日本启动万亿日元物理AI联盟：软银、索尼、本田、NEC共建国产大模型

2026年4月13日，日本宣布其迄今为止最大规模的主权AI投资计划。软银公司、NEC、索尼集团与本田汽车联合成立”日本AI基础模型开发”合资公司，目标是在五年内打造一款国产万亿参数基础模型，聚焦物理AI——驱动机器人、工厂产线与自动驾驶的系统，而非聊天机器人。

联盟结构与资金安排

新实体以民营部门联合体形式运作，软银公司（国内电信部门，非软银集团）与NEC主导模型架构与预训练，索尼集团贡献成像、传感器融合与游戏引擎资产，本田汽车提供0系列电动车自动驾驶数据及ASIMO后继项目的操作轨迹。Preferred Networks以借调工程师形式参与技术合作。

日本新能源与产业技术综合开发机构（NEDO）将在2026财年起五年内提供高达1万亿日元（约63亿美元）资助。四位创始人各持股超过10%，日本制铁、神户制钢所、三菱UFJ银行、三井住友银行与瑞穗银行作为投资方参与。

物理AI vs 生成式AI：战略赌注

该联盟的核心赌注在于物理AI——训练于多模态传感器数据、机器人遥操作轨迹与CAD级仿真环境的基础模型。首款交付物为约一万亿参数的稠密-稀疏混合模型，包含面向工厂自动化、自主移动与人形机器人的领域变体家族。初步生产模型计划2028年末有限部署，完整商业发布瞄准2030年大阪智慧城市展前。

这与当前主流的生成式AI形成鲜明对比：不是生成文本或图像，而是将感知转化为物理世界的实际行动。

技术架构

旗舰模型采用约一万亿参数的MoE Transformer架构，配备专门的视觉-语言-动作头。训练语料结合日语、英语、中文、韩语文本，自动驾驶轨迹与遥操作日志视频，3D场景表征，以及专有工业遥测数据。训练计算预算约为 8 × 10²⁵ FLOPs，略高于GPT-4级别。

架构分为三个模型家族：基础推理模型、面向操作的视觉-动作策略模型、自动驾驶世界模型。三者共享统一的分词器与嵌入空间，支持跨机器人形态的权重迁移。

训练基础设施将运行混合集群：软银北海道现有4,000 GPU H200集群、NEDO共同资助的目标2027年Q2完工的Blackwell Pod，以及从KDDI印西数据中心园区签约的突发容量。

全球主权AI投资对比

日本联盟是全球首个以私营-公共混合模式运作、聚焦物理AI而非纯语言模型的主权AI计划。

投资与市场反应

摩根士丹利MUFG在4月14日将索尼集团目标价上调8%，理由是”在日本AI堆栈内索尼图像传感器特许经营权结构性改善货币化”。野村维持软银公司评级不变，但将该联合体视为价值约每股150日元的长期看涨期权。花旗则提出质疑，认为1万亿日元 headline 包含既有NEDO承诺，实际新增资金更接近6,000-7,000亿日元。

五大预测

预测1： 2026年Q4前，NEDO共同资助的16,000-24,000 GPU Blackwell集群将在日本落地。

预测2： 2027年前，丰田、三菱电机或Rapidus中至少一家将作为第五位创始人加入，注资1-2万亿日元。

预测3： 联盟将选择授权许可而非开源发布权重，参考Meta Llama社区许可证模式，但附加日本数据驻留要求。

预测4： NVIDIA将在2027年GTC前推出”日本工业版Cosmos”参考设计。

预测5： 首个商业部署将出现在本田2027年0系列感知堆栈中，而非工厂场景——因为汽车ADAS验证周期比人形机器人部署更易规划。

核心风险

三大主要风险：治理僵局（四大财阀+政府监管）、AI人才招募困难（东京薪资水平与美国差距显著）、GPU与HBM供应链地缘政治中断。

结语

日本正在下一盘大棋：不是追赶ChatGPT，而是在物理AI这一全新赛道上建立难以复制的数据护城河——全球38%的工业机器人产值、41万台在役工业机器人、索尼占据半壁江山的CMOS图像传感器市场。如果数据信托机制能够干净执行，这套模式将成为所有其他主权AI计划研究的模板。如果执行失败，数据治理将成为扼杀联盟的核心瓶颈。