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黄仁勋：每个国家都该掌控自己的智能基础设施
7 月 15 日，NVIDIA 通过官方新闻室和社交账号同步宣布：日本一批头部企业、初创公司和研究机构正在基于 NVIDIA Nemotron 开放模型构建行业专用 AI。推文发布后不到 12 小时收获 469 次点赞、83 次转发，浏览量突破 5 万。更值得关注的是，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在官方声明中给出了一句旗帜鲜明的判断——"每个国家和每家公司都应该拥有并掌控自己的智能基础设施。开放模型让这件事成为可能。"
9 家日本顶级企业与机构，一张 Nemotron 生态网
此次公布的合作伙伴名单涵盖了日本从学术研究到产业落地的多个核心领域。东京科学大学（Institute of Science Tokyo）使用 Nemotron 数据集和 NVIDIA NeMo 软件栈开发了 Swallow 系列开放基础模型，在增强日语和推理能力的同时保留了模型的英文、数学和编程能力，已被企业用于金融文档翻译和资管报告生成。
软银旗下生成式 AI 子公司 SB Intuitions 基于 Nemotron 训练了 Sarashina 系列自研模型，其中 Sarashina3 mini 已被日本数字厅选定用于专业 AI 场景；软银自身还用 Nemotron 构建了大型电信模型（LTM），用于实现电信网络的自主运营。
Stockmark 同日发布了基于 Nemotron 3 Nano Omni 的日语文档理解模型，并通过日本"生成式 AI 加速器挑战"国家项目，为制造业、能源和化工行业客户提供企业知识应用。
NTT DATA 利用 Nemotron-Personas-Japan 数据集增强了 tsuzumi 2 模型的训练数据。NVIDIA 机器人及边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 在媒体简报会上披露了一个具体数字：tsuzumi 2 在日语法律问答任务上的准确率提升了超过 60%。NTT DATA 还计划部署基于 NVIDIA Agent Toolkit 的多智能体框架，实现任务的自动路由。
日立正在利用 Nemotron 和 Cosmos 开放模型开发物理 AI 技术，结合其在 IT（信息技术）和 OT（运营技术）领域的深厚积累，构建多智能体编排平台。该平台旨在连接和协调 IT 与 OT 操作，帮助跨复杂工作流的企业级业务流程实现端到端转型。对一家以重型机械和基础设施闻名的百年企业而言，这标志着其从"造机器"向"造智能系统"的战略跃迁。
ENEOS 控股则将 Nemotron 与 NVIDIA AI-Q Blueprint 和 ALCHEMI NIM 微服务结合，用于加速能源和材料研发中的分子筛选。研究人员整合了技术文档搜索、视觉与语言理解、模拟驱动的分子筛选等多个环节，目标应用包括浸没式冷却液和先进催化剂——这些恰好是数据中心和高性能计算产业链上的关键耗材。
AI 机器人初创公司 avatarin 使用 Nemotron 开发企业级 AI 智能体的日语语音与推理能力，配合 NVIDIA HGX B300 系统提供私有 AI 基础设施，使智能体能够安全分析客户对话并访问企业知识库。数字分身系统已部署在日本多个机场等公共场所，Jetson 边缘计算平台为这些终端提供了本地推理能力。
Sakana AI 则将 Nemotron 集成到其 Fugu 模型路由平台中，扩展了可智能编排的模型范围，在复杂编码任务上的早期表现验证了"协调优于单打独斗"的思路——通过动态选择每项任务的最优模型，Fugu 帮助开发者在准确率、性能和成本之间取得平衡。
为什么是日本，为什么是现在
时间倒回 2025 年 9 月，NVIDIA 以 CC BY 4.0 许可发布了 Nemotron-Personas-Japan 合成数据集——这是首个覆盖日本人口、地理和文化光谱的开放合成数据集，专门设计为符合日本《个人信息保护法》（PIPA）的合规要求。合成数据绕开了真实用户数据的监管障碍，为日本企业在合规框架下定制模型铺平了道路。
2026 年 2 月，NVIDIA 发布 Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese 模型，在专门评估日语 AI 性能的 Nejumi LLM 排行榜上，位列 100 亿参数以下类别第一名。从数据集到模型再到产业落地，NVIDIA 在日本的布局已经持续了至少十个月。
