其次是研究少。根據(jù)日本經(jīng)濟(jì)新聞的報(bào)道，2012年到2021年這10年間，中國和美國在AI領(lǐng)域的科研重點(diǎn)論文一直在增加，只有日本持續(xù)保持在非常低的水平。

AI調(diào)研企業(yè)Zeta Alpha的數(shù)據(jù)則顯示，在2020-2022這三年間，每年被引用最多的AI論文里，日本甚至連前十都沒排進(jìn)，依舊是中美在最前面。

最后我們談?wù)勅瞬艈栴}。上面我們已經(jīng)提到了，日本企業(yè)內(nèi)部的人力預(yù)算主要用來維護(hù)老舊的系統(tǒng)，而非拓展新的內(nèi)容。這就導(dǎo)致日本企業(yè)并不會為這類人才投入過多的資源：不創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)場景，只要能維持原樣，就不會有動力去改進(jìn)。

正是因?yàn)檫@樣的場景需求，導(dǎo)致日本的IT人才根本不需要高精尖的技術(shù)，只要是熟練工就可以了。因此，根據(jù)日本科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)政策研究所的數(shù)據(jù)，相對于中美的新博士人才在2010-2018年中不斷增加，日本的新博士人才數(shù)甚至在逐年減少。無論是IT和AI領(lǐng)域，新的技術(shù)開發(fā)都需要龐大的高素質(zhì)人才來維護(hù)，這讓本就不好的技術(shù)發(fā)展雪上加霜。

綜上所述，日本的市場總體發(fā)展差，導(dǎo)致相應(yīng)的人才減少，又會反過來導(dǎo)致技術(shù)發(fā)展不好，市場更差——這種惡性循環(huán)一直持續(xù)到現(xiàn)在的AI時(shí)代。

看到這里，會有讀者不禁要問：日本就沒有AI人才了嗎？日本在AI領(lǐng)域真的就是完全隱身了嗎？

答案當(dāng)然沒有那么絕對。在AI繪圖領(lǐng)域中，日本開發(fā)者的貢獻(xiàn)是非常扎實(shí)的。只可惜，這只是個人開發(fā)者的高光時(shí)刻，而非大企業(yè)的功績。

以StableDiffusion和Midjourney為代表的圖片大模型，早已經(jīng)在AI繪圖領(lǐng)域嶄露頭角。尤其是StableDiffusion，由于其開源特性，在目前的AI繪圖中更是擁有最強(qiáng)的可能性。而日本開發(fā)者kohya是最早開發(fā)了訓(xùn)練工具的那一批人，他讓StableDiffusion模型擁有了更多可能性，是相關(guān)領(lǐng)域中最功不可沒的開山鼻祖之一。

時(shí)至今日，所有StableDiffusion玩家在訓(xùn)練自己的AI繪圖模型時(shí)，都會在運(yùn)行界面上看到日文。這就是因?yàn)殚_源工具的代碼中，有相當(dāng)大的貢獻(xiàn)都是這個項(xiàng)目做的。

出處：Github上kohya的訓(xùn)練器頁面

但是除此之外，日本人在其他AI領(lǐng)域暫時(shí)難有類似高度的貢獻(xiàn)。無論是商業(yè)還是開源，都難見日本的身影。在全球AI競爭日趨激烈的當(dāng)下，中國已經(jīng)率先形成了完整的AI產(chǎn)業(yè)鏈，而日本仍在為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)問題苦苦掙扎，二者的差距正在迅速拉大。

日本缺的東西，全是中國的優(yōu)勢

與日本在AI時(shí)代的困境形成鮮明對比，中國的IT市場發(fā)展迅速，人才儲備充足，技術(shù)的普及和落地更是走在世界前列。可以說，日本AI技術(shù)之所以發(fā)展不起來，就是因?yàn)槿狈χ袊哂械膬?yōu)勢。

2025年3月5日，國務(wù)院新聞辦公室在解讀《政府工作報(bào)告》的吹風(fēng)會上，特別提到了三款中國在AI領(lǐng)域的代表性產(chǎn)品——DeepSeek、可靈、宇樹科技——分別對應(yīng)國際上2023年初引爆市場的ChatGPT（文字大模型）、2024年初走紅的Sora（視頻大模型）和馬斯克的擎天柱（具身智能機(jī)器人）。

