英偉達公佈了一項全面的多軌策略，旨在加速人工智慧在日本的普及應用。該策略結合了全新的國家級人工智慧基礎設施建設、廣泛的行業特定模型生態系統以及專用邊緣硬體。該策略將推動日本採用統一的平台方案，以滿足機器人、醫療保健和汽車等行業的在地化語言需求、人口結構變化以及工業工作流程。
該策略的核心是啟動一座國家級物理人工智慧工廠，該工廠由日本經濟產業省與Noetra公司合作開發。工廠將採用NVIDIA Vera Rubin NVL72機架架構，配備13,750個Vera CPU和27,500個Rubin GPU。這座140兆瓦的資料中心將透過NVIDIA DSX平台進行管理，並利用Spectrum-X乙太網路進行擴展，旨在支援開發兆參數規模的多模態基礎模型。該基礎設施將作為日本經濟產業省FRONTia專案的技術基礎，該專案專注於為製造業、物流業、醫療保健業和電信業開發高可靠性人工智慧。
在地化模型開發的積極推進與基礎建設同步進行。日本領先的企業和研究機構已開始使用Nemotron的開放模型、資料集和庫來建立面向國內市場的解決方案。東京科學研究所利用Nemotron的資源開發了Swallow系列模型，該模型優先考慮日語理解能力，同時保持英語和編碼方面的標準功能。在電信領域，軟銀子公司SB Intuitions開發了Sarashina生成式人工智慧模型，其中Sarashina3 mini版本已被日本數位機構選中。
在日本工業領域，實體人工智慧的部署正蓬勃發展，而不斷擴展的Jetson Thor產品線為此提供了有力支援。 NVIDIA推出了Jetson T3000和T2000模組，旨在支援主流機器人和嵌入式人工智慧的部署。 T3000採用Blackwell GPU，在尺寸和功耗約為旗艦級T5000一半的封裝內，即可提供865 teraflops的FP4運算能力。 NVIDIA表示，T3000在多模態工作負載下也能維持類似的推理效能。這些模組預計將於2027年第一季上市，JetPack 7.2.1將於本月提供模擬支援。為了支援這些模組，NVIDIA發布了Cosmos 3 Edge，這是一個基於Nemotron構建的40億參數世界基礎模型，專為設備端推理和機器人策略執行而設計。該模型使具身系統能夠感知其環境並在邊緣硬體上本地生成動作，從而彌合集中式訓練和實際執行之間的差距。
在汽車領域，豐田正擴大與英偉達的合作，將人工智慧應用於車輛、基礎設施和工業營運等各個環節。車輛方面，豐田去年宣布將利用英偉達 DRIVE AGX 和安全認證的 DriveOS 平台，開發具備 L2++ 高階駕駛輔助功能的新一代車款。而新的合作則體現在工廠車間和城市交通領域：豐田正利用英偉達 Omniverse 庫和 Isaac Sim 將模擬技術引入製造環節，用於工廠和機器人工作流程；同時，豐田旗下的 Woven 開發了一種用於城市交通智能的多模態視覺語言模型，該模型在搭載 Megatron-Core 的英偉達未來運動，旨在解讀世界狀況。
醫療保健領域同樣蓬勃發展，日本創新者在外科手術機器人、CT影像和藥物研發等領域廣泛應用NVIDIA技術。佳能推出了日本首款NVIDIA加速的光子計數CT系統，而富士軟片則將日本首款搭載NVIDIA Blackwell技術的全身CT系統商業化，該系統採用基於擴散的深度學習重建技術來提升影像品質。在生命科學領域，由Xeureka營運的東京-1人工智慧藥物研發聯盟持續擴張，衛材（Eisai）於今年4月加入，與安斯泰來（Astellas）、第一三共（Daiichi Sankyo）和小野藥品（Ono Pharmaceutical）共同推動藥物研發，這些公司均採用NVIDIA BioNeMo技術。川崎重工計畫利用NVIDIA Holoscan IGX、Isaac for Healthcare、Isaac GR00T和Cosmos開發手術輔助機器人、護理輔助機器人和醫院運輸機器人。
為了加速這些基於視覺系統的部署，NVIDIA 正在擴展其 Metropolis 庫。諸如 VSS Blueprint 3.2、DeepStream 9.1 和 TAO 7 等新工具使開發人員能夠使用編碼代理來建立和管理視訊智慧系統。包括日立、歐姆龍和清水建設株式會社在內的日本行業領導者正在利用這些 Metropolis 工具，在工廠、建築工地和公共基礎設施中部署視覺 AI 代理。
NVIDIA 的目標是提供開放、可移植的 AI 技術棧，而非封閉的服務。透過提供具有開放權重和配置方案的模型，NVIDIA 幫助日本企業維護資料主權，滿足當地監管要求，並在其應用程式運作的任何位置部署 AI。這項分層策略——從國家級 Rubin GPU 叢集到邊緣優化的 Jetson 模組和專業醫療保健系統——使日本成為大規模實體 AI 部署的關鍵樞紐。
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