔达成了50000个GPU的交易。模式总是相同:亲自出席、与首席执行官共进晚餐,以及以“战略合作伙伴关系”包装的数十亿美元合同。

    对于投资者和技术专业人士而言,这次巡演最相关的信号是英伟达未来几年的核心论点:物理人工智能。它不再仅仅是关于在数据中心训练语言模型。现在的重点是组装汽车的机器人、优化生产线的系统以及实时解读交通的车辆。日本凭借其庞大的工业基础和人口危机,成为这一论点的理想实验室。

    如果这一赌注成功,英伟达不仅将成为在人工智能淘金热中出售铲子的公司。它将成为21世纪全球工业运作的平台。而曾经主导制造业的日本,正试图再次做到这一点,现在是在工厂车间中应用人工智能。

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