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。