想想看,今年是2026年了,日本还在用传真机。而且在政策干预下,终于开始逐步取缔软盘。
这还谈什么AI?还DeepSeek?
理论上日本的人工智能是这样的。
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所以日本在AI这波浪潮是绝对没跟上节奏的,这也连带着经济数据也受了影响。
而最重要的,AI就三样东西:算力硬件、数据资源,还有海量的钱。
先说算力这块。
训练一个大模型,不是几台电脑跑几天就能搞定的。需要成千上万张高端显卡连在一起,连续跑上好几个星期甚至几个月。像英伟达的H100那种级别的卡,一张就贵得吓人,一万张卡凑成一个集群,光一次训练的电费,可能就够一个小镇用一个月的。
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日本在这上面吃了大亏。首先,自己造不出来。他们没有能跟英伟达掰手腕的芯片公司,也没有台积电那种能生产先进晶圆的生产线,更别提跟韩国比拼高带宽内存了。那既然造不出,买总行吧?可买也买得不顺利。采购顶尖显卡要排长队,交货周期很长。而且就算买到了,往哪放也是个问题。
建数据中心不光要地,还要配套的电力网络和冷却系统。东京连续两年被评为全球数据中心建设成本最高的城市,电费本身就不便宜,再加上日本能源大部分靠进口,电价波动大,这些因素凑在一起,算力集群就很难快速铺开。那问题来了,日本为什么不咬咬牙自己搞芯片?其实他们算过账,等自己慢慢研发出来,别人早就跑到下一个阶段了,所以干脆选了条现实的路——买美国的芯片,搭自己的模型,守住自己的数据主权。
第二个,就是数据。
大模型要聪明,得喂给它海量的文本,什么论坛帖子、新闻稿、论文、小说、产品评价,来者不拒,越多越好,种类越杂越好。
中文互联网在这块有天然优势,十几亿网民每天产生的内容量是个天文数字,公众号、知乎、微博、小红书,还有各大新闻平台,各个平台都有自己独特的语料风格,模型能学到各种场景下的表达方式。甚至于中国在存储上都下了苦功夫。
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日本就缺这个。他们的互联网用户规模小得多,网络上的公开文本量本来就有限。更麻烦的是,日本手里其实有很多高质量的数据,尤其是制造业、工业设备运行的数据,但这些数据大多分散在各个企业手里,被锁在各自的服务器里,没有形成统一的共享平台。企业之间互相提防,谁也不愿意轻易把自家数据贡献出来。另外,日本社会对AI的态度偏保守,企业真正敢把AI用起来的比例并不高,去年有个统计才49.7%,这就导致模型缺乏用户实际使用后的反馈数据,没办法通过不断迭代来优化。
不过日本也在想办法,他们想走一条物理AI的路子,把AI跟机器人、自动驾驶这些结合到一起。毕竟日本在精密制造和机器人领域有老底子,如果能撬动制造业的数据金矿,还是有机会的。但前提是,得先解决企业愿意共享数据这个老大难。
最后说钱。
是的,搞AI是需要大量的投入的,训练一个对标GPT-4级别的模型,启动资金就要两到三亿美金,这还不算后续每次重新训练的算力开销。这笔钱不是小数目,得有人敢投。美国的做法是风险投资往里冲,OpenAI的估值从2023年的290亿一路涨到2025年的两千多亿,只要你模型做得好,钱根本不是问题。
中国这边也不缺钱,百度、阿里、字节、腾讯这些巨头自己养着大模型团队,再加上红杉、高瓴这些VC,资本链条很完整。日本就完全不同了。他们的金融体系基本上是银行说了算,银行天生求稳,喜欢放贷款收利息,不喜欢投那种可能血本无归的高风险项目。所以日本企业不缺钱,到2026年6月,日本企业的定期存款达到了将近77万亿日元,折合人民币接近四万亿,创了26年新高。但这些钱就是躺在银行里不动,不敢拿出来烧。企业都在观望,等别人先做出名堂再说。这种保守心态直接导致日本在英伟达的AI生态布局里被边缘化,因为人家优先供货给那些愿意大规模采购、快速上算力的客户。
那日本还有翻盘的机会吗?说实话,有机会,但路不好走。他们现在也在拼命追赶。软银、索尼、本田、NEC这几家大公司已经联合起来,成立了一家专门做大模型的公司,计划到2030年搞出万亿参数级别的国产模型。同时他们也在建设国家级的算力中心,打算装上两万七千多块英伟达最新的显卡,预计2028年能投用。这条路子很明确,就是避开跟中美硬碰硬地拼通用大模型,而是专注自己擅长的物理世界,做机器人和自动驾驶相关的AI。
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但挑战也很现实。等2028年算力中心建好了,中美的大模型可能已经又迭代了好几代,差距不是那么容易填平的。而且风险厌恶的文化和银行主导的金融体系,不是说改就能改的。另外人才缺口也很吓人,预计到2030年日本可能会缺将近79万名软件工程师,这可不是光有钱就能解决的问题。
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英伟达的黄仁勋说过一句话,他把2026年7月称为日本AI起始之日。这话听着客气,其实也承认了日本之前确实是落后的,但同时也认可它的潜力。日本现在想做的,不是要跟中美抢第一,而是想在自己的赛道上变成不可或缺的角色。至于最后能不能成,就看他们能不能真把纸面上的计划落地,有没有决心打破那些根深蒂固的老习惯。这事儿急不来,但时间又不等人。
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