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為什麼日本出不來DeepSeek?

2025-04-25 简体 HK SG TW

今天小編分享的科技經驗:為什麼日本出不來DeepSeek?,歡迎閱讀。

本文來自微信公眾号:日商日旅,作者:KYOKU,題圖來自:AI 生成

上世紀 90 年代,日本曾是全球科技經濟的核心:全球市值前十的公司中有一半來自日本—— NTT、住友銀行、東京電力、松下、日立 …… 而今天的 AI 時代,主角卻幾乎都來自中美兩國。

能跑出一家 DeepSeek,本就是小概率事件;但對于曾經的創新中心日本來說,為什麼連這樣的希望都看不見?日本的 AI 企業,都跑哪兒去了?

一

提起這個話題,常見的回答有幾種套路:

中美如火如荼的 AI 戰局之中,日本幾乎是 AI 荒漠,沒幾個能拿得出手的產品;

日本犄角旮旯的小創新源源不斷,卻沒有一個 ChatGPT 或 DeepSeek 這種世界級的 2C 爆款;

聽說小日子程式員短缺,AI 人才就更不夠了;

日系 VC 保守,燒不起大模型的錢 ……

如此這般,對日本科技商業的 " 奚落 " 甚至可以寫成一篇爽文。但今天我想換個問法:日本,需要 DeepSeek 嗎?

還有,日本這片土壤,非得長出個 DeepSeek 嗎?

聽起來像句廢話:哪個國家不需要明星企業呢?況且是如此突破性的企業,為國家增光,帶動整個 AI 行業的發展,引導資金流入,推動技術滲透到制造、醫療、金融等傳統行業,幫助企業提效降本、實現自動化 …… 這不正是很多 AI 企業的 " 終極使命 " 嗎?

可問題是——日本已經直接跳過了這個階段。

制造業的數據預測、醫療的自動化、金融保險的智能服務 ……這些 "AI 最終該做的事 ",日本很多公司早就開始做了,而且做得不慢。

日本至少有 300 家在研發 AI 的公司,有剛在去年拿下約合 9.5 億元人民币融資的,也有早在 2017 年就已上市的;研發日語大語言模型和日英雙語模型的公司也不是沒有。

很多公司并未以 AI 命名自己。如果翻看日本最知名也是估值最高的 TOP5家 AI 公司的網站主頁,會發現至少有兩家的首頁根本找不到 AI 這個詞。取而代之的是データ活用(數據活用),LLC(大語言模型),業務効率化(業務效率化),畫像解析 / 映像解析(影像 / 視頻分析),自然言語処理(自然語言處理)等詞匯。

雖然落後,但說日本是 AI 荒漠,顯然不準确。

日本不缺 AI,但它也确實沒走 DeepSeek 那條路。

二

日本有多少 AI 公司?

要說那種做 " 大模型 "" 平台型 AI" 的公司,日本确實不如中美多。根據日本貿易振興機構(JETRO)2025 年 3 月的報告,日本本土 AI 初創企業數量約為 300~500 家。

一種最保守的估算認為,擁有自研算法能力、真正做核心技術的公司,不超過 50 家。這 50 家公司大多通過了 AI 相關研究組織的認證,也确實在做扎實的研發。

東京大學的 " 松尾研究室 " 是一個高校衍生型的 AI 孵化平台,挂名孵化了 32 家 AI 創業公司,創始人大多是實驗室的學生或長期合作的研究人員。松尾豐教授在日本 AI 圈的地位相當于 " 教父級 ",研究方向涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理等,被稱為 " 日本 AI 第一人 "。

2012 年 AlexNet 震驚世界,在 ImageNet 大規模影像識别挑戰賽上取得了突破性的成績,随後中國的 BAT 開始組建 AI Lab。松尾研究室成立于 2013 年,這說明,日本對 AI 的關注并不晚。

幾家日本典型的 " 真 AI 公司 "

NEC、NTT、富士通、日立等日本傳統巨頭都有自己的 AI 研發團隊。只不過你不會在新聞裡看到它們天天搞大模型和融資,因為它們的 AI 更偏向為政府、基礎設施、大企業服務,曝光度低,但技術正在落地。比如它們的 AI 被廣泛應用于:

政府政務系統的自動化;

交通、能源等基礎設施的預測分析;

醫療影像的輔助診斷;

制造業的智能質檢與流程優化;

金融風控、保險定價等領網域 ……

幾家傳統巨頭的 AI 落地

如果說中美的 AI 公司很多是從大模型平台起步,再逐步擴展應用場景,那日本則走的是先垂直再橫向的路。

日本的 AI 創業公司,很多都是細分應用場景切入,直接服務產業客戶。其實這也是一種革新路徑——有人選擇先打造一個聰明的 " 通用腦瓜 ",再推向各個行業去 " 實習 ";而有人則更務實,讓這顆 " 腦瓜 " 先投身產業,邊實習邊成長。

說到底,它們是 " 披着企業服務外衣的 AI 公司 "。

不過,目前應用 AI 的企業也多為大企業,即大客戶為新科技買單。日本的多數企業究竟何時才有意識依靠 AI 改善產能和系統,尚且不得而知。

三

那麼,日本需要 Deepseek 嗎?

