美國科技巨頭砸下數(shù)千億美元搶占AI基建，中國企業(yè)在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用遍地開花，全球AI產(chǎn)業(yè)已是中美兩國企業(yè)為主角的賽場，而曾在電子產(chǎn)業(yè)時代叱咤風云的日本，卻在這場激烈的競爭中已然靠邊站。

如今的日本在AI產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域有多拉跨？26.7%的民眾生成式AI使用率，連中國的三分之一都不到。1969億日元的年度AI預(yù)算，僅占其國家總預(yù)算的0.17%。號稱“日本版OpenAI”的SakanaAI，估值不及美國對標企業(yè)的零頭。

科技實力強勁的日本并不存在技術(shù)的斷層，但戰(zhàn)略誤判、生態(tài)短板、路徑依賴等錯誤，在AI領(lǐng)域是一犯再犯。

政策發(fā)力慢了半拍，有限的預(yù)算還撞上賽道錯位。

AI產(chǎn)業(yè)的競爭，其實也是國家戰(zhàn)略的較量，而日本對AI產(chǎn)業(yè)的政策支持，始終透著一股子力不從心的味道。

2025財年，日本的AI預(yù)算是1969億日元，看似創(chuàng)下了歷史新高，其實占總預(yù)算的比例還不足0.2%，連美國科技巨頭單年投入的零頭都不到。

要知道，僅微軟、谷歌、Meta等企業(yè)2025年在AI基建上的累計投入，就有約2000億美元，相當于日本年度AI預(yù)算的150多倍。

日本還把大量的資金投向了智慧農(nóng)業(yè)、教育數(shù)字化等成熟領(lǐng)域，對生成式AI、算力基建等核心賽道的支持，少得可憐。

反觀中美兩國，政策發(fā)力點精準且猛烈。

美國以CHIPS法案為支點，構(gòu)建“資本支出驅(qū)動型”AI投資閉環(huán)，即便OpenAI單年虧損約數(shù)十億美元，仍試圖推進原計劃5000億美元的“星際之門”算力計劃。

中國走的是應(yīng)用驅(qū)動路線，“東數(shù)西算”工程打通算力網(wǎng)絡(luò)，在智能制造、智慧城市等領(lǐng)域，形成技術(shù)落地與商業(yè)回報的良性循環(huán)。

日本修訂后的《產(chǎn)業(yè)和技術(shù)強化行動方案》，喊著“AI是經(jīng)濟安全核心”，實際只圍著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)打轉(zhuǎn)，今年5月出臺的首部AI法，設(shè)立了AI戰(zhàn)略本部，而此時的中美兩國，早已完成三輪以上的政策迭代。

這種戰(zhàn)略上的錯位，直接導(dǎo)致資源錯配。當中美在通用大模型、AI芯片上競逐，日本的重點項目還在AI打擊釣魚網(wǎng)站和農(nóng)業(yè)AI監(jiān)測上。日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省內(nèi)部文件自己也承認，在生成式AI引發(fā)的技術(shù)革新中，日本的政策響應(yīng)速度落后中美至少18個月。

日本的生態(tài)閉環(huán)缺了三環(huán)，數(shù)據(jù)、資本、市場集體缺位。

AI產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)，需要數(shù)據(jù)、資本、市場的堅實支撐，而日本在這三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)全線失守。

先看數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，2025年日本生成式AI民眾使用率僅26.7%，中國高達81%，美國有68.8%。不到三成的滲透率，意味著缺乏海量真實場景數(shù)據(jù)，而大模型訓(xùn)練恰恰需要用數(shù)據(jù)來喂飽。中國有抖音、淘寶的億級用戶行為數(shù)據(jù)，美國有谷歌、亞馬遜的全球服務(wù)數(shù)據(jù)，日本卻沒有能支撐通用大模型的超級平臺，只能靠零星開放的公共數(shù)據(jù)。

再看資本層面。雖然SakanaAI憑借Transformer核心成員背書，創(chuàng)下26.35億美元的日本初創(chuàng)企業(yè)估值紀錄，但這就是個孤例。對比中國的MiniMax超40億美元估值、美國的具身智能企業(yè)390億美元估值，日本AI初創(chuàng)公司的融資規(guī)模，普遍不足中美同行的十分之一。

資本結(jié)構(gòu)單一也是問題，SakanaAI的投資方里，英偉達、KhoslaVentures等美國資本占主導(dǎo)，本土資本除了三菱、日聯(lián)等金融巨頭，少有敢押注高風險AI賽道的力量。這導(dǎo)致日本AI企業(yè)要么依附外資，要么蜷縮在低風險的傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用里，難以形成顛覆性創(chuàng)新。

