为什么日本出不来DeepSeek？

本文来自微信公众号：日商日旅，作者：KYOKU，题图来自：AI生成

上世纪90年代，日本曾是全球科技经济的核心：全球市值前十的公司中有一半来自日本——NTT、住友银行、东京电力、松下、日立……而今天的AI时代，主角却几乎都来自中美两国。

能跑出一家DeepSeek，本就是小概率事件；但对于曾经的创新中心日本来说，为什么连这样的希望都看不见？日本的AI企业，都跑哪儿去了？

一

提起这个话题，常见的回答有几种套路：

中美如火如荼的AI战局之中，日本几乎是AI荒漠，没几个能拿得出手的产品； 日本犄角旮旯的小创新源源不断，却没有一个ChatGPT或DeepSeek这种世界级的2C爆款； 听说小日子程序员短缺，AI人才就更不够了； 日系VC保守，烧不起大模型的钱……

如此这般，对日本科技商业的“奚落”甚至可以写成一篇爽文。但今天我想换个问法：日本，需要DeepSeek吗？

还有，日本这片土壤，非得长出个DeepSeek吗？

听起来像句废话：哪个国家不需要明星企业呢？况且是如此突破性的企业，为国家增光，带动整个AI行业的发展，引导资金流入，推动技术渗透到制造、医疗、金融等传统行业，帮助企业提效降本、实现自动化……这不正是很多AI企业的“终极使命”吗？

可问题是——日本已经直接跳过了这个阶段。

制造业的数据预测、医疗的自动化、金融保险的智能服务……这些“AI最终该做的事”，日本很多公司早就开始做了，而且做得不慢。

日本至少有300家在研发AI的公司，有刚在去年拿下约合9.5亿元人民币融资的，也有早在2017年就已上市的；研发日语大语言模型和日英双语模型的公司也不是没有。

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公司的网站主页，会发现至少有两家的首页根本找不到AI这个词。取而代之的是データ活用（数据活用），LLC（大语言模型），業務効率化（业务效率化），画像解析/映像解析（图像/视频分析），自然言語処理（自然语言处理）等词汇。

虽然落后，但说日本是AI荒漠，显然不准确。

日本不缺AI，但它也确实没走DeepSeek那条路。

二

日本有多少AI公司？

要说那种做“大模型”“平台型AI”的公司，日本确实不如中美多。根据日本贸易振兴机构（JETRO）2025年3月的报告，日本本土AI初创企业数量约为300~500家。

一种最保守的估算认为，拥有自研算法能力、真正做核心技术的公司，不超过50家。这50家公司大多通过了AI相关研究组织的认证，也确实在做扎实的研发。

东京大学的“松尾研究室”是一个高校衍生型的AI孵化平台，挂名孵化了32家AI创业公司，创始人大多是实验室的学生或长期合作的研究人员。松尾丰教授在日本AI圈的地位相当于“教父级”，研究方向涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等，被称为“日本AI第一人”。

2012年AlexNet震惊世界，在ImageNet大规模图像识别挑战赛上取得了突破性的成绩，随后中国的BAT开始组建AI Lab。松尾研究室成立于2013年，这说明，日本对AI的关注并不晚。

几家日本典型的“真AI公司”

NEC、NTT、富士通、日立等日本传统巨头都有自己的AI研发团队。只不过你不会在新闻里看到它们天天搞大模型和融资，因为它们的AI更偏向为政府、基础设施、大企业服务，曝光度低，但技术正在落地。比如它们的AI被广泛应用于：

政府政务系统的自动化； 交通、能源等基础设施的预测分析； 医疗影像的辅助诊断； 制造业的智能质检与流程优化； 金融风控、保险定价等领域……

几家传统巨头的AI落地

如果说中美的AI公司很多是从大模型平台起步，再逐步扩展应用场景，那日本则走的是先垂直再横向的路。

日本的AI创业公司，很多都是细分应用场景切入，直接服务产业客户。其实这也是一种革新路径——有人选择先打造一个聪明的“通用脑瓜”，再推向各个行业去“实习”；而有人则更务实，让这颗“脑瓜”先投身产业，边实习边成长。

说到底，它们是“披着企业服务外衣的AI公司”。

不过，目前应用AI的企业也多为大企业，即大客户为新科技买单。日本的多数企业究竟何时才有意识依靠AI改善产能和系统，尚且不得而知。

三

那么，日本需要Deepseek吗？

有必要真正了解一下Deepseek、OpenAI这类公司的内核。它们是通用AI平台（General AI Platform），典型的AI核心/底层架构公司。无论是DeepSeek还是OpenAI，它们的盈利模式基本相似：包括C端订阅、API调用（开发者平台）、云服务整合、定制模型/企业解决方案等。

先锻造出一个聪明的脑瓜儿，再进入行业实习，这就意味着前期需要烧钱。以OpenAI为例，最初得到了马斯克等人的约10亿美元捐赠，2019年转为“有限盈利”架构后，微软又投资了超过100亿美元。截至目前（2025年），OpenAI和DeepSeek都还在亏钱。

