日本科技巨頭軟銀、NEC、本田與索尼集團於 2026 年 4 月 12 日正式成立「日本 AI 基礎模型開發株式會社」，是日本國產人工智能的重要戰略佈局。四家日本科技巨擘於 2026 年 4 月在東京澀谷聯合成立 AI 新公司，目標是打破美中兩國對全球 AI 基礎模型的技術壟斷。公司以公私合作方式集結約 100 名 AI 開發人員，冀於 2030 年前開發出參數規模達約 1 萬億的超大型 AI 基礎模型，並向全日本企業開放使用。
新公司的股權架構與資金規模、「物理 AI」的技術路線圖，以及日本政府以 1 萬億日圓國家資金支援這場 AI 主權之戰，是三個焦點議題。
四大巨頭聯手，百億資本背書
「日本 AI 基礎模型開發株式會社」總部設於東京澀谷區，軟銀、NEC、本田及索尼集團四家企業各持股逾 10%。三菱 UFJ 銀行、三井住友銀行、瑞穗銀行、日本製鐵以及神戶製鋼所以少數股東身份參與出資，合計參股企業達八家以上。公司總裁將由曾主導軟銀 AI 開發業務的高管出任，AI 開發初創企業 Preferred Networks（總部位於東京千代田區）亦會在模型構建層面展開技術協作。
根據共同社 2026 年 4 月 12 日報道，新公司計劃招募約 100 名 AI 工程師，集中資源攻克單一方向：建立足以比肩全球頂尖系統的萬億參數基礎大模型。軟銀與 NEC 主導底層基礎模型的研發，本田與索尼則計劃將相關技術分別應用於自動駕駛、機械人、遊戲及半導體等垂直業務領域，研發與應用雙軌並進。
「物理 AI」重塑製造業版圖
「物理 AI」是新公司最具前瞻性的戰略核心，概念是將高性能 AI 基礎模型直接嵌入工業機械人、工廠自動化系統及自動駕駛車輛等硬件裝置，令機器具備感知、決策與自主行動的能力。科技分析平台 Let’s Data Science 指出，新公司長遠目標是開發可直接驅動製造業與機械人領域的次世代 AI 系統，而非僅為日本企業提供高性能 AI。
Counterpoint Research 聯合創辦人 Neil Shah 指出：「軟銀的 AI 策略覆蓋全產業鏈，從基礎半導體與軟件，到基礎設施、機械人及創新雲服務，無所不包。」索尼的感應器與遊戲技術、本田在汽車與機械人工程的累積，加上 NEC 在企業 IT 的深厚經驗，理論上可為物理 AI 的落實提供全棧支援。英文媒體《Korea Economic Daily》亦指出，新公司最終目標是在 2030 年前將 AI 引入實際應用，並在物理 AI 賽道上確立日本相對於美中的競爭優勢。
千億日圓國家資金護航
此次產業結盟獲日本政府強力政策背書。日本新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）已於 2026 年 3 月下旬正式開放 AI 開發支援計劃的申請窗口，計劃在 2026 財年起的五年內提供總額高達 1 萬億日圓（約 490 億港元）資助，新公司是此資金計劃的重點資助對象。結合企業自籌資金，外媒估計整體公私合計投資規模可達約 3 萬億日圓（約 1,470 億港元）。
從更宏觀的政策脈絡來看，日本在 AI 主權佈局上的努力早已多線推進。富士通已於 2026 年 2 月宣布在笠島工廠投產「日本製造」的主權 AI 伺服器；半導體初創公司 Rapidus 亦持續推進本土先進製程晶片研發；日本政府更通過《經濟安全保障推進法》，將 AI 基礎設施納入「關鍵基礎設施」範圍加以保護。一連串部署背後，是日本政府以國家戰略回應中美 AI 霸權爭奪的明確意志。《太平洋廣場》分析媒體亦指出，中國在能源與算力基礎設施上的大規模擴張，已令日本感受到前所未有的技術追趕壓力。
軟銀從投資者蛻變為 AI 主導者
對軟銀而言，「日本 AI 基礎模型開發株式會社」的成立並非孤立之舉，而是掌門人孫正義宏大 AI 版圖的最新一步。軟銀目前持有 OpenAI 約 11% 股份，累計投資金額已逾 320 億美元（約 2,500 億港元），是 OpenAI 最大私人投資者之一；同時，軟銀以 65 億美元（約 500 億港元）收購美國半導體公司 Ampere Computing，並積極構建面向企業客戶的 AI 平台「Frontier」。孫正義曾公開宣稱，超越人類智能一萬倍的「人工超級智能」將在十年內出現，顯示他在 AI 賽道上押注全部的決心。
以此視角觀之，國內新公司的成立既是軟銀深耕日本企業市場、強化本土 AI 生態系統的戰略必要，亦有助於確立日本科技業在全球 AI 領域的技術話語權，避免淪為美國或中國 AI 技術的單純使用者。截至 2026 年 4 月 13 日，公司尚未披露首批訓練數據集的構成，以及與 OpenAI 等外部夥伴的協作邊界。
隨著「日本 AI 基礎模型開發株式會社」正式起跑，企業界最迫切面對的課題，是如何在 2030 年前提前部署物理 AI 應用——從供應鏈到工廠自動化，先行佈局者將獲得顯著的效率紅利。然而，日本能否在工程人才缺口與算力競賽的雙重壓力下，真正躋身全球物理 AI 第一梯隊？這將是未來數年最值得追蹤的產業命題。
資料來源：Kyodo News 共同社 | Let’s Data Science | The Nation Thailand | AI Business Review | Korea Economic Daily