Le Japon lance le projet d’IA national « Noetra » : NVIDIA fournit 27 500 puces GPU Rubin, et 44 entreprises et organisations, dont Sony et SoftBank, participent.

Message de BlockBeats : le 17 juillet, au Japon, le projet de développement d'un modèle de base multi-modal domestique « Noetra » a officiellement été lancé le 16 juillet. Les entreprises partenaires clés sont Sony Group, SoftBank, NEC et Honda. Au total, 44 entreprises et organisations participeront au financement, couvrant des secteurs variés comme la fabrication, la finance, la logistique et les communications. Des ingénieurs d'institutions telles que l'Institute of Industrial Science and Technology Comprehensive Research Institute (AIST) et Preferred Networks rejoindront également l'équipe de recherche. Ce projet fait partie du programme « Développement de modèles de base multi-modaux pour des robots d’IA et l’IA physique » promu par le ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie (que NVIDIA appelle officiellement le FRONTia Project). L’objectif est de créer un modèle de base domestique destiné à des scénarios d’IA physique comme les sites de fabrication et les robots, plutôt que de se limiter à ajouter un simple assistant conversationnel en japonais.

Au niveau matériel, Noetra collaborera avec NVIDIA pour construire une plateforme de calcul équipée d’environ 27 500 GPU Rubin les plus récents et de 13 750 CPU Vera. Elle adoptera l’architecture des serveurs en racks NVIDIA Vera Rubin NVL72 et la plateforme DSX. La capacité électrique prévue est de 140 mégawatts. Le projet prévoit de démarrer les travaux en avril 2027 et une mise en service en juin 2028 ; à cette date, il deviendra l’infrastructure de calcul d’IA la plus importante du Japon.

La feuille de route de recherche se déroulera en trois étapes : à partir de l’exercice 2026, développement de modèles de base d’inférence centrés sur des agents d’IA et le traitement du langage naturel ; à l’exercice 2028, réalisation d’un modèle de base entièrement multi-modal avec fusion transparente du texte, des images, de la vidéo et de l’audio ; à l’exercice 2030, réalisation d’une IA native du monde réel capable de comprendre l’espace et les propriétés physiques, avec pour application finale des domaines tels que la fabrication, la logistique, la santé et les communications.