香港新闻网7月28日电　（记者 王少喆）“下一场产业革命，将会是‘日本制造’。”

2026年7月，英伟达（NVIDIA）创办人兼CEO黄仁勋在日本访问期间抛出了这句掷地有声的断言。作为全球人工智能（AI）浪潮的核心掌舵者，黄仁勋走到哪里都是媒体焦点，他为何突然在日本给出如此高的评价？这恐怕还要从日本经济产业省的一场启动仪式说起。

当天，英伟达宣布将与日本政、经两界合作，启动全球首个国家级 AI 基础设施。按计划，这座总功耗高达 140 兆瓦（MW）的数据中心，将堆叠 13,750 块 Vera CPU 与 27,500 块 Rubin GPU，并透过 Spectrum-X 以太网路高速互连。其合作范围涵盖汽车、金融、医疗、基建与机器人等领域，而串联这一切的核心，正是物理 AI（Physical AI）。

这两年，能写文章、画图、写程式的生成式 AI 可谓大红大紫，但若要将 AI 真正落地到工厂、医院、田间地头，就必须依赖物理 AI——即“数位空间与物理操作的深度融合”。这座国家级物理 AI 工厂，正是用来训练开放权重模态基础模型，赋予 AI 理解并作用于物理世界的能力。

对于英伟达与日本的深度绑定，人工智能领域学者曹波向香港新闻网进行了深度剖析。曹波指出，黄仁勋看重的正是日本独一无二的“产业现场经验（Gemba）”。虽然日本在 AI 软体演算法与大规模场景的快速迭代上相对滞后，但其在汽车制造与精益生产、工业机器人与机电一体化、半导体材料与设备制程，以及精密机床与超精加工等方面，硬体与流程管理优势极为显著。

在黄仁勋看来，英伟达的算力和模型，加上日本产业现场积累的优势，将成为夺取下个科技时代高地的致胜法宝。而英伟达此举，也是在顺应美日 AI 领域战略合作的大潮。此前，美国能源部已与日本文部科学省及经济产业省正式宣布达成一项 5 年 10 亿美元的战略合作，推动日本“AI for Science”战略与美国“创世纪计划（Genesis Project）”深度对接。

在该计划下，双方组建了 11 个联合科学团队，整合美国能源部下属 12 个国家实验室与日本 12 家主要研究机构，重点推进量子资讯、核聚变、生物技术、先进材料及自主实验室系统等研究。科研团队可同步调用美国高性能计算系统与日本“富岳（Fugaku）”超级电脑，未来升级的“富岳 NEXT”更将集成英伟达 GPU 堆叠。与此同时，英伟达向日本产业界开放了 Cosmos 世界基础模型、Isaac 机器人开发平台、Newton 物理引擎等核心技术；丰田（Toyota）、富士通（Fujitsu）、发那科（FANUC）、安川电机（Yaskawa）等日本头部企业，则开放了汽车、制造、物流等实体场景，共同推进数位双生工厂、自动驾驶与智慧医疗等落地。

图为日本东京城市景观。新华社资料图

这种从能源、晶片到框架全方位对齐的国家级打法，正在为物理 AI 铺路。曹波表示，日本依托数十年沉淀的海量运维数据与工艺经验，是通用大模型无法获取的，这在一定程度上构成了日本搞差异化 AI 竞争的护城河。为了形成落地优势，在日本政府支持下，由软银、NEC、索尼（Sony）、本田（Honda）牵头，共 44 家日本大型企业成立了 AI 研发实体 Noetra Corp。日本政府仅 2026 年度就拨付 3,873 亿日圆专项资助，并计划提供最高 1 兆日圆资金支援，预计于 2028 年在大阪堺市建立世界最大级别的专用计算基地。同时，日本高度重视 AI 数据与技术主权，引导核心企业将专属模型与数据留在本土，守住产业安全底线。

曹波认为，透过美日技术同盟，日本既能快速获取前沿 AI 技术赋能本土企业，又能凭借自身的产业经验与在东南亚等新兴市场的长期布局，在全球 AI 产业分工中抢占高价值环节。这种差异化优势，让日本大概率能在全球 AI 格局中占据一席之地。

然而，曹波也发出警示：美日之间的物理 AI 合作并非牢不可破，其根本性矛盾依然存在，未来的实际落地效能恐将大打折扣。

首先是霸权防御与“自国可控”的目标冲突。曹波指出，美国推进合作的核心目标是整合日本的科研与制造资源，以巩固自身的全球 AI 霸权，并非要扶持一个势均力敌的对手。因此，美国必然对日本有所约束甚至遏制。这表现为美国出口管制政策波动性极强，此前就曾限制高端 AI 模型流入日本官方科研机构，且“创世纪计划”仅开放场景合作权限，并不共享底层核心演算法与模型权重。相反地，日本希望藉美方技术补齐短板，建立“自国可控”的工业 AI 体系并向东南亚推广，这与美国的战略目标背道而驰。日本无论是采购英伟达晶片还是依托美方搭建底座，都受制于美国技术标准，未来的冲突无可避免。

其次是《云端法案》带来的工业数据外泄隐患。物理 AI 的迭代高度依赖工业现场机密数据，丰田、发那科等日企向来对数据实施封闭化保护。然而，美国《云端法案》（CLOUD Act）允许调取美企海外存储的工业数据。当日本在工业、交通、基建等关键领域全面部署物理 AI 系统时，必然存在数据外泄风险，这种代价日本是否承担得起仍是未知数。

再者是资金分散与供应链“智慧化断层”。虽然美日宣布的投入资金巨大，但实际上相当分散。美国 10 亿美元需覆盖 5 年及 6 大前沿赛道，而日本的兆级日圆投入主要用于采购昂贵晶片。日本广大的普通中小制造企业根本无法承担智慧化改造成本，这会导致物理 AI 的落地仅局限于少数头部标杆项目，难以渗透至供应链上下游的配套环节，无法形成全链条协同的规模化效应。

最后是地缘政治波及与实体安全风险。美日合作极易受政府政党更替与国会拨款影响，美国科技政策一旦变更，日本的大规模投入很有可能沦为沉没成本。此外，两国尚未建立统一的工业 AI 安全与漏洞应急协同机制，控制实体设备的物理 AI 一旦发生系统故障，将直接引发实体产业安全事故。

“下一场产业革命，会是‘日本制造’吗？”黄仁勋给出了充满商业前景的预言，但曹波认为，这些现实存在的结构性问题，将持续消解美日合作的互补优势。英伟达的算力支援与美日政府的战略背书只是开场，日本究竟能不能在下一场产业革命中夺得先机，最终仍需看产业落地的实际结果来作答。　　（完）