日本欲打造“机器人国家队” 拟采购2.75万颗英伟达Rubin! AI算力超级周期从云端迈向“物理AI”

智通财经APP获悉，日本政府与日本大型企业共同推动并组建的联盟——即新成立企业Noetra Corp计划从英伟达购买27,500颗下一代AI GPU，计划通过大规模采购NVIDIA Rubin架构AI GPU这一最前沿AI算力产品建设超大型AI算力基础设施集群，用于加速构建日本本土机器人基础人工智能模型，以及加速打造日本政府主导、政策支持，并集结顶尖企业的庞大机器人集群。

新成立企业Noetra Corp本质上是一个日本政府出资支持、由日本大型企业共同组建和运营的“国家队”项目。新成立的Noetra Corp由软银、Preferred Networks、NEC、富士通等数十家企业参与，负责建设大型数据中心并整合各公司的AI研发力量，计划从英伟达采购27,500颗采用Rubin架构的下一代AI GPU，用于开发日本本土基础模型，并最终打造面向机器人的“主权物理AI”系统;日本政府则主要扮演财政资助和产业政策推动者。

2.75万颗Rubin点燃“日本机器人国家队”，加之英伟达CEO黄仁勋此次前往日本与发那科、安川电机、川崎重工和富士通等老牌工业巨头合作推进物理AI协作，并将软银、NEC、日立、索尼、Preferred Networks等纳入Cosmos生态，以及英伟达AI芯片独家制造商——有着“芯片代工之王”称号的台积电最新公布的强劲超预期业绩与对于AI算力需求前景愈发乐观的未来展望，足以证明全球AI算力投资周期远未结束，算力扩张正在由美国超大规模云厂商主导的单一军备竞赛，升级为“云端AI、主权AI与物理AI”多中心共振。

豪购2.75万颗Rubin!政府出资3873亿日元押注物理AI，日本巨头们携手英伟达打造机器人AI国家底座

日本企业巨头们计划采购27,500颗下一代Rubin AI GPU并投入至少约24亿美元建设本土基础模型和大型数据中心，意味着GPU需求不再只依赖微软、Meta等商业客户，而是获得国家安全、技术自主和人口结构压力驱动的财政资本支持。Rubin也并非英伟达孤立的AI芯片产品，而是整合GPU、CPU、NVLink、网络和DPU的机架级AI工厂平台，日本此次采购由此将同步拉动HBM/DRAM/NAND存储芯片、先进封装、高速光学互连/光通信、数据中心电力设备与液体冷却系统的综合AI数据中心算力基础设施需求。

新成立的这家Noetra公司表示，将负责统筹这一项目并建设一座大型人工智能数据中心。截至明年3月，这家日本巨头们共同成立的新公司将从政府财政获得高达3,873亿日元(大约24亿美元)政府资金支持。包括日本传奇投资人孙正义掌舵的软银公司，以及日本汽车巨头丰田汽车公司支持的Preferred Networks公司和日本电气公司在内的数十家公司，正在协助组建并高效率运营Noetra。

日本的这笔最新AI算力基础设施订单规模可观，但与美国科技巨无霸微软公司最终建设配备数十万颗英伟达Vera Rubin架构CPU+AI GPU芯片的庞大数据中心计划相比，仍然较小。

这项计划是日本政府降低对外国技术依赖且全面强化国家安全的一系列重要举措之一。Noetra总裁丹波宏纪表示，日本拥有多家全球最大规模的最顶级工业化机器人制造商，因此有望打造出美国和中国人工智能超级系统之外的另一种选择。丹波宏纪曾负责领导软银公司主导的日本本土大语言模型的开发工作。

“我们的目标是创造一个真正的第三种选择——一个日本乃至其他国家都可以选择的方案。”丹波在接受采访时表示。他强调，Noetra的成立旨在整合数十家公司各自分散的大型人工智能项目。

这家合资企业计划于明年3月前发布一款前沿人工智能大模型，随后定期进行更新迭代。丹波表示，长期目标是在未来几年内推出一款专门面向最先进机器人应用的超级物理AI大模型。

