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      日本,急了

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      進(jìn)入AI第一梯隊,幾乎沒有可能。

      文 | 華商韜略 楊彼得

      日本,終于急了。

      4月12日,日本科技圈傳來重磅消息,軟銀、NEC、本田、索尼集團(tuán)宣布聯(lián)合成立“日本AI基礎(chǔ)模型開發(fā)公司”。

      這四家企業(yè),分別是日本通信、IT、汽車與電子四大支柱產(chǎn)業(yè)的重要代表。四大巨頭聯(lián)手攻堅AI研發(fā),已經(jīng)不能簡單視為一次企業(yè)合作。

      它更像是一個信號:日本開始用國家級協(xié)同的方式,追趕AI競爭。

      【01 想干什么?】

      這家新公司總部,設(shè)在東京澀谷,初期計劃匯集約100名AI工程師。社長由一位曾在軟銀主導(dǎo)國產(chǎn)生成式AI開發(fā)的核心骨干出任。

      在股權(quán)結(jié)構(gòu)上,軟銀、NEC、本田、索尼四家核心企業(yè)各持十?dāng)?shù)個百分點(diǎn)股份,共同承擔(dān)經(jīng)營責(zé)任。此外,日本制鐵、神戶制鋼所,以及三菱日聯(lián)、三井住友和瑞穗三家大型銀行也參與了出資。AI公司Preferred Networks則加入了模型開發(fā)。

      從分工來看,軟銀和NEC負(fù)責(zé)構(gòu)建AI的底座,即基礎(chǔ)模型的開發(fā)與大規(guī)模算力設(shè)施建設(shè)。而本田與索尼則計劃將AI應(yīng)用導(dǎo)入自動駕駛、機(jī)器人、游戲、影音娛樂及半導(dǎo)體等具備實(shí)體交互能力的領(lǐng)域。

      更關(guān)鍵的是,這套模型并不只服務(wù)于股東企業(yè)內(nèi)部,而是計劃向日本企業(yè)整體開放,并逐步延伸到機(jī)器人控制等更復(fù)雜的場景。

      換句話說,這家公司從一開始就試圖,讓AI不只是被研發(fā)出來,而是能夠直接進(jìn)入產(chǎn)業(yè)系統(tǒng),在真實(shí)場景中運(yùn)轉(zhuǎn)。

      從目標(biāo)上看,第一步是完成一個一兆參數(shù)規(guī)模的基礎(chǔ)模型,第二步則是向?qū)嶓wAI(Physical AI)推進(jìn)。

      如果說生成式AI主要處理語言與信息,實(shí)體AI要解決的則是行動本身。讓AI進(jìn)入物理世界,驅(qū)動機(jī)器、參與生產(chǎn),正是日本少數(shù)仍然具備優(yōu)勢的領(lǐng)域。

      日本的盤算是,與其在通用大模型賽道上與中美正面競爭,不如轉(zhuǎn)向這個尚未形成絕對壟斷的交叉地帶,用制造業(yè)優(yōu)勢換取一條差異化路徑。


      ▲圖源:靜說日本

      當(dāng)然,這次四大巨頭抱團(tuán)還有一個非常現(xiàn)實(shí)的目標(biāo),爭取政府資金支持。

      日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省旗下的NEDO,正在公開征集國產(chǎn)AI開發(fā)企業(yè)。該項(xiàng)目計劃在2026至2030年間提供總額約1萬億日元(約合427.96億元人民幣)的資金支持。一旦入選,這家公司將在未來五年獲得穩(wěn)定資金來源,為長周期、高不確定性的技術(shù)投入提供制度保障。

      這也意味著,這一項(xiàng)目已經(jīng)具備了國家工程的雛形。

      但也正因如此,才讓人不得不追問:日本為什么突然讓幾家頭部企業(yè)坐到同一張桌子上?

