人工智能能在多大程度上解决护理和物流领域日益严重的劳动力短缺问题？没有GPU的学生是否能够准备好与世界竞争的舞台？ GENIAC-PRIZE 2026是由经济产业省和NEDO发起的总金额约为10亿日元的竞赛，就是试图用奖金和计算资源来回答这两个问题。
2026 年 5 月 29 日，经济产业省和新能源产业技术综合开发机构 (NEDO) 宣布启动“GENIAC-PRIZE 2026”，这是一项旨在社会实施人工智能和人力资源开发的有奖竞赛。
这是 GENIAC 项目的一部分，正在向公司和学生征集申请，主题分为两个：主题 1：“利用人工智能进行业务流程改革，帮助缓解必要工人的短缺”；主题 2：“开发开放平台模型，用于开发物理人工智能的开发人员（学生）。”总奖金高达6.3亿日元，其中主题1为6亿日元，主题2为3000万日元。主题2将向参赛者提供价值高达4亿日元的计算资源，总计10亿日元。
主题一报名说明会将于6月12日举行，主题二报名说明会将于6月23日举行。决赛及颁奖典礼定于2027年3月举行，奖金将于2027年5月发放。
从： 
提供总计约 10 亿日元奖金和计算资源的 AI 竞赛 GENIAC-PRIZE 2026 已经开始。
【编辑部评论】
“总计10亿日元”这个数字很引人注目，但真正值得注意的是：国家支持人工智能发展的方式正在发生变化。我感觉这是一个点
传统上，补贴主要采取先审方案、先发钱的方式。另一方面，GENIAC-PRIZE“赏金型”，即稍后向取得成果的人发放奖金是。政府不会提前决定谁会获胜，而是根据结果进行评估。以挑战者而不是国家承担失败的风险为代价，与提前限制名额的公开招募相比，大门敞开得更广。
GENIAC本身是经济产业省和NEDO于2024年2月启动的一个项目，旨在提高生成式AI的开发能力。重点是提供计算资源和社区管理。 GENIAC-PRIZE 是该奖项的一个分支，上一次（于 2025 年实施）的总成本约为 8 亿日元，涉及三个领域的四个主题：社会问题、政府办公室和安全。
这次“2026”与上一次的主要区别在于将主题缩小到两个就是这样。一是对支持该领域的重要工作人员进行工作改革，二是为学生开发“物理人工智能”的基本模型。与之前的临街面加宽相比，设计似乎变成了挖得更深、更精准的设计。
让我解释一下这里的关键词：“物理人工智能”。粗略地说，这是 NVIDIA 的 Jensen Huang 提出的 AI 进化四个阶段的最后阶段：感知 AI、生成 AI、代理 AI 和物理 AI。“在现实世界中理解、思考和移动的人工智能”是。这个想法是，在生成文本和图像的生成式人工智能之后，将会出现在物理空间中像机器人和自主机器一样运行的人工智能。
我认为主题2提供“价值高达4亿日元的计算资源”是很重要的。高性能 GPU 对于训练基本模型至关重要，但个别学生几乎不可能获得高性能 GPU。与其说是奖品，打开计算资源的大门是人力资源开发的核心。不是吗？
如果实现的话，可以在现实生活中使用的人工智能有可能进入护理、物流和建筑等劳动力短缺的领域。同时，日本还将培养一批能够参与全球体能人工智能竞赛的年轻人。日本长期以来一直坚持扭转“数字赤字”的一种方法您还可以看到它是这样定位的。
另一方面，仅有乐观是不够的。虽然赏金类型揭示了已取得成果的领域，但另一方面，很容易错过简单但重要的基础研究它存在结构性弱点。主题2的奖金仅为3000万日元，这可能会因如何考虑与计算资源的平衡而受到批评。
物理人工智能也有其自身的安全挑战。与生成的人工智能在屏幕上犯错误不同，人工智能在现实世界中运行的故障可能会导致对人员和财产的直接损害。只要发展具有竞争力，就会成为评价的重点。如何合并“你能安全停下来吗？”这个问题应该结合法规和指南的制定来提出。
尽管如此，这种准备“问题”和“舞台”而不是“答案”并邀请挑战者的政府形式可以成为更多未来创造者的滋生地。主题1的申请说明会将于6月12日举行，主题2的申请说明会将于6月23日举行。如果您有兴趣，何不先看看特别网站呢？
【术语解释】
生成AI
人工智能的总称，能够自行创建句子、图像、声音、代码等。它从大量数据中学习，并根据人类提示生成新内容。这是GENIAC旨在加强其开发能力的技术领域。
基本模型（Foundation model）
使用大量多样化数据进行预训练的大规模人工智能模型，可应用于多种应用。在此基础上创建个性化服务。据说开发基础模型的能力决定了生成式人工智能的竞争力。
