文 | 華商韜略

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(jiān)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(gè)信號(hào)：日本開始用國家級(jí)協(xié)同的方式，追趕AI競(jìng)爭(zhēng)。

01 想干什么

這家新公司總部，設(shè)在東京澀谷，初期計(jì)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(gè)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(jì)劃將AI應(yīng)用導(dǎo)入自動(dòng)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(jì)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(chǎng)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(chǎng)景中運(yùn)轉(zhuǎn)。

從目標(biāo)上看，第一步是完成一個(gè)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(dòng)本身。讓AI進(jìn)入物理世界，驅(qū)動(dòng)機(jī)器、參與生產(chǎn)，正是日本少數(shù)仍然具備優(yōu)勢(shì)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(jìng)爭(zhēng)，不如轉(zhuǎn)向這個(gè)尚未形成絕對(duì)壟斷的交叉地帶，用制造業(yè)優(yōu)勢(shì)換取一條差異化路徑。

當(dāng)然，這次四大巨頭抱團(tuán)還有一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的目標(biāo)，爭(zhēng)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(jì)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(dòng)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(gè)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(chǎng)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(píng)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(shí)代是優(yōu)勢(shì)，但在AI這種需要快速迭代、容忍試錯(cuò)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(gè)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(huì)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(píng)估會(huì)議中悄然關(guān)閉。

第二個(gè)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(shí)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(dòng)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(tái)和協(xié)同機(jī)制。

對(duì)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(chǎng)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(gè)癥結(jié)，是產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的錯(cuò)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(chǎng)長期占據(jù)主導(dǎo)地位。

但AI的競(jìng)爭(zhēng)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(cuò)。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(huì)自動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)—模型—應(yīng)用”的閉環(huán)時(shí)，日本仍有一部分能力被鎖定在硬件優(yōu)勢(shì)的舊軌道上。

第四個(gè)癥結(jié)，是人才匱乏與市場(chǎng)基礎(chǔ)薄弱。

據(jù)日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省統(tǒng)計(jì)，到2030年，日本預(yù)計(jì)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(shí)，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(cái)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(gè)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(gè)癥結(jié)疊加，最終指向同一個(gè)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(jì)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(chǎng)30%的份額，同時(shí)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(cái)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(hào)：日本不再觀望，而是要真金白銀地下場(chǎng)。

更關(guān)鍵的，是規(guī)則層面的松綁。今年4月，日本《個(gè)人信息保護(hù)法》完成修訂，在特定場(chǎng)景下允許企業(yè)無需用戶“事先同意”即可使用部分個(gè)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(dòng)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(chǎng)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(gè)差距是系統(tǒng)性的，不是某個(gè)政策能一鍵拉平的。

其次是競(jìng)爭(zhēng)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(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)都有強(qiáng)勢(shì)玩家卡位。日本面臨技術(shù)和市場(chǎng)的雙重?cái)D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(xiǎn)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(gè)需要快速試錯(cuò)的行業(yè)，但日本社會(huì)更習(xí)慣“驗(yàn)證之后再行動(dòng)”。當(dāng)節(jié)奏成為核心變量時(shí)，這種差異會(huì)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(duì)，幾乎沒有可能。

但這并不意味著日本會(huì)出局。它的優(yōu)勢(shì)，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(huì)變得更加重要。

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(duì)的頭部，未必不是一個(gè)好位置。

參考資料

• [1]《日本終于開始動(dòng)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