日本科技巨頭聯手打造兆級AI：不是聊天是「實體 AI」的世紀之戰

在全球瘋狂追逐生成式語音模型、瘋狂寫文章、忙著打造聊天機器人的同時，日本卻冷不防拋出一顆「兆級參數」的超級AI——但目標不是寫Email，而是開車、工廠流水線、自動化機械手臂。說白了，這是一場「實體 AI」的世紀之戰，是日本產業的「硬」實力要與矽谷、北京的「軟」實力正面衝突。

1️⃣ 從「數位赤字」說起：日本不想再當冤大頭

過去十年，日本把大量國內資料（如工業感測數據、醫療影像、工廠製程日誌）一股腦送上美國的雲端平台，交給 OpenAI、Google、Microsoft 這些外部 AI 巨獸去訓練模型。這被稱為「數位赤字」（digital deficit）——日本企業不但要付費使用外國 GPU 伺服器，還得把最核心的產業知識直接送給潛在的競爭對手。於是，東京決策者決心：自己的資料要用自己的模型，訓練在自己家裡的硬體上。

2️⃣ 億萬合資公司：SoftBank、NEC、Honda、Sony 連袂出擊

2025 年底，SoftBank、NEC、Honda、Sony Group 四大日本科技巨頭共同宣布成立「Japan AI Foundation Model Development」（日本 AI 基礎模型開發公司），資本額高達數十億美元。根據公開資訊，SoftBank 與 NEC 主責 AI 核心技術與高效能運算（HPC）平台；Honda 把成果落地到自駕車與移動服務；Sony 帶來多年的機器人與遊戲硬體研發能量；至於主力 AI 開發團隊，則是由東京本土的 Preferred Networks 負責打造兆級參數的「實體 AI」模型。

3️⃣ 「兆參」是什麼概念？參數量破兆的 AI 硬在哪裡？

傳統語言模型（如 GPT‑4）大约有千億參數，已經是天文數字；而「兆參」模型則是把參數數量直接提升十倍。這不只是一場「堆參數」的比賽，而是要在極短時間內完成硬體算力、資料傳輸、模型並行三大挑戰。NEC 超算中心正加緊部署新一代 GPU 叢集，目標是每秒處理 exa-flop 等級的運算需求；SoftBank 则在軟體層面打造全新訓練框架，讓兆參模型能在分散式節點間無縫協作。

4️⃣ 只做「不做聊天」的 AI——Physical AI 的核心精神

這次日本要做的不是「寫詩」或「聊天」的生成式模型，而是「Physical AI」——讓 AI 擁有感知、環境理解與即時決策的能力，直接賦能機器人手臂、自駕轎車、工廠流水線。例如，Honda 的自駕系統可以把道路感測器即時生成的 3D 點雲直接喂給兆參模型，模型在毫秒級輸出煞車、轉向、加速指令；NEC 的工廠則可以把感測器收集的製程數據即時投射到 AI 模型中，自動辨識異常並下達調整參數——這是傳統雲端 AI 做不來的。

5️⃣ 龐大的「國家隊」：銀行、鋼鐵、政府的資金加持

除了四大科技巨頭，日本的金融與基礎工業也全程護航。MUFG Bank、Sumitomo Mitsui Banking、Mizuho Bank 以及 Nippon Steel、Kobe Steel 等鋼鐵巨頭，都以投資者身份參與了這次的兆參計畫。政府層面，NDEO（國立研究開發法人）已承諾在 2026 年起的五年內投放約 ¥1 兆（日幣約 6.28 億美元）的 AI 扶植金，重點補助硬體採購與人才培育。這不只是產業升級，更是一場「國家AI戰略」的總動員。

6️⃣ 為何 SoftBank 突然「倒向」本土？

諷刺的是，SoftBank 去年才帶頭參與了 OpenAI 的 400 億美元融資，現在卻在自己的後院設立「去美化」的 AI 平臺。業界解讀，SoftBank 已經意識到「依賴國外模型」的政治與商業風險：美國政府的出口管制、數據主權問題、以及日益高漲的 AI 監管成本，都在逼迫軟銀必須把核心技術「留在日本」。這一次的兆參專案，正是 SoftBank 從「投資者」轉變為「技術擁有者」的關鍵一步。

7️⃣ 全球 Physical AI 熱潮：美、中、台的佈局

日本並不是唯一看到「實體 AI」價值的國家。特斯拉（Tesla）已經在自駕卡車與人形機器人專案上投入數十億美元；OpenAI 也開始資助 AI/機器人新創，目標在 2030 年前讓機器人可以在工廠搬重物；中国则在「十四五」規劃裡明確寫下兆級 AI 與機器人融合的國家戰略。台灣的 AI 指標公司如華碩、宏碁也在布局智慧製造、工廠物聯網，只是受限於資源與市場規模，仍在觀望日本的示範效應。

8️⃣ 人才荒與技術缺口：最大的不確定性

兆參模型的訓練需要上千名頂尖 AI 工程師、系統架構師、與硬體加速人才。日本本土雖然有東京大學、早稻田等 AI 研究重鎮，但與美國的矽谷、加拿大實驗室相比，人才供給仍顯吃緊。這也是為什麼公司要在未來三年內在半導體、雲端、與 AI 實驗室三條線上同步徵才，甚至祭出高薪與股票選擇權吸引海外工程師。

9️⃣ 2030 年的應用願景：從工廠到城市的全方位落地

根據 NEDO 的規劃，兆參「實體 AI」的首批商業化應用將在 2030 年前出爐。 Honda 預計在 2028 年推出 Level 4 自駕計程車，採用兆參模型即時決策；NEC 與 Toyota 合作的智慧工廠將實現全自動化品質檢測；Sony 的機器人手臂則可能在物流中心做到「揀貨、分類、包裝」一條龍。未來的城市基礎設施，如自適應交通號誌、道路監控、救災機器人，也都會直接或間接受益。

🔟 對台灣產業的啟示：我們該如何借鏡？

台灣在半導體、先進製程、與 AI 硬體上已有全球領先的供應鏈。當日本開始把 AI「硬」化，台灣的 IC 設計與晶圓代工將迎來更大的 AI 加速器需求。同時，若能結合本土的「軟體」與「區塊鏈」技術，打造自主的資料治理平臺，或許能在「資料不出國」的安全框架下，分一杯羹。甚至在「智慧型手機」與「IoT」端側 AI 上，能搶先部署輕量化的兆參模型，推動全新使用情境。

結語：不再只當旁觀者，日本的兆參 AI 正站在歷史的叉路口

從「數位赤字」到「兆參夢」，這不僅是一個技術宣言，更是一場產業主權的重新排列。當全世界都在為「聊天」模型瘋狂時，日本選擇把 AI 送上車間、工廠、甚至城市的每一條街道。這條路能否走通，決定了未來十年全球 AI 版圖的形狀。台灣或許可以從中學到：只要能把「AI」與「硬體」綁在一起，就能在這場實體 AI 競賽裡，搶下屬於自己的位置。