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月咏幻:当中国已大量使用AI时,日本还在努力淘汰软盘和传真......
最后更新: 2025-04-13 14:44:54其次是研究少。根据日本经济新闻的报道,2012年到2021年这10年间,中国和美国在AI领域的科研重点论文一直在增加,只有日本持续保持在非常低的水平。
AI调研企业Zeta Alpha的数据则显示,在2020-2022这三年间,每年被引用最多的AI论文里,日本甚至连前十都没排进,依旧是中美在最前面。
最后我们谈谈人才问题。上面我们已经提到了,日本企业内部的人力预算主要用来维护老旧的系统,而非拓展新的内容。这就导致日本企业并不会为这类人才投入过多的资源:不创造新的业务场景,只要能维持原样,就不会有动力去改进。
正是因为这样的场景需求,导致日本的IT人才根本不需要高精尖的技术,只要是熟练工就可以了。因此,根据日本科学技术学术政策研究所的数据,相对于中美的新博士人才在2010-2018年中不断增加,日本的新博士人才数甚至在逐年减少。无论是IT和AI领域,新的技术开发都需要庞大的高素质人才来维护,这让本就不好的技术发展雪上加霜。
综上所述,日本的市场总体发展差,导致相应的人才减少,又会反过来导致技术发展不好,市场更差——这种恶性循环一直持续到现在的AI时代。
看到这里,会有读者不禁要问:日本就没有AI人才了吗?日本在AI领域真的就是完全隐身了吗?
答案当然没有那么绝对。在AI绘图领域中,日本开发者的贡献是非常扎实的。只可惜,这只是个人开发者的高光时刻,而非大企业的功绩。
以StableDiffusion和Midjourney为代表的图片大模型,早已经在AI绘图领域崭露头角。尤其是StableDiffusion,由于其开源特性,在目前的AI绘图中更是拥有最强的可能性。而日本开发者kohya是最早开发了训练工具的那一批人,他让StableDiffusion模型拥有了更多可能性,是相关领域中最功不可没的开山鼻祖之一。
时至今日,所有StableDiffusion玩家在训练自己的AI绘图模型时,都会在运行界面上看到日文。这就是因为开源工具的代码中,有相当大的贡献都是这个项目做的。
出处:Github上kohya的训练器页面
但是除此之外,日本人在其他AI领域暂时难有类似高度的贡献。无论是商业还是开源,都难见日本的身影。在全球AI竞争日趋激烈的当下,中国已经率先形成了完整的AI产业链,而日本仍在为数字化转型的基础问题苦苦挣扎,二者的差距正在迅速拉大。
日本缺的东西,全是中国的优势
与日本在AI时代的困境形成鲜明对比,中国的IT市场发展迅速,人才储备充足,技术的普及和落地更是走在世界前列。可以说,日本AI技术之所以发展不起来,就是因为缺乏中国所具有的优势。
2025年3月5日,国务院新闻办公室在解读《政府工作报告》的吹风会上,特别提到了三款中国在AI领域的代表性产品——DeepSeek、可灵、宇树科技——分别对应国际上2023年初引爆市场的ChatGPT(文字大模型)、2024年初走红的Sora(视频大模型)和马斯克的擎天柱(具身智能机器人)。
DeepSeek不仅性能强大且成本低廉,更是打破了ChatGPT所构建的“训练大模型需要天量算力和高昂成本”这一固有认知。以往需要海量算力投入的任务,如今仅需极低成本就能完成,且质量丝毫不逊色。
另一方面,可灵则在视频生成领域领先一步,比Sora更早向消费者开放,并凭借卓越的生成质量与效率,迅速获得全球市场的认可。
2024年年初,Sora作为第一个出圈的视频模型引起了大量的话题,但就在同一年年中,可灵推出的老照片复活功能就在抖音引发了刷屏效应。而此时OpenAI仍在依赖人工后期制作,为Sora打造演示视频。到了2024年底,即梦、混元等国产视频大模型全面上线,普通用户已能自由使用AI生成视频,而Sora则直到12月才姗姗来迟地向其付费用户开放视频生成功能,错失了市场先机。
回望过去两年,全球AI浪潮的主角似乎一直是OpenAI和马斯克,他们在各自领域的突破曾经主导了舆论。然而,到了2025年年初,当我们重新审视这场竞赛时,中国不仅已经成功跟上,甚至在多个关键技术点上实现了超越。这种转变令人感慨万千,也再次验证了生成式AI的三大核心要素:算力、算法、数据——而中国恰好在这三方面占尽天时、地利、人和。
首先,中国拥有世界顶尖的数学与算法人才储备。计算机科学和人工智能的核心是数学,而中国在这一领域一直处于全球领先地位。近几年,无论是大模型训练、AI芯片优化,还是深度学习框架的研发,中国的研究机构和企业都在快速崛起,甚至逐步改变过去“追随者”的角色,开始引领前沿技术的发展。
其次,数据是人工智能的燃料,而中国无疑坐拥全球最丰富、最优质的数据资源。作为世界上最大的单一语言市场,中国不仅有14亿人口构成的庞大用户群,还有高度发达的互联网生态。从社交媒体到电商、短视频、金融科技,中国的数据量级和多样性远超其他国家。这不仅让AI模型训练的数据更丰富,也使得AI产品落地和优化的速度远超国外对手。正因如此,可灵、即梦等国产视频生成模型才能迅速打入市场,而Sora却仍在封闭的环境里精调算法,迟迟未能大规模放开给普通用户使用。
最后,算力曾是AI发展的关键瓶颈,但这个壁垒正在被逐步攻破。全球AI市场几乎被英伟达的GPU垄断,算力价格居高不下,成为所有AI公司的沉重成本。然而,DeepSeek等国产大模型已经在适配国产GPU,并逐步打破对英伟达的依赖。这一趋势不仅会加速中国AI行业的自主可控进程,还会迫使英伟达重新调整市场策略,甚至可能让“老黄”不得不降价,让全球用户买到更便宜的N卡。
综上所述,中国AI产业的崛起并非偶然,而是算法、数据、算力三大核心要素共同作用的结果。现在,中国AI的步伐已然加快,甚至开始在多个领域反超。未来几年,全球AI格局的主导权,或许将迎来一场更大规模的洗牌。
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