DeepSeek不僅性能強(qiáng)大且成本低廉，更是打破了ChatGPT所構(gòu)建的“訓(xùn)練大模型需要天量算力和高昂成本”這一固有認(rèn)知。以往需要海量算力投入的任務(wù)，如今僅需極低成本就能完成，且質(zhì)量絲毫不遜色。

另一方面，可靈則在視頻生成領(lǐng)域領(lǐng)先一步，比Sora更早向消費(fèi)者開放，并憑借卓越的生成質(zhì)量與效率，迅速獲得全球市場的認(rèn)可。

2024年年初，Sora作為第一個出圈的視頻模型引起了大量的話題，但就在同一年年中，可靈推出的老照片復(fù)活功能就在抖音引發(fā)了刷屏效應(yīng)。而此時(shí)OpenAI仍在依賴人工后期制作，為Sora打造演示視頻。到了2024年底，即夢、混元等國產(chǎn)視頻大模型全面上線，普通用戶已能自由使用AI生成視頻，而Sora則直到12月才姍姍來遲地向其付費(fèi)用戶開放視頻生成功能，錯失了市場先機(jī)。

回望過去兩年，全球AI浪潮的主角似乎一直是OpenAI和馬斯克，他們在各自領(lǐng)域的突破曾經(jīng)主導(dǎo)了輿論。然而，到了2025年年初，當(dāng)我們重新審視這場競賽時(shí)，中國不僅已經(jīng)成功跟上，甚至在多個關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)了超越。這種轉(zhuǎn)變令人感慨萬千，也再次驗(yàn)證了生成式AI的三大核心要素：算力、算法、數(shù)據(jù)——而中國恰好在這三方面占盡天時(shí)、地利、人和。

首先，中國擁有世界頂尖的數(shù)學(xué)與算法人才儲備。計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的核心是數(shù)學(xué)，而中國在這一領(lǐng)域一直處于全球領(lǐng)先地位。近幾年，無論是大模型訓(xùn)練、AI芯片優(yōu)化，還是深度學(xué)習(xí)框架的研發(fā)，中國的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)都在快速崛起，甚至逐步改變過去“追隨者”的角色，開始引領(lǐng)前沿技術(shù)的發(fā)展。

其次，數(shù)據(jù)是人工智能的燃料，而中國無疑坐擁全球最豐富、最優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源。作為世界上最大的單一語言市場，中國不僅有14億人口構(gòu)成的龐大用戶群，還有高度發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。從社交媒體到電商、短視頻、金融科技，中國的數(shù)據(jù)量級和多樣性遠(yuǎn)超其他國家。這不僅讓AI模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)更豐富，也使得AI產(chǎn)品落地和優(yōu)化的速度遠(yuǎn)超國外對手。正因如此，可靈、即夢等國產(chǎn)視頻生成模型才能迅速打入市場，而Sora卻仍在封閉的環(huán)境里精調(diào)算法，遲遲未能大規(guī)模放開給普通用戶使用。

最后，算力曾是AI發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸，但這個壁壘正在被逐步攻破。全球AI市場幾乎被英偉達(dá)的GPU壟斷，算力價(jià)格居高不下，成為所有AI公司的沉重成本。然而，DeepSeek等國產(chǎn)大模型已經(jīng)在適配國產(chǎn)GPU，并逐步打破對英偉達(dá)的依賴。這一趨勢不僅會加速中國AI行業(yè)的自主可控進(jìn)程，還會迫使英偉達(dá)重新調(diào)整市場策略，甚至可能讓“老黃”不得不降價(jià)，讓全球用戶買到更便宜的N卡。

綜上所述，中國AI產(chǎn)業(yè)的崛起并非偶然，而是算法、數(shù)據(jù)、算力三大核心要素共同作用的結(jié)果?，F(xiàn)在，中國AI的步伐已然加快，甚至開始在多個領(lǐng)域反超。未來幾年，全球AI格局的主導(dǎo)權(quán)，或許將迎來一場更大規(guī)模的洗牌。

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