有必要真正了解一下 Deepseek、OpenAI 這類公司的内核。它們是通用 AI 平台(General AI Platform),典型的 AI 核心 / 底層架構公司。無論是 DeepSeek 還是 OpenAI,它們的盈利模式基本相似:包括 C 端訂閱、API 調用(開發者平台)、雲服務整合、定制模型 / 企業解決方案等。

先鍛造出一個聰明的腦瓜兒,再進入行業實習,這就意味着前期需要燒錢。以 OpenAI 為例,最初得到了馬斯克等人的約 10 億美元捐贈,2019 年轉為 " 有限盈利 " 架構後,微軟又投資了超過 100 億美元。截至目前(2025 年),OpenAI 和 DeepSeek 都還在虧錢。

那日本呢?先燒錢燒出一個聰明的腦瓜兒,這件事在日本人看來難以想象。這既是因,也是果:因為燒錢,所以做不出來;反過來,如果這種投入沒有明确的回報,那麼日本社會往往不願意冒這個風險。你說,多燒點錢,我們就能夠開天眼,日本人說,那開完天眼該服務誰呢?為什麼不現在就去找客戶?

在中國,何止是燒錢,咱們燒了 10 年的錢才出了一個 Deepseek。2016 年後,中國 AI 湧現出 " 四小龍 "(商湯、曠視、依圖、雲從),它們的初期願景都是想做 " 中國的 AI 平台 / 大腦 "。現實轉折是,它們紛紛 " 落地為王 ",深扎行業。

日本不那麼需要 Deepseek 的另一個原因,在筆者看來,是它的平台類應用本來就并不多。

美國與中國,分别誕生了一些極強的平台類應用。例如美國的 Google、Facebook、Twitter、Youtube、Amazon;中國的百度、微信、微博、抖音、淘寶。平台類應用面向大量C端用戶,提供細致到滿足每個人需求的服務。

但是在日本社會,每個人都在使用美國的 Google、Facebook、Twitter、Youtube、Amazon。換句話說,日本不需要像中國那樣,從零到一,做巨大的平台類應用。它享受了 Google 等大企業的跨國紅利,因此也不需要擁有自己的 Google。

在日本職場,四五十歲的中年人也能夠熟練地使用谷歌的各種細分功能模塊,筆者 50 歲的日本同事上周還教我如何使用 GoogleCalender 查看上司的日程安排。對他們來說,Youtube、Facebook、Google 形成了一個與其他國家共享的信息世界,在同一個搜索平台,用日語可以搜到自己母語的資料,用英語則能獲得更多資料。

反觀中國,"O2O" 和 " 互聯網+" 這些浪潮帶動了很多互聯網人進入制造業、醫療、汽車等行業,去變革,不信邪,不怕巨頭。

再者,DeepSeek 的快速走紅與 ChatGPT 在中國大陸不能用有直接關系。大家不能直接訪問 ChatGPT,就催生了大量 " 國產替代 " 項目。DeepSeek 背靠大模型開源社區與香港團隊快速搭建了 ChatGPT 類體驗,打出 " 中文更強 "+" 免費可商用 " 兩個賣點,迅速吸粉。

2024 年日本政府發布的《情報通信白書》提到,在個人用戶方面,只有 9.1% 的日本人使用生成式 AI,遠低于美國(46.3%)和德國(34.6%)。這也變相說明了,他們沒有那麼需要 ChatGPT 和 DeepSeek,Google 等巨頭的產品已經能夠滿足他們了。

四

不管怎麼說,日本在 AI 方面,是落後了。

但是如果把時間拉長到 10 年、20 年來看,把 AI 視作一場長線競争的話,日本未必落後太多。

日本創新可能并不是被概念驅動的,而是被產業痛點驅動的。筆者在早稻田大學讀書時,曾聽過一位親歷豐田 TPS(Toyota Production System,豐田生產模式)推出的豐田實幹型專家的講座,并且在最後的環節問了專家一個問題:這套系統能夠如此有效地幫助工廠實現精益生產,那麼是否能夠對互聯網企業有所啟示呢?

專家愣了幾秒,他似乎不理解,為什麼會有人想要把線下的東西應用于線上呢?互聯網企業到底面臨着什麼問題,為什麼不去針對自己的問題定制一個答案呢?" 把方法論抽象出來并通用化 " 這件事,對他們來說,本身就有些抽象了。

日本社會整體對 " 新技術 " 有一種很強的實用主義 + 懷疑主義結合體:"で、それ、何の役に立つの?"(那,這玩意具體有什麼用?)如果你的 AI 方案不能馬上節省成本、提高效率、降低出錯率 …… 那就很難說服甲方買單。尤其是在制造業、金融、醫療這些傳統行業," 為了 AI 而 AI" 的項目,很容易被直接 pass 掉。

所以,日本企業寧願不推出爆款 APP,而更希望擁有一套穩定的工廠質檢系統;沒有 ChatGPT 那樣火的產品,但有醫院醫生每天都在使用的診斷輔助 AI;寧願不開發布會,但有一堆 " 社會實證 " 默默在進行。

做個類比,大家談智能汽車,首先會提到特斯拉、蔚來、小鵬等,互聯網人的特質就是腦瓜聰明,科技感強,產品的用戶體驗好;但是比亞迪從代工起家,產業鏈強大,逐步智能化,2024 年全球新能源汽車市場(包括純電動汽車和插電式混合動力汽車)中,比亞迪以超過 20% 的市場份額位居第一。

同樣都想登頂,大家只是用了不同的策略而已。何況,AI 其實并不是一場國家之間的戰争,這些年大家早已得出結論,AI 是一個必然方向,是萬物新生的前提之一,只是功能實現得有快有慢,人們受到惠利的時間有早有晚而已。

不過,對于日本來說,即使 AI 與傳統產業的結合做得再深,但由于在 OpenAI 與 DeepSeek 這一類 " 通用平台型 " 產品上幾乎缺席,也的确失去了擁有全球級影響力的可能。

而且可能是永久性失去。

本文來自微信公眾号:日商日旅,作者:KYOKU

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