Noetra将从软银、Preferred Networks、日本电气和富士通等公司调集工程师，这些公司均已开发了自己的独家人工智能大模型。软银拥有Sarashina大语言模型，Preferred Networks拥有PLaMo，而日本电气旗下的旗舰模型则名为cotomi。

开发本土物理人工智能模型，是日本建设全球领先人工智能与前沿人形机器人产业中心这一更广泛战略的核心。日本政府的目标是，到2040年占据预计规模达60万亿日元的全球机器人市场至少30%以上份额。

全球开发能够控制极度复杂行为且最为智能化前沿人形机器人动作系统的人工智能模型之争正在加剧。对日本而言，在人口不断减少且面临严重劳动力短缺的背景下，推动这项技术已成为一项非常迫切的任务。

“日本拥有非常多优秀的创意，但劳动力不足。”英伟达首席执行官黄仁勋周三在日本接受采访时对记者们表示，“借助自动化、人工智能和机器人技术，日本经济有望再次繁荣起来。”

从大模型军备竞赛到主权机器人竞赛，AI投资从云端扩散至物理世界

黄仁勋此次日本行的战略价值，也远高于一次普通的客户拜访。英伟达与发那科、安川电机、川崎重工和富士通推进物理AI协作，并将软银、NEC、日立、索尼、Preferred Networks等纳入Cosmos生态，实质上是在把日本多年积累的机器人本体、精密制造、传感器和工业数据，与英伟达的世界模型、数字孪生、训练平台及边缘计算栈绑定。AI需求由大语言模型训练进一步延伸至机器人仿真、强化学习、视觉推理和实时控制后，同一台机器人既需要数据中心训练算力，也需要Jetson等端侧推理算力资源，由此打开比传统聊天机器人更广、更持久的半导体需求曲线。

黄仁勋与30年前“救命恩人”的重逢具有品牌与历史叙事价值，但真正影响资产定价的，是英伟达对日本机器人本体、汽车、芯片设备、存储、材料和光通信供应链的系统性绑定。

据世嘉披露，黄仁勋在当地时间7月15日出席了世嘉(SEGA)举办的活动，与世嘉前社长入交昭一郎时隔多年再度同台。黄仁勋在活动上感慨地表示："如果没有世嘉所做的一切，如果没有入交昭一郎所做的一切，英伟达不会存活到今天。"

这段渊源可追溯至1996年前后。彼时刚成立不久的英伟达在为世嘉下一代主机开发图形芯片时，因技术路线押注失误导致项目彻底失败，公司濒临破产。黄仁勋主动向时任世嘉副总裁入交昭一郎坦承失败，而入交没有选择追责，反而推动世嘉向这家"断粮"的初创公司投资约500万美元。

物理AI并不是把聊天模型简单装进机器人，而是需要持续进行数字孪生仿真、合成数据生成、视觉—语言—动作模型训练、强化学习以及端侧实时推理;这会同时创造数据中心训练算力和机器人边缘推理需求。日本在工业机器人、精密制造和真实工厂数据方面具备比较优势，因此其AI投资逻辑不是复制美国通用大模型，而是建立一个连接“主权模型—机器人基础模型—工业设备”的第三极生态。

Vera Rubin能否按期量产，是这条产业链由叙事走向收入确认的关键变量。英伟达已明确表示Rubin正在进入全面量产阶段;从技术形态看，它也不是单一GPU升级，而是将Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6、ConnectX、BlueField和以太网交换芯片共同设计为机架级AI工厂，目标是相较Blackwell将推理每Token成本最多降低90%，并以约四分之一的GPU数量完成部分MoE模型训练。

黄仁勋在最新表态中对Vera Rubin延期的相关媒体报道的否认，有助于缓解客户推迟机房、电力和网络部署的重大尾部风险，但并不能完全消除HBM4、复杂电路板、液冷和机架集成的爬坡风险;投资者应观察的不是“芯片是否流片”，而是整机架出货、客户验收与稳定利用率能否同步兑现。

AI投资狂热降温，但是算力基础设施建设超级周期远未完结

近期AI算力股票集体回调更像是高估值、拥挤仓位、利率扰动和投资回报率焦虑引发的金融定价收缩，而不是产业资本开支已经逆转。资本市场正在终结对AI资产的无差别估值扩张，而真实算力需求正在从美国超大规模云厂商，扩散至主权AI、企业智能体与物理AI三条增量曲线。

