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@华商韬略：日本，急了

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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f3ae58b434ebbd025477fc0d13975b5\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"655\"></p>\n<p>　　进入AI第一梯队，几乎没有可能。</p>\n<p>　　<strong>文 | 华商韬略 杨彼得</strong></p>\n<p>　　日本，终于急了。</p>\n<p>　　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”。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　它更像是一个信号：<strong>日本开始用国家级协同的方式，追赶AI竞争。</strong></p>\n<p>　　<strong>【01 想干什么？】</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　换句话说，这家公司从一开始就试图，<strong>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。</strong></p>\n<p>　　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AI（Physical AI）推进。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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，<strong>用制造业优势换取一条差异化路径。</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3885bcd2b424a98753002b53a101701\" tg-width=\"1280\" tg-height=\"692\"><span>▲图源：静说日本</span></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　这也意味着，这一项目已经具备了国家工程的雏形。</p>\n<p>　　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？</p>\n<p>　　答案很简单，<strong>日本AI产业的动作，实在太慢了。</strong></p>\n<p>　　<strong>【02 慢在哪儿？】</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　第一个症结，是观望文化。</p>\n<p>　　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”。</p>\n<p>　　这种节奏背后，有其深层的文化逻辑。<strong>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。</strong>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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　第二个症结，是内部割裂。</p>\n<p>　　日本并非没有布局。NEC推出了面向企业的日语大模型cotomi，NTT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。</p>\n<p>　　单看每一家，都有动作，都有方向。但问题在于，<strong>这些努力分散在各自的体系内，缺乏统一平台和协同机制。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　第三个症结，是产业优势的错位。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　<strong>“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。</strong>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。</p>\n<p>　　第四个症结，是人才匮乏与市场基础薄弱。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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%。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　四个症结叠加，最终指向同一个问题。<strong>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。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　<strong>【03 能追上中美吗？】</strong></p>\n<p>　　日本，已经在提速。</p>\n<p>　　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%。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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，<strong>要把日本变成“全球最容易开发AI应用的国家之一”。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。<strong>日本面临技术和市场的双重挤压，突围空间非常有限。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　但这并不意味着日本会出局。<strong>它的优势，恰恰不在“通用AI”，而在“AI+产业”上。</strong>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。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/41f696f22137314d205cbb4791d2fc18\" tg-width=\"1536\" tg-height=\"804\"><span>▲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</span></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　<strong>【参考资料】</strong></p>\n<p>　　[1]《日本终于开始动真格了》静说日本</p>\n<p>　　[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</p>\n<p>　　——END——</p>\n<p>　　欢迎关注【华商韬略】，识风云人物，读韬略传奇。</p>\n<p>　　<strong>版权所有，禁止私自转载</strong></p>\n<p>　　<strong>部分图片来源于网络</strong></p>\n<p>　　<strong>如涉及侵权，请联系删除</strong></p>\n<p></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f3ae58b434ebbd025477fc0d13975b5\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"655\"></p>\n<p>　　进入AI第一梯队，几乎没有可能。</p>\n<p>　　<strong>文 | 华商韬略 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慢在哪儿？】</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　第一个症结，是观望文化。</p>\n<p>　　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”。</p>\n<p>　　这种节奏背后，有其深层的文化逻辑。<strong>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。</strong>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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　第二个症结，是内部割裂。</p>\n<p>　　日本并非没有布局。NEC推出了面向企业的日语大模型cotomi，NTT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。</p>\n<p>　　单看每一家，都有动作，都有方向。但问题在于，<strong>这些努力分散在各自的体系内，缺乏统一平台和协同机制。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　第三个症结，是产业优势的错位。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　<strong>“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。</strong>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。</p>\n<p>　　第四个症结，是人才匮乏与市场基础薄弱。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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%。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　四个症结叠加，最终指向同一个问题。<strong>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。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　<strong>【03 能追上中美吗？】</strong></p>\n<p>　　日本，已经在提速。</p>\n<p>　　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%。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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，<strong>要把日本变成“全球最容易开发AI应用的国家之一”。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。<strong>日本面临技术和市场的双重挤压，突围空间非常有限。</strong></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　但这并不意味着日本会出局。<strong>它的优势，恰恰不在“通用AI”，而在“AI+产业”上。</strong>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。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/41f696f22137314d205cbb4791d2fc18\" tg-width=\"1536\" tg-height=\"804\"><span>▲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</span></p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　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。</p>\n<p>　　<strong>【参考资料】</strong></p>\n<p>　　[1]《日本终于开始动真格了》静说日本</p>\n<p>　　[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</p>\n<p>　　——END——</p>\n<p>　　欢迎关注【华商韬略】，识风云人物，读韬略传奇。</p>\n<p>　　<strong>版权所有，禁止私自转载</strong></p>\n<p>　　<strong>部分图片来源于网络</strong></p>\n<p>　　<strong>如涉及侵权，请联系删除</strong></p>\n<p></p></body></html>","text":"　　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AI（Physical 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cotomi，NTT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 　　——END—— 　　欢迎关注【华商韬略】，识风云人物，读韬略传奇。 　　版权所有，禁止私自转载 　　部分图片来源于网络 　　如涉及侵权，请联系删除","highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/553741142098048","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":5954,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/555943201571976"}