      答案很簡單,日本AI產(chǎn)業(yè)的動作,實(shí)在太慢了。

      【02 慢在哪兒?】

      過去幾年,日本AI產(chǎn)業(yè)的慢,不是簡單的技術(shù)落后,而是一整套結(jié)構(gòu)性問題疊加的結(jié)果。

      第一個癥結(jié),是觀望文化。

      自ChatGPT掀起生成式AI浪潮以來,中美企業(yè)迅速搶位,在技術(shù)研發(fā)、場景落地、資本投入上持續(xù)加碼。而日本的主流節(jié)奏,卻是“先討論,再評估,然后繼續(xù)觀望”。

      這種節(jié)奏背后,有其深層的文化邏輯。日本企業(yè)長期強(qiáng)調(diào)穩(wěn)健經(jīng)營,傾向于驗(yàn)證成熟路徑,而非押注不確定性。這在制造業(yè)時代是優(yōu)勢,但在AI這種需要快速迭代、容忍試錯的領(lǐng)域,謹(jǐn)慎反而變成了高成本的遲疑。

      2022年11月ChatGPT發(fā)布,兩個月內(nèi)全球用戶破億。但直到2023年5月,日本才新設(shè)“人工智能戰(zhàn)略會議”。而在當(dāng)年,中美分別完成多輪產(chǎn)品迭代,GPT-4發(fā)布、Gemini上線,文心一言、通義千問相繼推出。窗口期,就在一次次評估會議中悄然關(guān)閉。

      第二個癥結(jié),是內(nèi)部割裂。

      日本并非沒有布局。NEC推出了面向企業(yè)的日語大模型cotomi,NTT發(fā)布了專注日語處理的tsuzumi,富士通在醫(yī)療、制造等垂直領(lǐng)域推進(jìn)AI落地。軟銀的核心目標(biāo)則是,掌握AI時代的關(guān)鍵資源,包括算力、芯片、大模型與能源等。

      單看每一家,都有動作,都有方向。但問題在于,這些努力分散在各自的體系內(nèi),缺乏統(tǒng)一平臺和協(xié)同機(jī)制。

      對比之下,差距一目了然。美國是微軟與OpenAI式的深度綁定,資本、技術(shù)、市場三位一體;中國是大廠與國家資源的集中推進(jìn),方向統(tǒng)一、合力明顯。

      而日本長期處于“各做各的”狀態(tài),既缺乏頂層整合,又沒有形成系統(tǒng)能力。

      第三個癥結(jié),是產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的錯位。

      日本依然是全球制造業(yè)強(qiáng)國,在精密設(shè)備、工業(yè)機(jī)器人、傳感器等領(lǐng)域擁有深厚積累。發(fā)那科的工業(yè)機(jī)器人、基恩士的傳感器、信越化學(xué)的半導(dǎo)體材料,在全球市場長期占據(jù)主導(dǎo)地位。

      但AI的競爭邏輯,與制造業(yè)并不在同一維度。前者依賴數(shù)據(jù)規(guī)模、算法演進(jìn)與算力投入,強(qiáng)調(diào)開放生態(tài)與快速試錯。后者則強(qiáng)調(diào)工藝控制、長期積累與穩(wěn)定迭代。

      “制造強(qiáng)”并不會自動轉(zhuǎn)化為AI強(qiáng),過往的成功經(jīng)驗(yàn)反而容易形成路徑依賴。當(dāng)全球競爭已經(jīng)轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)—模型—應(yīng)用”的閉環(huán)時,日本仍有一部分能力被鎖定在硬件優(yōu)勢的舊軌道上。

      第四個癥結(jié),是人才匱乏與市場基礎(chǔ)薄弱。

      據(jù)日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省統(tǒng)計,到2030年,日本預(yù)計將面臨最高約79萬名軟件工程師的缺口,其中AI領(lǐng)域缺口超12.4萬人。與此同時,頂尖AI人才持續(xù)流向美國和中國。

      需求端同樣不樂觀。2024財年,日本民眾生成式AI使用率僅為26.7%,遠(yuǎn)低于中國的81%和美國的68.8%。僅有49.7%的日本企業(yè)制定了AI應(yīng)用政策,而美國這一比例是84.8%,德國是76.4%。

      更關(guān)鍵的是,這兩者形成了一個自我強(qiáng)化的循環(huán):使用率低,數(shù)據(jù)積累慢;數(shù)據(jù)少,模型難以優(yōu)化;模型體驗(yàn)不佳,又進(jìn)一步抑制使用意愿。久而久之,日本在“數(shù)據(jù)—模型—應(yīng)用”的飛輪上始終轉(zhuǎn)不起來,與中美之間的差距被不斷放大。

