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中美博弈: 趕超中美,日本宣布新AI戰略.....


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昨天,在東京的一間會議大廳裡,五個男人並排站著合影。左邊是英偉達創始人黃仁勳,穿著他標志性的黑色皮衣,旁邊是日本(專題)富士通社長時田隆仁、發那科社長山口賢治、安川電機副會長小川昌寬、川崎重工社長橋本康彥(下圖,左起)。




快門按下的那一刻,很少有人會想到,這張照片日後可能會被寫進日本產業史——因為黃仁勳在會上說了一句話:“下一場產業革命,將會是‘日本制造’。”


昨天,也就是7月16日,英偉達和日本產業界幾乎是“傾巢而出”,一口氣公布了一連串跨行業的合作:汽車、金融、醫療、基礎設施、機器人……幾乎把日本經濟的骨架都摸了一遍。而串起這一切的,是一個這兩年被反復提及、卻始終有些抽象的詞——“物理AI”(日語寫作“フィジカルAI)。

這幾年,我們已經習慣了ChatGPT式的AI——它們讀懂文字、生成文字,聰明,但終究只活在屏幕裡。物理AI要做的,是讓AI真正走進工廠、走進醫院、走進家庭、走上馬路,去操控機器人的手臂、去指揮工地上的吊車、去理解一條流水線上發生的一切、去幫助人類的生活。用黃仁勳自己的話說,這是“數字空間與物理操作的融合”。


日本在生成式AI的競賽中慢了美中一步,但論起精密制造、機器人技術、“匠人”式的現場經驗積累,日本幾十年來從未真正掉隊過。黃仁勳昨天在日本經產省的“物理AI”啟動儀式上說得很直白:日本產業現場積累的智慧“是日本的財富,絕不能失去”。這句話某種程度上道出了這場合作的邏輯——英偉達帶來算力和模型,日本拿出的,是別人復制不了的“現場經驗”。

那麼,“物理AI”具體怎麼落地?豐田這次把和英偉達的合作,從原來的自動駕駛技術,一舉擴展到了智慧城市和工廠基礎設施。車載軟件的安全代碼生成,交給大語言模型Megatron-LM;工廠現場的優化,則用英偉達的Omniverse搭建數字孿生環境。豐田旗下負責前沿技術實驗的“編織之城”(Woven City)裡,和英偉達聯手開發面向城市交通的多模態視覺語言模型。




日本金融業則走的是另一條路——自建“AI數據模型”。考慮到數據的機密性,瑞穗金融集團引進了國內規模最大的系統DGX B200,希望在保護敏感數據的前提下推進業務自動化。三井住友金融集團用開源模型Nemotron搭建自己的體系。樂天銀行則幹脆自己開發針對交易數據的專屬基礎模型。這背後的心態很清楚:AI要用,但核心數據不能假手於人。

醫療和制藥領域的動作也不小。參與藥物研發平台BioNeMo的企業聯盟裡,能看到阿斯泰來制藥的身影。富士膠片則交付了搭載英偉達最新Blackwell架構的全身CT設備。而日本理化學研究所,用GB200計算系統搭建起新一代超級計算機“理究”和“ROQUO”,並開始探索與量子計算的結合。
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