《日本时报》：日本应将人工智能重点用于工厂现代化
日本评估其在人工智能领域的竞争力时，不应看采购芯片的数量或数据中心的容量，而应看人工智能在制造业中的部署规模。政治经济学教授布鲁诺·S·塞尔吉在《日本时报》的一篇文章中表达了这一观点。
作者指出，日本企业已经在生产流程中直接使用人工智能。在爱知县大府市的丰田铝铸造厂，模型在每个周期中分析4万个数据点，并在金属冷却前预测缺陷。在山梨县忍野村的FANUC工厂，人工智能根据振动数据判断机器人电机发生故障的风险。
在丰田市附近的武藏精密企业，一只机械臂检查齿轮：它将零件在光源前旋转，并在两秒内发现缺陷。文章称，这类系统直接在工厂内使用一至两个图形处理器运行，约需5至10千瓦电力。
押注推理
塞尔吉称，工业推理是日本的关键方向。与训练大型模型不同，这类解决方案必须在零件制造地以最低延迟运行。他认为，丰田无法将铸造数据发送到远程数据中心后等待回应，而FANUC也不能允许云服务故障导致生产线停摆。
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作者还指出，日本面临劳动力短缺、人口老龄化以及生产率温和增长持续时间较长的问题。他认为，将人工智能用于质量控制、预测性维护和能源消耗优化，可能比扩大数据中心的计算能力更快创造经济价值。
小企业面临的障碍
作者将电力接入和漫长的基础设施审批程序列为主要限制因素之一。近60%的新增数据中心需求集中在大东京地区，当地电网主要是为办公楼设计的。同时，根据2025年全国中小企业调查，只有16%的受访者表示在运营活动中使用人工智能。
文章建议简化制造商接入小型推理系统的程序，并将功率为2兆瓦的工厂边缘数据中心视为工业基础设施而非商业基础设施。作者认为，成功标准应包括完成现代化改造的工厂数量、消除的缺陷、节省的能源以及员工生产率的提高。