      四個癥結(jié)疊加,最終指向同一個問題。日本并不缺技術(shù)能力,也不缺頭部企業(yè),真正缺的是一種整合能力。

      這也正是當(dāng)單打獨(dú)斗已經(jīng)無法追趕,日本企業(yè)開始抱團(tuán)的深層原因。

      【03 能追上中美嗎?】

      日本,已經(jīng)在提速。

      一方面,是頂層設(shè)計的躍遷。日本通過立法,將AI發(fā)展提升至“國家戰(zhàn)略工程”高度,提出到2040年占據(jù)全球AI機(jī)器人市場30%的份額,同時把公眾AI使用率從2024年的約26.7%拉升到80%。

      另一方面,是資金的加碼。2025財年,日本AI相關(guān)預(yù)算達(dá)到1969億日元,同比增長約67%,創(chuàng)下歷史新高。這釋放出明確的信號:日本不再觀望,而是要真金白銀地下場。

      更關(guān)鍵的,是規(guī)則層面的松綁。今年4月,日本《個人信息保護(hù)法》完成修訂,在特定場景下允許企業(yè)無需用戶“事先同意”即可使用部分個人數(shù)據(jù),直接降低了數(shù)據(jù)使用門檻。日本數(shù)字化轉(zhuǎn)型大臣松本尚直白地表示,要把日本變成“全球最容易開發(fā)AI應(yīng)用的國家之一”。

      從這一系列動作來看,日本的焦慮顯而易見,決心也是真實(shí)的。但焦慮和決心,不等于能追上。

      首先是生態(tài)差距。日本入場本就晚了,數(shù)據(jù)積累、資本規(guī)模、頂尖人才的短板,不是靠一兩年的預(yù)算增長就能補(bǔ)齊的。開源生態(tài)的活躍度遠(yuǎn)不及中美,這個差距是系統(tǒng)性的,不是某個政策能一鍵拉平的。

      其次是競爭格局已經(jīng)成型。中美已掌握AI產(chǎn)業(yè)鏈的核心話語權(quán),從芯片到模型,從數(shù)據(jù)到應(yīng)用,幾乎每一個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)都有強(qiáng)勢玩家卡位。日本面臨技術(shù)和市場的雙重擠壓,突圍空間非常有限。

      第三,是更深層的文化與結(jié)構(gòu)性約束。日本的風(fēng)險厭惡文化、企業(yè)決策機(jī)制,以及愈發(fā)嚴(yán)峻的老齡化問題,都在影響AI的落地速度和創(chuàng)新活力。AI本質(zhì)上是一個需要快速試錯的行業(yè),但日本社會更習(xí)慣“驗(yàn)證之后再行動”。當(dāng)節(jié)奏成為核心變量時,這種差異會被不斷放大。

      所以綜合來看,日本想要追上中美,進(jìn)入AI第一梯隊,幾乎沒有可能。

      但這并不意味著日本會出局。它的優(yōu)勢,恰恰不在“通用AI”,而在“AI+產(chǎn)業(yè)”上。幾十年制造業(yè)沉淀下來的工業(yè)數(shù)據(jù)、穩(wěn)定可靠的硬件能力,以及在機(jī)器人、精密制造等領(lǐng)域的長期積累,依然是全球少有國家能夠比肩的。當(dāng)AI進(jìn)入實(shí)體產(chǎn)業(yè)深水區(qū),這些能力反而會變得更加重要。


      ▲日本AI基盤模型開發(fā)公司追求的AI社會的情景 圖源:靜說日本

      日本未必能成為AI規(guī)則的制定者,但完全有能力成為AI工業(yè)化最強(qiáng)的執(zhí)行者。

      因此,日本的AI未來,可能不在于全面追趕,而在于精準(zhǔn)卡位。第二梯隊的頭部,未必不是一個好位置。

      【參考資料】

      [1]《日本終于開始動真格了》靜說日本

      [2]《合作開發(fā)日本AI 基礎(chǔ)模型,軟銀、NEC、本田、索尼等成立新公司》IT之家

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