物理人工智能
人工智能感知现实世界，做出推理和计划，然后采取实际行动。它被定位为在屏幕上完成的生成式人工智能的“下一个”，并且是机器人和自主机器的大脑。它被置于NVIDIA提出的四个进化阶段的最后阶段：“感知型AI→生成型AI→智能体型AI→物理型AI”。
基于代理的人工智能
人工智能不会等待人类的详细指令，如果给定目标，它会自主思考步骤并继续执行任务。它被认为是物理人工智能之前的一步。
计算资源（计算资源/GPU）
AI学习和推理所需的计算能力。训练基本模型需要大量高性能 GPU，因此确保它们是开发的主要障碍。本次大赛的主题2将提供高达4亿日元的奖金。
必要工作者
为医疗、护理、物流、零售、建筑等维护社会所必需的场所提供支持的工作者。该公司面临严重的劳动力短缺问题，需要通过人工智能进行业务改革（主题1）。
有奖项目（入门奖）
与预先审查计划并先分配资金的补贴不同，该系统根据取得的成果稍后颁发奖金。目的是扩大挑战之门。 GENIAC-PRIZE采用这种方法。
数字赤字
数字领域在海外支付的金额，如软件使用费、云使用费等，超过了收到的金额。 GENIAC 在日本的扩张仍在继续，而 GENIAC 的定位是改变这一趋势的举措。
黄仁勋
半导体巨头英伟达公司首席执行官。他被誉为将人工智能的进化分为四个阶段并将物理人工智能定位为下一代中心的人。
[参考链接]
GENIAC-PRIZE 2026 特别网站（外部）
本次大赛官方特设网站。这是主要信息来源，包括两个主题、奖金、如何申请以及如何参加信息发布会的详细信息。
GENIAC（经济产业省）（外部）
介绍整个GENIAC项目的经济产业省官方页面。总结了启动背景、支持内容、采用情况等。
NEDO赏金利用计划（NEDO）（外部）
运营GENIAC-PRIZE的NEDO的相关页面。您可以一次性查看赏金型计划的系统概要和相关信息。
什么是物理人工智能？ （英伟达）（外部）
NVIDIA 的官方术语页面，解释了物理 AI 的定义和必要的计算基础设施。概念可以暂时确认。
[参考视频]
[参考文章]
公布 NEDO 奖利用计划“GENIAC-PRIZE”获奖者（经济产业省）（外部）
上届 GENIAC-PRIZE 获奖者公布。颁奖典礼于2026年3月24日举行，共3个领域、4个主题，总金额约8亿日元。
总奖金：8亿日元，公开征集4个生成式人工智能开发主题：经济产业省和NEDO“GENIAC-PRIZE”（J-Net21）（外部）
一篇文章告知您 GENIAC 将于 2024 年 2 月推出，上届 GENIAC-PRIZE 奖金总额为 8 亿日元，公开征集 4 个主题。
经济产业省/NEDO：选择Google Cloud作为生成式AI基础设施开发的资源（Google Cloud官方博客）（外部）
据称，有 10 家公司参与了 GENIAC 的第一轮，并利用 GPU 取得了成果。本文支持计算资源的重要性。
什么是物理人工智能？ （SCSK）（外部）
一篇解释性文章，介绍了黄仁勋提出的人工智能进化的四个阶段，并将物理人工智能定义为在现实世界中起作用的人工智能。
[相关文章]
GENIAC 奖 |总奖金高达约8亿日元，生成式AI社会实现大赛获奖结果将于3月24日公布
直接这篇文章的去年版本。一本可以让你比较同一项目的奖金和主题构成的书。
软银、本田、索尼的“物理AI”联盟 |日本主权人工智能的成功机会
5月30日最新发表的相关文章，在国家战略背景下解读主题二“物理人工智能”。
物理人工智能和实体人工智能：2026年的转折点，连接“移动智能”和“创造智能的条件”
对物理人工智能概念的系统解释。非常适合帮助加深对术语的理解。
政务AI“源内”发布OSS的真实意图─解读政务AI设计理念
国产AI政策与公共采购的共同主题将从行政设计理念的角度进行补充。
[编者后记]
说实话，首先吸引我的就是奖金本身。但当我进一步研究它时，我的心被其他东西所吸引。国家正在为没有GPU的学生打开计算资源的大门。我感觉他们正在认真地努力增加未来创造者的数量。
对于像我这样渴望成为技术第一接触点的人来说，有更多机会接受这样的挑战是个好消息。如果您是正在阅读本文的学生，或者您担心该领域缺乏人力，那么这次比赛绝对不适合您。为什么不一起看看那扇门后面呢？