那日本呢？先烧钱烧出一个聪明的脑瓜儿，这件事在日本人看来难以想象。这既是因，也是果：因为烧钱，所以做不出来；反过来，如果这种投入没有明确的回报，那么日本社会往往不愿意冒这个风险。你说，多烧点钱，我们就能够开天眼，日本人说，那开完天眼该服务谁呢？为什么不现在就去找客户？

在中国，何止是烧钱，咱们烧了10年的钱才出了一个Deepseek。2016年后，中国AI涌现出“四小龙”（商汤、旷视、依图、云从），它们的初期愿景都是想做“中国的AI平台/大脑”。现实转折是，它们纷纷“落地为王”，深扎行业。

日本不那么需要Deepseek的另一个原因，在笔者看来，是它的平台类应用本来就并不多。

美国与中国，分别诞生了一些极强的平台类应用。例如美国的Google、Facebook、Twitter、Youtube、Amazon；中国的百度、微信、微博、抖音、淘宝。平台类应用面向大量Ｃ端用户，提供细致到满足每个人需求的服务。

但是在日本社会，每个人都在使用美国的Google、Facebook、Twitter、Youtube、Amazon。换句话说，日本不需要像中国那样，从零到一，做巨大的平台类应用。它享受了Google等大企业的跨国红利，因此也不需要拥有自己的Google。

在日本职场，四五十岁的中年人也能够熟练地使用谷歌的各种细分功能模块，笔者50岁的日本同事上周还教我如何使用GoogleCalender查看上司的日程安排。对他们来说，Youtube、Facebook、Google形成了一个与其他国家共享的信息世界，在同一个搜索平台，用日语可以搜到自己母语的资料，用英语则能获得更多资料。

反观中国，“O2O”和“互联网＋”这些浪潮带动了很多互联网人进入制造业、医疗、汽车等行业，去变革，不信邪，不怕巨头。

再者，DeepSeek的快速走红与ChatGPT在中国大陆不能用有直接关系。大家不能直接访问ChatGPT，就催生了大量“国产替代”项目。DeepSeek背靠大模型开源社区与香港团队快速搭建了ChatGPT类体验，打出“中文更强”+“免费可商用”两个卖点，迅速吸粉。

2024年日本政府发布的《情報通信白書》提到，在个人用户方面，只有9.1%的日本人使用生成式AI，远低于美国（46.3%）和德国（34.6%）。这也变相说明了，他们没有那么需要ChatGPT和DeepSeek，Google等巨头的产品已经能够满足他们了。

四

不管怎么说，日本在AI方面，是落后了。

但是如果把时间拉长到10年、20年来看，把AI视作一场长线竞争的话，日本未必落后太多。

日本创新可能并不是被概念驱动的，而是被产业痛点驱动的。笔者在早稻田大学读书时，曾听过一位亲历丰田TPS（Toyota Production System，丰田生产模式）推出的丰田实干型专家的讲座，并且在最后的环节问了专家一个问题：这套系统能够如此有效地帮助工厂实现精益生产，那么是否能够对互联网企业有所启示呢？

专家愣了几秒，他似乎不理解，为什么会有人想要把线下的东西应用于线上呢？互联网企业到底面临着什么问题，为什么不去针对自己的问题定制一个答案呢？“把方法论抽象出来并通用化”这件事，对他们来说，本身就有些抽象了。

日本社会整体对“新技术”有一种很强的实用主义+怀疑主义结合体：“で、それ、何の役に立つの？”（那，这玩意具体有什么用？）如果你的AI方案不能马上节省成本、提高效率、降低出错率……那就很难说服甲方买单。尤其是在制造业、金融、医疗这些传统行业，“为了AI而AI”的项目，很容易被直接pass掉。

所以，日本企业宁愿不推出爆款APP，而更希望拥有一套稳定的工厂质检系统；没有ChatGPT那样火的产品，但有医院医生每天都在使用的诊断辅助AI；宁愿不开发布会，但有一堆“社会实证”默默在进行。

做个类比，大家谈智能汽车，首先会提到特斯拉、蔚来、小鹏等，互联网人的特质就是脑瓜聪明，科技感强，产品的用户体验好；但是比亚迪从代工起家，产业链强大，逐步智能化，2024年全球新能源汽车市场（包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车）中，比亚迪以超过20%的市场份额位居第一。

同样都想登顶，大家只是用了不同的策略而已。何况，AI其实并不是一场国家之间的战争，这些年大家早已得出结论，AI是一个必然方向，是万物新生的前提之一，只是功能实现得有快有慢，人们受到惠利的时间有早有晚而已。

不过，对于日本来说，即使AI与传统产业的结合做得再深，但由于在OpenAI与DeepSeek这一类“通用平台型”产品上几乎缺席，也的确失去了拥有全球级影响力的可能。

而且可能是永久性失去。

本文来自微信公众号：日商日旅，作者：KYOKU

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