NVIDIA en Japan lanceren een Vera Rubin AI-fabriek met 27,500 GPU's, waarmee de opmars van fysieke AI alle sectoren raakt.

NVIDIA heeft een uitgebreide strategie met meerdere pijlers onthuld om de adoptie van AI in Japan te versnellen. Deze strategie combineert de uitbouw van een nieuwe nationale AI-infrastructuur met een breed ecosysteem van branchespecifieke modellen en gespecialiseerde edge-hardware. De strategie stuurt Japan richting een uniforme platformaanpak die rekening houdt met lokale taalvereisten, demografische verschuivingen en industriële workflows in de robotica-, gezondheidszorg- en automobielsector.

Een centraal onderdeel van deze strategie is de lancering van een nationale AI-fabriek voor fysieke AI, ontwikkeld in samenwerking met Noetra Corp. De faciliteit zal worden gebouwd met NVIDIA Vera Rubin NVL72-racks met 13,750 Vera CPU's en 27,500 Rubin GPU's. Het datacenter van 140 megawatt, beheerd via het NVIDIA DSX-platform en geschaald via Spectrum-X Ethernet-netwerken, is bedoeld om de ontwikkeling van multimodale basismodellen op biljoenen parameters te ondersteunen. Deze infrastructuur zal dienen als de technische basis voor het FRONTia-project van het Ministerie van Economie, Handel en Industrie, dat zich richt op zeer betrouwbare AI voor de productie, logistiek, gezondheidszorg en telecommunicatie.

De agressieve focus op de ontwikkeling van gelokaliseerde modellen houdt gelijke tred met de uitbouw van de infrastructuur. Toonaangevende Japanse bedrijven en onderzoeksinstellingen gebruiken al open modellen, datasets en bibliotheken van Nemotron om oplossingen voor de binnenlandse markt te ontwikkelen. Het Institute of Science Tokyo ontwikkelde zijn Swallow-modellenfamilie met behulp van Nemotron-componenten, waarbij de nadruk lag op het begrijpen van de Japanse taal, terwijl de standaardfunctionaliteiten voor Engels en programmeren behouden bleven. In de telecommunicatiesector heeft SoftBank-dochter SB Intuitions de generatieve AI-modellen Sarashina ontwikkeld, waarvan de mini-variant Sarashina3 al is geselecteerd door het Japanse digitale agentschap.

De inzet van fysieke AI zorgt voor een aanzienlijke impuls binnen de Japanse industrie, mede dankzij de uitgebreide Jetson Thor-productlijn. NVIDIA introduceerde de Jetson T3000- en T2000-modules ter ondersteuning van de gangbare robotica en embedded AI-toepassingen. De T3000 levert 865 FP4 teraflops met een Blackwell GPU in een behuizing die ongeveer half zo groot en energiezuinig is als het vlaggenschip T5000. NVIDIA stelt dat de inferentieprestaties voor multimodale workloads vergelijkbaar blijven. De modules zullen naar verwachting in het eerste kwartaal van 2027 beschikbaar komen, met emulatieondersteuning die deze maand wordt toegevoegd in JetPack 7.2.1. Ter ondersteuning van deze modules bracht NVIDIA Cosmos 3 Edge uit, een wereldfundamentmodel met 4 miljard parameters, gebouwd op Nemotron en ontworpen voor redeneren op het apparaat zelf en het uitvoeren van robotbeleid. Het model stelt systemen met fysieke AI in staat hun omgeving waar te nemen en lokaal acties te genereren op edge-hardware, waardoor de kloof tussen gecentraliseerde training en uitvoering in de praktijk wordt overbrugd.

In de automobielsector breidt Toyota zijn samenwerking met NVIDIA uit om AI te integreren in voertuigen, infrastructuur en industriële processen. De voertuigkant bouwt voort op de aankondiging van vorig jaar dat Toyota de volgende generatie voertuigen zal ontwikkelen met geavanceerde rijhulpsystemen van niveau L2++ met behulp van NVIDIA DRIVE AGX en het veiligheidscertificeerde DriveOS-platform. Nieuw is te vinden in de fabriek en in de stad: Toyota brengt simulatie naar de productie met behulp van NVIDIA Omniverse-bibliotheken en Isaac Sim voor workflows in fabrieken en robotica, terwijl Woven by Toyota een multimodaal visie-taalmodel heeft ontwikkeld voor verkeersintelligentie in stedelijke gebieden. Dit model is getraind op NVIDIA H100 GPU's met Megatron-Core en is ontworpen om realistische omstandigheden te interpreteren en te anticiperen op wat er gaat gebeuren.

De gezondheidszorgsector is eveneens sterk vertegenwoordigd, met Japanse innovators die NVIDIA-technologie inzetten voor chirurgische robotica, CT-beeldvorming en geneesmiddelenonderzoek. Canon lanceerde Japans eerste NVIDIA-versnelde fotontellende CT-systeem, terwijl Fujifilm Japans eerste CT-systeem voor het hele lichaam op de markt bracht, aangedreven door NVIDIA Blackwell, dat gebruikmaakt van op diffusie gebaseerde deep learning-reconstructie om de beeldkwaliteit te verbeteren. In de biowetenschappen blijft het Tokyo-1 AI-consortium voor geneesmiddelenonderzoek, beheerd door Xeureka, groeien. Eisai sloot zich afgelopen april aan bij Astellas, Daiichi Sankyo en Ono Pharmaceutical, die allemaal geneesmiddelenonderzoek bevorderen met NVIDIA BioNeMo. Kawasaki Heavy Industries is van plan NVIDIA Holoscan IGX, Isaac for Healthcare, Isaac GR00T en Cosmos te gebruiken voor de ontwikkeling van robots voor chirurgische ondersteuning, verpleegassistentie en ziekenhuistransport.

Om de uitrol van deze op beeldherkenning gebaseerde systemen te versnellen, breidt NVIDIA zijn Metropolis-bibliotheken uit. Nieuwe tools zoals VSS Blueprint 3.2, DeepStream 9.1 en TAO 7 stellen ontwikkelaars in staat om code-agents te gebruiken voor het bouwen en beheren van video-intelligentiesystemen. Toonaangevende bedrijven in Japan, waaronder Hitachi, OMRON en Shimizu Corporation, maken gebruik van deze Metropolis-tools om AI-agents voor beeldherkenning te implementeren in fabrieken, op bouwplaatsen en in de openbare infrastructuur.

Het doel van NVIDIA is om een ​​open, draagbare AI-stack te leveren in plaats van een gesloten dienst. Door modellen met open gewichten en recepten aan te bieden, stelt NVIDIA Japanse organisaties in staat om datasoevereiniteit te behouden, te voldoen aan lokale regelgeving en AI in te zetten waar hun applicaties ook draaien. Deze gelaagde strategie – van nationale Rubin GPU-clusters tot edge-geoptimaliseerde Jetson-modules en gespecialiseerde zorgsystemen – positioneert Japan als een belangrijke hub voor grootschalige fysieke AI-implementatie.