日本，急了 ，AI成立国家队，想要追赶世界一流 -周红伟

进入AI第一梯队几乎没有可能。文 | 华商韬略 杨彼得日本终于急了。4月12日日本科技圈传来重磅消息软银、NEC、本田、索尼集团宣布联合成立“日本AI基础模型开发公司”。这四家企业分别是日本通信、IT、汽车与电子四大支柱产业的重要代表。四大巨头联手攻坚AI研发已经不能简单视为一次企业合作。它更像是一个信号日本开始用国家级协同的方式追赶AI竞争。【01 想干什么】这家新公司总部设在东京涩谷初期计划汇集约100名AI工程师。社长由一位曾在软银主导国产生成式AI开发的核心骨干出任。在股权结构上软银、NEC、本田、索尼四家核心企业各持十数个百分点股份共同承担经营责任。此外日本制铁、神户制钢所以及三菱日联、三井住友和瑞穗三家大型银行也参与了出资。AI公司Preferred Networks则加入了模型开发。从分工来看软银和NEC负责构建AI的底座即基础模型的开发与大规模算力设施建设。而本田与索尼则计划将AI应用导入自动驾驶、机器人、游戏、影音娱乐及半导体等具备实体交互能力的领域。更关键的是这套模型并不只服务于股东企业内部而是计划向日本企业整体开放并逐步延伸到机器人控制等更复杂的场景。换句话说这家公司从一开始就试图让AI不只是被研发出来而是能够直接进入产业系统在真实场景中运转。从目标上看第一步是完成一个一兆参数规模的基础模型第二步则是向实体AIPhysical AI推进。如果说生成式AI主要处理语言与信息实体AI要解决的则是行动本身。让AI进入物理世界驱动机器、参与生产正是日本少数仍然具备优势的领域。日本的盘算是与其在通用大模型赛道上与中美正面竞争不如转向这个尚未形成绝对垄断的交叉地带用制造业优势换取一条差异化路径。▲图源静说日本当然这次四大巨头抱团还有一个非常现实的目标争取政府资金支持。日本经济产业省旗下的NEDO正在公开征集国产AI开发企业。该项目计划在2026至2030年间提供总额约1万亿日元约合427.96亿元人民币的资金支持。一旦入选这家公司将在未来五年获得稳定资金来源为长周期、高不确定性的技术投入提供制度保障。这也意味着这一项目已经具备了国家工程的雏形。但也正因如此才让人不得不追问日本为什么突然让几家头部企业坐到同一张桌子上答案很简单日本AI产业的动作实在太慢了。【02 慢在哪儿】过去几年日本AI产业的慢不是简单的技术落后而是一整套结构性问题叠加的结果。第一个症结是观望文化。自ChatGPT掀起生成式AI浪潮以来中美企业迅速抢位在技术研发、场景落地、资本投入上持续加码。而日本的主流节奏却是“先讨论再评估然后继续观望”。这种节奏背后有其深层的文化逻辑。日本企业长期强调稳健经营倾向于验证成熟路径而非押注不确定性。这在制造业时代是优势但在AI这种需要快速迭代、容忍试错的领域谨慎反而变成了高成本的迟疑。2022年11月ChatGPT发布两个月内全球用户破亿。但直到2023年5月日本才新设“人工智能战略会议”。而在当年中美分别完成多轮产品迭代GPT-4发布、Gemini上线文心一言、通义千问相继推出。窗口期就在一次次评估会议中悄然关闭。第二个症结是内部割裂。日本并非没有布局。NEC推出了面向企业的日语大模型cotomiNTT发布了专注日语处理的tsuzumi富士通在医疗、制造等垂直领域推进AI落地。软银的核心目标则是掌握AI时代的关键资源包括算力、芯片、大模型与能源等。单看每一家都有动作都有方向。但问题在于这些努力分散在各自的体系内缺乏统一平台和协同机制。对比之下差距一目了然。美国是微软与OpenAI式的深度绑定资本、技术、市场三位一体中国是大厂与国家资源的集中推进方向统一、合力明显。而日本长期处于“各做各的”状态既缺乏顶层整合又没有形成系统能力。