日本 PFN 攜手傳奇晶片設計師 Jim Keller：光電融合生成式 AI 處理器獲 NEDO 採納，2031 年前開發

日本 Preferred Networks 與 Tenstorrent 宣布共同開發搭載光電融合技術的生成式 AI 處理器，獲日本 NEDO 研究開發事業採納。PFN 負責 3D 記憶體 AI 小晶片、Tenstorrent 負責機密運算 CPU，計畫延續到 2031 年度。

日本 AI 公司 Preferred Networks（PFN）與美國 Tenstorrent 在 10 月 20 日宣布結盟，共同研發一套搭載光電融合技術的生成式 AI 處理器系統。這項合作隨即獲得日本新能源・產業技術綜合開發機構（NEDO）的公募採納，正式納入「後 5G 資訊通訊系統基礎設施強化研究開發事業」的先進半導體項目，研發期一路排到 2031 年度。

用光取代電：AI 運算的下一個瓶頸

這次合作的核心賭注是「光電融合」——把處理器之間傳輸資料的方式，從電訊號換成光訊號。隨著模型規模膨脹，晶片之間的資料搬運耗電與頻寬已成瓶頸；以光傳輸取代，不只能拉高吞吐，還能顯著壓低功耗。兩家公司計畫以光互連串起多個小晶片（chiplet），組成能同時高效執行生成式 AI 訓練與推論的 xPU 系統。

分工上各展所長：PFN 操刀搭載 3D 記憶體的高記憶體頻寬 AI 小晶片——生成式 AI 的速度往往卡在處理器與記憶體之間的資料搬運，把記憶體往三維方向堆近處理器，正是解法；Tenstorrent 則負責基於開放架構的 CPU 小晶片，並內建「運算中的資料也受保護」的機密運算功能，為雲端與共享 AI 基礎設施處理敏感資料鋪路。

日本版「去輝達化」的國家隊

Tenstorrent 由傳奇晶片設計師 Jim Keller 領軍，操刀過 AMD Zen、Apple A4/A5 與特斯拉自駕晶片，如今以 RISC-V 開放架構打造 GPU 替代方案；PFN 則是日本國產大型語言模型 PLaMo 的開發者，其 MN-Core 系列處理器曾三度在超級電腦省電排名奪冠。兩者的結合，被視為日本在先進半導體設計與製造能力上的一次國家級押注。

參戰陣容還包括東京大學、神戶大學、東洋大學、海洋研究開發機構（JAMSTEC）與日本原子力研究開發機構（JAEA），鎖定 AI for Science 與實體 AI（Physical AI）等應用場景做實證。計畫期滿後，雙方目標把成果轉向 AI 代理等商用落地。五年期的開發長跑，今天才鳴槍。

資料來源：ITmedia AI＋（2026-10-21）、Impress Watch（2026-10-21）、TECH+（Mynavi，2026-10-21）。