7月部分AI主题ETF即使单日反弹，月内仍下跌约6%—8%，正体现股价与基本面之间的阶段性背离。投资层面的关键不再是无差别追逐所有AI资产，而是聚焦能够将持续资本开支转化为收入、现金流和技术壁垒的瓶颈环节——CoWoS/3D先进制程、HBM/DRAM/NAND存储芯片、数据中心高性能CPU、CoWoS级先进封装、机架互连、数据中心电力链条、AI服务器液冷系统，以及具备真实人形机器人落地能力的物理AI超级平台。“AI投资狂热”尚未终结，但市场已经从买故事进入验证订单、利用率与资本回报率的第二阶段。

日本由政府财政支持、软银等数十家企业参与组建的Noetra，拟采购27,500颗Rubin加速器，并已获得截至明年3月的3,873亿日元、约24亿美元政府资金，用于建设大型数据中心和本土基础模型;与此同时，英伟达与富士通、发那科、安川电机和川崎重工推进机器人AI合作，表明日本正把劳动力短缺、制造业自动化与技术主权转化为长期、非纯商业化的算力预算。

台积电最新业绩则为算力需求提供了最具含金量的AI芯片制造端以及AI算力产业链核心产能与需求端验证。台积电第二季度美元计价营收达到惊人的402亿美元远超分析师预期，同比增长33.7%;净利润达到7,065.6亿新台币，同比增长77.4%，毛利率与营业利润率分别升至67.7%和60.3%。高性能计算已占公司营收的66%，7纳米及以下先进制程占晶圆营收的77%，新导入的2纳米已贡献3%。

更加重磅的是，台积电三季度营收指引进一步升至446亿—458亿美元，该公司同时将2026年资本开支由520亿—560亿美元大幅上调至600亿—640亿美元，将全年美元营收增长指引提高至略高于40%，并追加1,000亿美元美国投资，使在美承诺总额达到约2,650亿美元。作为英伟达等核心AI芯片客户产能规划的最终产能与满足AI算力需求的制造链承接者，台积电以利润、利用率和资本开支共同表明：围绕先进制程逻辑芯片、最前沿2纳米制程和先进封装的AI算力基础设施需求能见度仍在上升，而非全球AI算力需求陷入萎靡时期。

在华尔街分析师们看来，AI算力主题的下跌更接近拥挤仓位去杠杆、利率与地缘风险冲击，以及市场对债务融资和投资回报率的重新定价。AI产业基础设施超级周期远未终结，但依靠流动性推动的无差别算力狂热，已经进入订单、利用率和资本回报率的残酷验证阶段。

美国银行(BofA)近日发布的研报则显示，预计到2027年，在AI智能体大浪潮之下AI推理算力持续激增的强力推动大趋势背景下，全球云计算和人工智能相关基础设施资本支出将达到1.5万亿美元，并指出，当前包括存储芯片股票的AI半导体夏季回调是一轮健康重置轨迹，而不是人工智能算力需求层面出现任何结构性变化。

来自华尔街金融巨头摩根士丹利的资深分析师Brian Nowak领衔分析团队7月12日发布最新研报，将全球市场规模最庞大的五家超大规模云计算与厂商(Meta、亚马逊、微软、谷歌、SpaceX)的2027/2028年资本开支预测再度显著上调，分别达到约1.2万亿和1.4万亿美元。该机构对于2026年美国大型科技巨头们资本开支预期则从一年前的4330亿美元大幅上修至8050亿美元。

摩根士丹利此次最新研究将Meta的2027年和2028年资本开支预测分别上调29%和22%，至2250亿美元和2500亿美元;将亚马逊相应预测上调 15%和29%，至3080亿美元和3180亿美元。摩根士丹利表示，资本开支超级周期尚未结束，但2026年以及2027年可能是增速最陡峭的年份，2028年以后决定股价的将不再只是“谁花钱最多”，而是“谁能最快把AI算力资源转化为营收、利润和自由现金流”。