本文來自微信公眾號：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，為什么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； 聽說小日子程序員短缺，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9.5億元人民幣融資的，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（圖像/視頻分析），自然言語処理（自然語言處理）等詞匯。

雖然落后，但說日本是AI荒漠，顯然不準確。

日本不缺AI，但它也確實沒走DeepSeek那條路。

二

日本有多少AI公司？

要說那種做“大模型”“平臺型AI”的公司，日本確實不如中美多。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，也確實在做扎實的研發。

東京大學的“松尾研究室”是一個高校衍生型的AI孵化平臺，掛名孵化了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大規模圖像識別挑戰賽上取得了突破性的成績，隨后中國的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里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臺起步，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“披著企業服務外衣的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

那么，日本需要Deepseek嗎？

有必要真正了解一下Deepseek、OpenAI這類公司的內核。它們是通用AI平臺（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（開發者平臺）、云服務整合、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，這就意味著前期需要燒錢。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”架構后，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確的回報，那么日本社會往往不愿意冒這個風險。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？為什么不現在就去找客戶？

在中國，何止是燒錢，咱們燒了10年的錢才出了一個Deepseek。2016年后，中國AI涌現出“四小龍”（商湯、曠視、依圖、云從），它們的初期愿景都是想做“中國的AI平臺/大腦”。現實轉折是，它們紛紛“落地為王”，深扎行業。

日本不那么需要Deepseek的另一個原因，在筆者看來，是它的平臺類應用本來就并不多。

美國與中國，分別誕生了一些極強的平臺類應用。例如美國的Google、Facebook、Twitter、Youtube、Amazon；中國的百度、微信、微博、抖音、淘寶。平臺類應用面向大量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，做巨大的平臺類應用。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，在同一個搜索平臺，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，他們沒有那么需要ChatGPT和DeepSeek，Google等巨頭的產品已經能夠滿足他們了。

四

不管怎么說，日本在AI方面，是落后了。

但是如果把時間拉長到10年、20年來看，把AI視作一場長線競爭的話，日本未必落后太多。

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）推出的豐田實干型專家的講座，并且在最后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，那么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，為什么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著什么問題，為什么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，這玩意具體有什么用？）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，日本企業寧愿不推出爆款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；寧愿不開發布會，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爭，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“通用平臺型”產品上幾乎缺席，也的確失去了擁有全球級影響力的可能。

而且可能是永久性失去。

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