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      日本終于開始動真格了

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        4月12日,一則消息在日本科技界引發了不小的震動。

        軟銀、NEC、本田、索尼集團——這四家代表著日本通信、IT、汽車、電子四大支柱產業的巨頭,聯合宣布成立一家名為“日本AI基盤模型開發”的新公司。

        我看到這則新聞時,腦子里第一個念頭不是興奮,而是一個問題:

        這一步,是不是來得太晚了?

        2022年11月,OpenAI推出ChatGPT,人類與AI的關系從此被徹底重寫。此后短短三年,美國的OpenAI、谷歌、微軟、Anthropic,中國的阿里、百度、DeepSeek,一個接一個地砸下重注,構建起各自的大模型生態。僅美國頭部四家AI企業,每年用于模型訓練的投入據稱已超過600億美元,折合成日元是9萬5880億日元,規模之龐大令人咋舌。

        而這段時間里,日本在做什么?

        坦率地說,日本一直在觀望,在討論,在開會——然后,依然在觀望。

        

        個別企業有過嘗試。NEC、富士通、NTT各自推進過小規模的日語大模型項目,軟銀也在國產生成AI方向悄悄布局。但這些努力如同各自為戰的孤軍,既缺乏規模,也缺乏協同。面對美中兩國以國家級資本和戰略意志構筑起來的AI長城,單打獨斗的日本企業連城墻的影子都摸不到。

        于是,才有了今天這家“日本AI基盤模型開發”的誕生。

        新公司的架構頗為講究。

        四家核心股東各持十數個百分點的股份,共擔經營責任。分工也有邏輯:軟銀和NEC負責構建AI的“大腦”——大規模基盤模型本身。本田和索尼則負責將這顆大腦植入各自的產品領域——自動駕駛、人形機器人、游戲娛樂、半導體。

        出資陣容同樣引人注目。日本制鐵、三菱UFJ銀行、三井住友銀行、瑞穗銀行三大都市銀行作為少數股東加入,AI開發企業PFN也參與模型構建。

        公司總部設在東京澀谷,初期匯聚約100名高水平AI工程師——這些人原本分散在各家公司,現在被集中到同一屋檐下。社長由曾在軟銀主導國產生成AI開發的骨干出任。

        政府那邊也沒有缺席。經濟產業省旗下的國立研究開發法人NEDO,正在公開征集國產AI開發企業,計劃在2026至2030年度的五年間提供總額約1兆日元的支持。“日本AI基盤模型開發”據悉即將提交申請,并被視為最有力的資助候選。

        

        日本AI基盤模型開發公司追求的AI社會的情景

        這家新公司究竟要做什么,目標是什么?

        簡單說,先做到“1兆參數”規模的大語言模型,再向更遠的方向進發——“Physical AI”(物理AI),也就是能夠驅動機器人和工廠設備自主運轉的下一代AI。

        “Physical AI”這個概念,是理解這次日本戰略的關鍵詞。

        ChatGPT這類生成AI,本質上是在處理人類語言。而Physical AI要做的,是讓AI真正進入物理世界——驅動機械臂完成精密裝配,讓工廠的生產線實現自主調度,讓人形機器人讀懂環境、做出判斷、采取行動。這個領域,需要大量來自制造現場的工業數據,而不僅僅是互聯網上的文字。

        而這,恰恰是日本的潛在優勢所在。

        

        日本是制造業大國,幾十年積累下來的工廠運營數據、設備參數、工藝流程,是美國硅谷的AI公司很難輕易復制的。如果這些數據能夠有效喂入AI模型,那么日本在Physical AI(物理AI)領域或許真的有機會彎道超車,走出一條差異化的路徑。

        這也是此番日本官民聯手的邏輯起點。

        然而,理想與現實之間,從來都橫著一道溝壑。

        有經濟評論家算了一筆賬:美國頭部AI企業的年度訓練投入折算下來超過600億美元,而日本全行業AI投資加總,連1兆日元都達不到。差距不是一個量級,而是十倍乃至數十倍。日本這一次是不是雷聲大雨點小?

        這一次,有幾個信號讓我覺得,或許與以往不一樣。

        其一,參與者的層級夠高。軟銀的孫正義近年來在AI方向的押注之重、之堅,有目共睹。本田和索尼若非真正看到了應用場景的價值,不會愿意把自己的核心產品戰略綁上一條還未驗證的船。

        其二,政府的支持力度夠實。1兆日元不是一個空洞的口號,NEDO的采購機制意味著這筆錢有較為清晰的落地路徑。

        其三,目標足夠具體。不是泛泛的“追趕中美”,而是鎖定Physical AI這個細分方向——這是一個美中尚未完全建立統治性優勢、日本制造業數據積累恰好能發揮作用的交叉地帶。

        

        位于富士山下的“豐田未來城”,將成為日本最大的AI試驗城。

        當然,疑慮也是真實的。100人的團隊,對于構建世界級AI模型來說,仍然是杯水車薪。1兆參數的目標,不過是趕上當前主流大模型的及格線,談不上領先。而日本AI人才的長期短缺問題,不是成立一家新公司就能解決的。

        但有時候,方向比速度更重要。

        日本的問題不是缺乏能力,而是缺乏整合能力的意志。這一次,四家代表著日本工業脊梁的企業選擇坐在同一張桌子上,共同押注一個尚不確定的未來——這本身,已經是一種歷史性的姿態。

        棋局還在開局階段,勝負遠未分曉。但至少,日本終于落子了。

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