第三个症结是产业优势的错位。日本依然是全球制造业强国在精密设备、工业机器人、传感器等领域拥有深厚积累。发那科的工业机器人、基恩士的传感器、信越化学的半导体材料在全球市场长期占据主导地位。但AI的竞争逻辑与制造业并不在同一维度。前者依赖数据规模、算法演进与算力投入强调开放生态与快速试错。后者则强调工艺控制、长期积累与稳定迭代。“制造强”并不会自动转化为AI强过往的成功经验反而容易形成路径依赖。当全球竞争已经转向“数据—模型—应用”的闭环时日本仍有一部分能力被锁定在硬件优势的旧轨道上。第四个症结是人才匮乏与市场基础薄弱。据日本经济产业省统计到2030年日本预计将面临最高约79万名软件工程师的缺口其中AI领域缺口超12.4万人。与此同时顶尖AI人才持续流向美国和中国。需求端同样不乐观。2024财年日本民众生成式AI使用率仅为26.7%远低于中国的81%和美国的68.8%。仅有49.7%的日本企业制定了AI应用政策而美国这一比例是84.8%德国是76.4%。更关键的是这两者形成了一个自我强化的循环使用率低数据积累慢数据少模型难以优化模型体验不佳又进一步抑制使用意愿。久而久之日本在“数据—模型—应用”的飞轮上始终转不起来与中美之间的差距被不断放大。四个症结叠加最终指向同一个问题。日本并不缺技术能力也不缺头部企业真正缺的是一种整合能力。这也正是当单打独斗已经无法追赶日本企业开始抱团的深层原因。【03 能追上中美吗】日本已经在提速。一方面是顶层设计的跃迁。日本通过立法将AI发展提升至“国家战略工程”高度提出到2040年占据全球AI机器人市场30%的份额同时把公众AI使用率从2024年的约26.7%拉升到80%。另一方面是资金的加码。2025财年日本AI相关预算达到1969亿日元同比增长约67%创下历史新高。这释放出明确的信号日本不再观望而是要真金白银地下场。更关键的是规则层面的松绑。今年4月日本《个人信息保护法》完成修订在特定场景下允许企业无需用户“事先同意”即可使用部分个人数据直接降低了数据使用门槛。日本数字化转型大臣松本尚直白地表示要把日本变成“全球最容易开发AI应用的国家之一”。从这一系列动作来看日本的焦虑显而易见决心也是真实的。但焦虑和决心不等于能追上。首先是生态差距。日本入场本就晚了数据积累、资本规模、顶尖人才的短板不是靠一两年的预算增长就能补齐的。开源生态的活跃度远不及中美这个差距是系统性的不是某个政策能一键拉平的。其次是竞争格局已经成型。中美已掌握AI产业链的核心话语权从芯片到模型从数据到应用几乎每一个关键节点都有强势玩家卡位。日本面临技术和市场的双重挤压突围空间非常有限。第三是更深层的文化与结构性约束。日本的风险厌恶文化、企业决策机制以及愈发严峻的老龄化问题都在影响AI的落地速度和创新活力。AI本质上是一个需要快速试错的行业但日本社会更习惯“验证之后再行动”。当节奏成为核心变量时这种差异会被不断放大。所以综合来看日本想要追上中美进入AI第一梯队几乎没有可能。但这并不意味着日本会出局。它的优势恰恰不在“通用AI”而在“AI产业”上。几十年制造业沉淀下来的工业数据、稳定可靠的硬件能力以及在机器人、精密制造等领域的长期积累依然是全球少有国家能够比肩的。当AI进入实体产业深水区这些能力反而会变得更加重要。▲日本AI基盘模型开发公司追求的AI社会的情景 图源静说日本日本未必能成为AI规则的制定者但完全有能力成为AI工业化最强的执行者。因此日本的AI未来可能不在于全面追赶而在于精准卡位。第二梯队的头部未必不是一个好位置。【参考资料】[1]《日本终于开始动真格了》静说日本[2]《合作开发日本AI 基础模型软银、NEC、本田、索尼等成立新公司》IT之家