Физический ИИ как национальная ставка: что стоит за новой программой Японии

30 июня 2026 года Министерство экономики, торговли и промышленности Японии (METI) объявило о запуске «Программы разработки мультимодальных базовых моделей для ИИ-роботов и физического ИИ». По итогам конкурса, который провело государственное агентство NEDO, из пятнадцати заявок были отобраны две организации: компания Noetra, учреждённая SoftBank, Sony, NEC и Honda, и Национальный институт передовых промышленных наук и технологий (AIST). В утверждённом бюджете первого года на программу заложено 378,3 млрд иен — около 2,4 млрд долларов. За пять лет объём поддержки может достичь 1 трлн иен.

Японская программа выделяется на фоне других национальных ИИ-инициатив узкой специализацией. Деньги идут не на универсальные языковые модели, где доминируют американские и китайские разработчики, а на «физический ИИ» — модели для управления роботами, автономными производственными линиями и транспортом. Такие модели обрабатывают, помимо текста, изображения, видео, звук, показания сенсоров и физические характеристики среды вроде износа и нагрева деталей.

Логика выбора в документах METI изложена прямо: главный актив Японии — накопленные за десятилетия производственные данные. Данные заводов, строек, логистических центров, медицинских и социальных учреждений почти не представлены в интернете и потому недоступны разработчикам универсальных моделей. Министр экономики, торговли и промышленности Рёсэй Акадзава описал это как «путь к успеху через данные, накопленные в сфере здоровья пожилых, реагировании на бедствия, на производственных площадках и при выводе из эксплуатации АЭС „Фукусима-1“».

Есть и оборонительный мотив. Японские предприятия, работающие на зарубежных закрытых моделях, передают производственные данные вовне и зависят от решений иностранных регуляторов и вендоров. Отечественная базовая модель, по формулировке министерства, нужна, чтобы «защищать производственные данные и уверенно использовать их в будущем». Третий аргумент — энергетика: у Японии низкая энергетическая самодостаточность, поэтому энергоэффективность моделей заложена в целевые показатели программы с самого начала.

Программа рассчитана на пять финансовых лет, с 2026 по 2030 год. Noetra разрабатывает мультимодальную базовую модель с опорой на потребности японских компаний, AIST ведёт исследования на перспективу вместе с японскими и зарубежными научными центрами. Заявка консорциума называлась «Исследования и разработка базовых технологий физического ИИ для приложений, нативных к реальному миру».

Noetra — проектная компания, созданная четырьмя корпорациями под эту задачу (до переименования — «Japan AI Foundation Model Development»). Её возглавил Хиронобу Тамба, старший исполнительный директор SoftBank и давний сторонник моделей японской разработки. Компания планирует расширить круг участников и инвесторов до более чем сорока компаний (Nikkei называет 44) из автопрома, электроники, логистики, телекома, ИТ и финансов. Замысел — межотраслевой контур от исследований до внедрения, в котором корпорации делятся данными, не раскрывая коммерческих секретов друг другу.

Программа продолжает линию GENIAC — действующего с февраля 2024 года проекта NEDO, через который государство субсидирует вычислительные ресурсы для японских разработчиков базовых моделей. Основной объём новых средств направлен на одну базовую модель, при этом GENIAC продолжает параллельно поддерживать отраслевые и робототехнические модели.

Хотя общий объём поддержки оценивается примерно в 1 трлн иен, контракты заключены только на первые два года. Каждый следующий год финансирования проходит процедуру stage-gate: комиссия с участием внешних экспертов дважды в год оценивает результаты и обоснованность дальнейших вложений — сначала одобряет бюджетную заявку, затем продолжение проекта и выделение средств на следующий год. Между аудитами предусмотрены ежеквартальные контрольные встречи для корректировки курса. Результаты аудитов будут публиковаться с учетом конфиденциальности.

Целевые показатели зафиксированы в логической модели программы.

Первая версия должна выйти уже в текущем финансовом году на уровне базовой производительности распространённых открытых моделей, дальше запланировано ежегодное наращивание модальностей и глубины рассуждений. К 2030 году модель должны использовать минимум 80% японских компаний, внедряющих физический ИИ при господдержке. По научной части заложено 30 публикаций на ведущих конференциях (CVPR, NeurIPS, ACL, ICRA) в первый год и 60 к 2028-му. Программа также должна внести вклад в сокращение выбросов CO₂ — порядка 60 млн тонн к 2035 году за счёт оптимизации промышленности, транспорта и зданий.

Программа опирается на два документа более высокого уровня. Базовый план по искусственному интеллекту, утверждённый кабинетом министров 23 декабря 2025 года, стал первым стратегическим документом во исполнение японского закона о содействии развитию ИИ. Стратегия ИИ-робототехники, принятая межведомственным советом 26 марта 2026 года, ставит цель занять к 2040 году свыше 30% мирового рынка ИИ-робототехники: METI оценивает этот сегмент примерно в 20 трлн иен при общем объёме рынка физического ИИ около 60 трлн иен (оценка McKinsey). 30 июня, объявляя исполнителей программы, министр Акадзава представил обновление стратегии: довести к 2040 году парк автономных ИИ-роботов в Японии до 10 млн единиц, расширив охват с 16 до 18 отраслей за счёт общепита с пищевой промышленностью и медицины. Программа базовой модели должна дать технологическую основу для этих целей.

Заявленные цифры — плановые ориентиры. И триллион иен на пять лет, и 10 млн роботов к 2040 году зависят от ежегодных аудитов, бюджетного процесса и технологических результатов Noetra.

Для Казахстана, объявившего 2026-й Годом цифровизации и искусственного интеллекта, японская программа интересна прежде всего конструкцией: бюджеты несопоставимы, но институциональные решения переносимы. Базовые элементы собственной ИИ-политики в стране уже есть: принят первый в Центральной Азии Закон об искусственном интеллекте, работает профильное министерство, запущены суперкомпьютерные кластеры Alem.Cloud и AI-Farabium совокупной ИИ-производительностью около 3,6 эксафлопса, развиваются национальные языковые модели KazLLM и Alem LLM. Вопрос следующего этапа — как превратить инфраструктуру в устойчивую экосистему. Из японского опыта можно вынести четыре ориентира.

Первый — выбор ниши по сравнительному преимуществу. Япония строит программу вокруг актива, который даёт ей уверенное преимущество, — промышленных данных. Для Казахстана та же логика указывает на домены с уникальными национальными данными: казахский язык и мультиязычная среда, горно-металлургический сектор, агропромышленность, транзитная логистика, государственные услуги.

Второй — финансирование под условием результата. Stage-gate с ежегодной переоценкой, внешними экспертами и публикацией итогов позволяет запускать длинные проекты без безусловных многолетних обязательств. Механизм стоит проанализировать по результатам первого года работы японской программы.

Третий — условия господдержки. В целевые показатели программы заложена ежегодная передача обученных весов сторонним японским разработчикам, так что доступ к результатам получает вся экосистема.

Четвёртый — энергоэффективность как исходное требование. Япония внесла низкое энергопотребление моделей в KPI с первого дня, понимая, что рост ИИ-нагрузки упирается в энергосистему. Это требование имеет смысл закладывать в национальные ИИ-проекты на стадии технического задания, с учетом обязательств Казахстана по достижению углеродной нейтральности и планов развития ИИ-инфраструктуры.

Первые результаты японского эксперимента ожидаются скоро: выпуск первой модели намечен на текущий финансовый год, первый этап stage-gate — одобрение бюджетной заявки на следующий год — пройдёт к осени 2026-го, а решение о выделении средств — в начале 2027-го.