日本少子老龄化带来的劳动力短缺是推动这一波 AI 投资的核心驱动力。据日本总务省数据，日本 65 岁以上人口占比已超过 29%，制造业、医疗、物流等领域面临严峻的人力缺口。NVIDIA 此次公布的合作名单覆盖了电信、能源、制造、金融、医疗、机器人等多个关键行业，本质上是在为日本的"AI 替代劳动力"铺设基础设施。
NVIDIA 在日本的根基远比外界想象得深。Deepu Talla 在媒体简报会上透露，目前日本有超过 34 万名开发者活跃在 NVIDIA 生态中，超过 1.6 万名学生以 NVIDIA 技术为学习方向，20 余家 AI 模型构建者、13 家云合作伙伴，以及 460 家 NVIDIA Inception 计划下的 AI 初创公司。
同一天的医疗、金融、机器人三线出击
7 月 15 日当天，NVIDIA 官方博客同步发布了一篇题为"NVIDIA and Japan Bring Full-Stack AI and Robotics to Every Industry"的汇总文章，揭示此次公布的 Nemotron 合作只是更大棋局的一角。
在医疗与生命科学领域，佳能推出了日本首台 NVIDIA 加速的光子计数 CT 系统，富士胶片则商业化了日本首台基于 NVIDIA Blackwell 的全身 CT。安斯泰来（Astellas）已部署 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit，将 AI 智能体转变为自主生命科学科学家。SyntheticGestalt 发布了两款分子 AI 模型 ZAO 和 KOYA，其中 ZAO 在 9 项公开药物发现基准任务中排名世界第一。
在银行业，日本大型银行正在基于 NVIDIA Nemotron 和 Agent Toolkit 构建金融智能系统，将受监管的金融数据转化为可用的业务洞察。
在机器人领域，川崎重工计划使用 NVIDIA Holoscan IGX、Isaac GR00T 和 Cosmos 开发手术辅助、护理助理和医院运输机器人。OMRON 则利用 NVIDIA Metropolis VSS 技术增强自动化检测。
NVIDIA 在日本的全栈布局已经从单一的 GPU 供应扩展到模型、数据、框架、硬件和应用的完整闭环。
一张地图引发的十余条质疑
推文发布后，一个意外的话题在日文推友中激起讨论。推文配图中展示的日本地图被多位用户指出缺少了冲绳和北方领土（北方四岛/南千岛群岛）。用户 @ICGtrain 在推文中直接标注"⚠️沖縄と北方領土がありません"，@RinaK10 则质疑"NVIDIA は北方領土をロシアのもの、沖縄を米国や中国のものという認識なのか？"
截至发稿，NVIDIA 尚未对此作出回应，推文配图也未作更换。这一插曲虽然未影响合作本身的消息面，但在强调"日本本地化"和"数据主权"的语境下，一张不完整的地图确实显得刺眼。
开放模型正在改写国家 AI 竞赛的规则
此次 NVIDIA 在日本的动作，放在全球 AI 竞争的大背景下，有三重信号值得关注。
第一，开放模型正在成为国家 AI 主权的基础设施。 黄仁勋的原话是"They give countries, enterprises and researchers the freedom to inspect, improve, adapt, secure and deploy AI for their own needs."这与中国的自主可控、欧盟的 GAIA-X 云主权、印度的 Bhashini 语言 AI 项目形成了共振。国家级的 AI 自主不再是口号，而是正在落地的采购标准。
第二，日本的"垂类 AI"路线值得观察。 与中美追求通用大模型的竞争不同，日本此次的合作清单呈现出明显的行业垂直特征——电信的 LTM、能源的材料筛选、制造的物理 AI、金融的合规文档处理。在通用能力上追赶成本极高，但在垂直场景中做到极致可能是更务实的路径。
第三，NVIDIA 的生态系统正在从"卖铲子"升级为"造地基"。 从 Nemotron 开放模型到 NeMo 训练框架，从 NIM 微服务到 Cosmos 物理 AI，从 HGX 硬件到 Jetson 边缘计算——NVIDIA 在日本提供的不再只是一块 GPU，而是一套让整个国家跑在上面的 AI 操作系统。Deepu Talla 在简报中特意提到，NVIDIA 与日本的关系可以追溯到 30 年前与世嘉（Sega）的合作，以及今天与丰田（Toyota）的深度协作。如果这个国家级 AI 操作系统模式在日本跑通，韩国、德国、新加坡可能是下一站。届时，AI 竞赛的维度将从"谁的模型更强"转向"谁的基础设施更不可替代"。
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