中美鏖战AI产业，日本为何只能靠边站？

美国科技巨头砸下数千亿美元抢占AI基建，中国企业在垂直领域的应用遍地开花，全球AI产业已是中美两国企业为主角的赛场，而曾在电子产业时代叱咤风云的日本，却在这场激烈的竞争中已然靠边站。

如今的日本在AI产业领域有多拉跨？26.7%的民众生成式AI使用率，连中国的三分之一都不到。1969亿日元的年度AI预算，仅占其国家总预算的0.17%。号称“日本版OpenAI”的SakanaAI，估值不及美国对标企业的零头。

科技实力强劲的日本并不存在技术的断层，但战略误判、生态短板、路径依赖等错误，在AI领域是一犯再犯。

政策发力慢了半拍，有限的预算还撞上赛道错位。

AI产业的竞争，其实也是国家战略的较量，而日本对AI产业的政策支持，始终透着一股子力不从心的味道。

2025财年，日本的AI预算是1969亿日元，看似创下了历史新高，其实占总预算的比例还不足0.2%，连美国科技巨头单年投入的零头都不到。

要知道，仅微软、谷歌、Meta等企业2025年在AI基建上的累计投入，就有约2000亿美元，相当于日本年度AI预算的150多倍。

日本还把大量的资金投向了智慧农业、教育数字化等成熟领域，对生成式AI、算力基建等核心赛道的支持，少得可怜。

反观中美两国，政策发力点精准且猛烈。

美国以CHIPS法案为支点，构建“资本支出驱动型”AI投资闭环，即便OpenAI单年亏损约数十亿美元，仍试图推进原计划5000亿美元的“星际之门”算力计划。

中国走的是应用驱动路线，“东数西算”工程打通算力网络，在智能制造、智慧城市等领域，形成技术落地与商业回报的良性循环。

日本修订后的《产业和技术强化行动方案》，喊着“AI是经济安全核心”，实际只围着传统产业打转，今年5月出台的首部AI法，设立了AI战略本部，而此时的中美两国，早已完成三轮以上的政策迭代。

这种战略上的错位，直接导致资源错配。当中美在通用大模型、AI芯片上竞逐，日本的重点项目还在AI打击钓鱼网站和农业AI监测上。日本经济产业省内部文件自己也承认，在生成式AI引发的技术革新中，日本的政策响应速度落后中美至少18个月。

日本的生态闭环缺了三环，数据、资本、市场集体缺位。

AI产业的爆发，需要数据、资本、市场的坚实支撑，而日本在这三个关键环节全线失守。

先看数据基础，2025年日本生成式AI民众使用率仅26.7%，中国高达81%，美国有68.8%。不到三成的渗透率，意味着缺乏海量真实场景数据，而大模型训练恰恰需要用数据来喂饱。中国有抖音、淘宝的亿级用户行为数据，美国有谷歌、亚马逊的全球服务数据，日本却没有能支撑通用大模型的超级平台，只能靠零星开放的公共数据。

再看资本层面。虽然SakanaAI凭借Transformer核心成员背书，创下26.35亿美元的日本初创企业估值纪录，但这就是个孤例。对比中国的MiniMax超40亿美元估值、美国的具身智能企业390亿美元估值，日本AI初创公司的融资规模，普遍不足中美同行的十分之一。

资本结构单一也是问题，SakanaAI的投资方里，英伟达、KhoslaVentures等美国资本占主导，本土资本除了三菱、日联等金融巨头，少有敢押注高风险AI赛道的力量。这导致日本AI企业要么依附外资，要么蜷缩在低风险的传统行业应用里，难以形成颠覆性创新。

市场接受度的滞后相当于关上了日本发展AI产业的最后一扇门。2025年数据显示，仅49.7%的日本企业制定了AI应用政策，远低于美国的84.8%和德国的76.4%。日本企业更偏爱稳妥的边缘AI，比如三菱电机的工厂设备监测AI、村田制作所的生物传感器AI，这些技术虽然精准，但局限于单一场景，无法像中美AI那样形成跨行业的规模效应。

路径依赖锁死了创新，从制造业优势到AI短板。

日本的AI困局，是其制造业时代的成功经验，在智能时代变成了思维的枷锁。上世纪电子产业的辉煌，让日本形成了精密制造与垂直整合的路径依赖，这种模式在AI时代失灵了。AI需要的是开放生态、快速迭代和容错试错，而日本企业追求的是极致精准、风险可控和长期盈利，两者天然相悖。

日本经济产业省预测，到2030年将面临79万软件工程师缺口，而当前日本的人才供给还在向传统制造业倾斜。AI需要的是懂算法、善创新的复合型人才，日本高校的人才培养体系，仍停留在技术工匠层面，加上少子化、老龄化的人口结构，人才断层已成定局。反观中美，美国靠全球人才引进政策，收割顶尖AI科学家，中国有庞大的理工科毕业生群体，每年新增软件人才数量是日本的5倍以上。

日本企业沉迷于边缘AI的舒适区，三菱电机的云端AI可以修复流水线故障，但参数量只有通用大模型的十几分之一。产业技术综合研究所的AI药物研发技术，虽然能缩短研发周期，却属于垂直领域的小众应用。这些技术在特定场景下表现出色，但缺乏通用大模型的颠覆性潜力。

当OpenAI豪赌AGI（通用人工智能），中国企业在开源生态上持续发力，日本只把精力放在了优化现有流程上。

日本没有拿得出手的通用大模型，没有覆盖全球的AI应用，中美两国已通过技术输出、标准制定掌握话语权。美国靠英伟达芯片、OpenAI模型绑定全球产业链，中国以智能制造解决方案打开海外市场，日本只能在中美制定的规则框架下小打小闹。

明星企业太少，撑不起整个生态。

提到日本AI，很多人会想到SakanaAI，其由Transformer论文核心作者创办，英伟达投资，估值高达26.35亿美元，看似风光无限。但这家明星企业恰恰暴露了日本AI的软肋，过度依赖外部资源，缺乏本土生态支撑。

SakanaAI的B轮融资200亿日元中，本土资本占比不足30%，核心技术依赖Transformer的既有框架，没有突破性的算法创新。其主打产品TheAIScientist能生成学术论文，但商业落地场景狭窄，盈利能力远不及中美AI企业的ToB、ToC产品。

对比中国的智元机器人、美国的Anthropic，这些企业背后有完整的产业链支持，芯片、数据、应用场景一应俱全，SakanaAI只能在日本有限的市场里挣扎，想拓展全球市场，又面临中美企业的挤压。

富士通、NTT等本土巨头的表现同样乏力。富士通的Takane模型主打日语优化，却只能在私有环境部署，难以形成规模效应。NTT的“tsuzumi”大语言模型，在国际基准测试中的表现远逊于GPT-4和文心一言。软银虽然与OpenAI合资成立公司，却只是借船出海，没有掌握核心技术。这些巨头手握大量资金和资源，却不敢像中美科技巨头那样烧钱换增长，固守着盈利优先的原则。

日本不是没有AI技术，但因为保守主义、精致主义和路径依赖，注定了其只能成为旁观者。在边缘AI、日语专用模型、制造业AI应用等细分赛道，仍有日本企业的生存空间，但在通用大模型、AI芯片、全球应用等核心领域，日本与中美的差距将持续拉大，最终沦为小众玩家。