市場接受度的滯后相當于關(guān)上了日本發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)的最后一扇門。2025年數(shù)據(jù)顯示，僅49.7%的日本企業(yè)制定了AI應(yīng)用政策，遠低于美國的84.8%和德國的76.4%。日本企業(yè)更偏愛穩(wěn)妥的邊緣AI，比如三菱電機的工廠設(shè)備監(jiān)測AI、村田制作所的生物傳感器AI，這些技術(shù)雖然精準，但局限于單一場景，無法像中美AI那樣形成跨行業(yè)的規(guī)模效應(yīng)。

路徑依賴鎖死了創(chuàng)新，從制造業(yè)優(yōu)勢到AI短板。

日本的AI困局，是其制造業(yè)時代的成功經(jīng)驗，在智能時代變成了思維的枷鎖。上世紀電子產(chǎn)業(yè)的輝煌，讓日本形成了精密制造與垂直整合的路徑依賴，這種模式在AI時代失靈了。AI需要的是開放生態(tài)、快速迭代和容錯試錯，而日本企業(yè)追求的是極致精準、風險可控和長期盈利，兩者天然相悖。

日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省預(yù)測，到2030年將面臨79萬軟件工程師缺口，而當前日本的人才供給還在向傳統(tǒng)制造業(yè)傾斜。AI需要的是懂算法、善創(chuàng)新的復(fù)合型人才，日本高校的人才培養(yǎng)體系，仍停留在技術(shù)工匠層面，加上少子化、老齡化的人口結(jié)構(gòu)，人才斷層已成定局。反觀中美，美國靠全球人才引進政策，收割頂尖AI科學(xué)家，中國有龐大的理工科畢業(yè)生群體，每年新增軟件人才數(shù)量是日本的5倍以上。

日本企業(yè)沉迷于邊緣AI的舒適區(qū)，三菱電機的云端AI可以修復(fù)流水線故障，但參數(shù)量只有通用大模型的十幾分之一。產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所的AI藥物研發(fā)技術(shù)，雖然能縮短研發(fā)周期，卻屬于垂直領(lǐng)域的小眾應(yīng)用。這些技術(shù)在特定場景下表現(xiàn)出色，但缺乏通用大模型的顛覆性潛力。

當OpenAI豪賭AGI（通用人工智能），中國企業(yè)在開源生態(tài)上持續(xù)發(fā)力，日本只把精力放在了優(yōu)化現(xiàn)有流程上。

日本沒有拿得出手的通用大模型，沒有覆蓋全球的AI應(yīng)用，中美兩國已通過技術(shù)輸出、標準制定掌握話語權(quán)。美國靠英偉達芯片、OpenAI模型綁定全球產(chǎn)業(yè)鏈，中國以智能制造解決方案打開海外市場，日本只能在中美制定的規(guī)則框架下小打小鬧。

明星企業(yè)太少，撐不起整個生態(tài)。

提到日本AI，很多人會想到SakanaAI，其由Transformer論文核心作者創(chuàng)辦，英偉達投資，估值高達26.35億美元，看似風光無限。但這家明星企業(yè)恰恰暴露了日本AI的軟肋，過度依賴外部資源，缺乏本土生態(tài)支撐。

SakanaAI的B輪融資200億日元中，本土資本占比不足30%，核心技術(shù)依賴Transformer的既有框架，沒有突破性的算法創(chuàng)新。其主打產(chǎn)品TheAIScientist能生成學(xué)術(shù)論文，但商業(yè)落地場景狹窄，盈利能力遠不及中美AI企業(yè)的ToB、ToC產(chǎn)品。

對比中國的智元機器人、美國的Anthropic，這些企業(yè)背后有完整的產(chǎn)業(yè)鏈支持，芯片、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景一應(yīng)俱全，SakanaAI只能在日本有限的市場里掙扎，想拓展全球市場，又面臨中美企業(yè)的擠壓。

富士通、NTT等本土巨頭的表現(xiàn)同樣乏力。富士通的Takane模型主打日語優(yōu)化，卻只能在私有環(huán)境部署，難以形成規(guī)模效應(yīng)。NTT的“tsuzumi”大語言模型，在國際基準測試中的表現(xiàn)遠遜于GPT-4和文心一言。軟銀雖然與OpenAI合資成立公司，卻只是借船出海，沒有掌握核心技術(shù)。這些巨頭手握大量資金和資源，卻不敢像中美科技巨頭那樣燒錢換增長，固守著盈利優(yōu)先的原則。

日本不是沒有AI技術(shù)，但因為保守主義、精致主義和路徑依賴，注定了其只能成為旁觀者。在邊緣AI、日語專用模型、制造業(yè)AI應(yīng)用等細分賽道，仍有日本企業(yè)的生存空間，但在通用大模型、AI芯片、全球應(yīng)用等核心領(lǐng)域，日本與中美的差距將持續(xù)拉大，最終淪為小眾玩家。