APREX · EST. 2026
Den globale konkurransen om fysisk AI – altså AI-systemer som faktisk styrer og overvåker fysiske maskiner og prosesser – er i ferd med å hardne til. Mens OpenAI og Google konkurrerer om de store grunnlagsmodellene, og Nvidia bygger plattformene under dem, kjemper industriselskaper som Hitachi om en tredje posisjon: domeneekspertisen ingen av de store tech-selskapene besitter.
Tre lag i hierarkiet
Ifølge AI News har fysisk AI et tydelig lagdelt hierarki. Øverst troner de store modellselskapene med sine multimodale systemer. I midten sitter Nvidia med infrastruktur og utviklingsverktøy. Og nederst – men ikke minst viktig – finner vi industriprodusentene med tiår med driftserfaring fra kraftnett, jernbaner og fabrikker.
Hitachi argumenterer for at nettopp dette siste laget er avgjørende. Det er én ting å trene en modell på data. Det er noe helt annet å forstå hva som faktisk skjer inne i en gassturbinmotor eller et høyspentanlegg – og hva som kan gå galt.
I årevis har vi sett for oss neste bølge av AI, sentrert rundt å styrke frontlinjarbeidere, videreutvikle energiløsninger og fremme mobilitet. Den visjonen blir nå virkelighet.
Lumada som ryggrad
Kjernen i Hitachis strategi er den digitale plattformen Lumada, som selskapet nå videreutvikler til versjon 3.0 med fysisk AI som omdreiningspunkt. Plattformen er bygget for å konvertere industridata til konkrete beslutninger – ikke bare innsikt, men direkte styring av prosesser og maskiner.
I mars 2024 kunngjorde Hitachi et strategisk samarbeid med Nvidia for å integrere Lumadas industriløsninger med Nvidias AI Enterprise- og PhysicsNeMo-plattformer. Målet er blant annet digitale tvillinger av industrianlegg og optimalisering av fysiske eiendeler i sanntid.
Tester på seg selv først
En av Hitachis tydeligste strategiske valg er å bruke egne forretningsenheter som testlaboratorium – det selskapet selv kaller rollen som «customer zero». Løsninger piloteres internt før de tilbys eksternt. AI Center of Excellence, etablert tidlig i 2024, har allerede testet prototyper innen energi, industri og mobilitet – blant annet et verktøy for automatisk design av fabrikkmontasjelinjer.
Hva betyr dette for norsk industri?
Norge er tungt eksponert mot nettopp de sektorene Hitachi sikter seg inn mot. Olje- og gassindustrien er avhengig av pålitelig drift av komplekst utstyr under krevende forhold. Maritim sektor ser mot autonome operasjoner og prediktiv vedlikehold. Kraftnettoperatører sliter med kapasitetsplanlegging i et energisystem i rask endring.
De løsningene Hitachi beskriver – som strømsensorbasert maskindiagnostikk uten behov for ekstra hardware, eller AI-optimalisering av nettkapasitet – er direkte relevante for disse miljøene. Det er imidlertid verdt å merke seg at påstandene om 38 prosent lønnsomhetsforbedring innen 2035 kommer fra Hitachis egne ledere, og ikke fra uavhengig forskning.
Kappeløpet er i gang
Hitachis «Inspire 2027»-strategi setter ambisiøse mål om å bli et «digitalt kjerneselskap» der fysisk AI er sentralt. Med en global AI-fabrikk under oppbygging, basert på Nvidias nyeste Blackwell-arkitektur, og en portefølje som spenner fra jernbane til kraftnett, er selskapet tydelig på at de ikke nøyer seg med en nisjerolle.
Som Chetan Gupta, leder for Hitachis globale AI Center of Excellence, har uttalt til AI News: innen 2035 forventes AI å bli stadig bedre til å oppdage feil og stilleståede maskiner – og den forbedringen vil slå direkte ut på industriens bunnlinje. Spørsmålet er hvem som vil levere den teknologien, og hvem som vil kjøpe den.