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【警惕重蹈日本AI的覆辙】
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去年在日本 , 我随手翻了翻酒店送的《读卖新闻》 , 发现报纸里连篇累牍都在介绍AIGC 。 从技术到应用 , 从产业链整合到政府政策琳琅满目 , 让人感觉这个国家对AI是充满了期待的 。
但期待归期待 , 稍微了解日本科技行业现状的人会知道 。 若干年来日本每次倡议发展AI都是雷声很大 , 雨点基本没有 。
日本不仅没有发展出DeepSeek这样能够影响国际AI格局的大模型 , 就连一些基本的AI应用推广都很不理想 。 有点荒诞意味的是 , 日本政府一年前才宣布在所有政府流程中淘汰了3.5英寸软盘 。 试想一下 , 国家如果靠软盘来发展大模型 , 那还颇有点蒸汽朋克的美感 。
但与日本AI今天的萧条相对比 , 曾经的日本AI非常强盛 , 甚至是上一次AI复兴中唯一可以与美国AI相抗衡的势力 。
时过境迁 , AI孤狼变成了科技柴犬 , 不免让人感慨 。
但感慨之余 , 日本AI的挫败带给我更多的是警惕与恐惧 。 因为20世纪70-80年代日本AI最为强盛的时候 , 其诸多产业特征都与今天的中国AI极为神似 。
当越来越多人开始从日本的经验中学习如何对抗房地产泡沫破裂、经济长期下行 。 我们或许还需要再补上一课 , 那就是看清日本在AI发展中掉入的陷阱 , 提醒自己绝不能重蹈覆辙 。
我们所处的深度学习—大模型周期 , 被广泛认为是第二次AI复兴 。 而第一次AI复兴 , 则是20世纪70年代以专家机为主线的AI技术崛起 。
当时 , 大型计算机正处在风口浪尖 , 人们第一次可以通过向计算机内存储信息来构筑知识库 。 于是有人就想 , 如果把知识库积累到一个巨大的程度 , 计算机岂不就成了无所不知的神?AI不就实现了吗?还别说 , 这个思路和今天人们对大模型的乐观想象还挺相似的 。
把话题回到70年代 , 当时日本在存储等基础领域占据优势 , 在大型机领域重兵集结 , 开始上马一个个超大规模的AI项目 。 其中最具代表性的就是“第五代计算机” 。
1981年10月 , 日本宣告启动研制第五代计算机(第五世代コンピュータ) , 并于1982年4月制订了为期10年的“第五代计算机技术开发计划” , 总投资1000亿日元 。 “第五代计算机”是当时规模最大的AI专家系统 。 在设想中 , 其具备回答问题、知识库管理、图像识别、代码生成等功能 , 能够帮助日本实现预测地震 , 计算摩天大楼建筑结构这类的宏大目标 , 建成后将“领先时代40年” 。
这种毕其功于一役的“举国AI”自带一种豪赌的气质 。 开始建设“第五代计算机”的时候 , 日本各界普遍处在对AI技术前景与日本国力的极度自信的阶段 。 没有人设想如果项目失败会怎么样 , 后果谁来承担?有没有备选方案?
后面的故事是 , “第五代计算机”确实引发了美国启动同样在专家系统与大型机项目上的AI竞赛 。 但家用电脑的异军突起 , 却让美国走向了互联网主导的信息革命之路 。 反而日本却在1992年宣告五代机项目难以实现预期目标 , 无法通过验收 。
过度投入类似五代机的大型AI项目 , 让日本AI体系变得异常封闭 。 国家与大公司主导着AI工程的开发 , 中小企业和个人开发者根本无法参与其中 。 于是一旦核心项目失败 , 整个国家的AI发展路线就被逼上了绝境 。 同时 , 这种将绝大多数资源投入到极少数项目上的举国AI模式 , 也导致日本AI行业的包容度不足 , 无法敏捷灵活地捕捉新机会 , 包容创新试错 。
最终结果是 , 当经济泡沫破裂 , 日本经济猛然陷入衰退 。 曾经引以为傲的AI无法成为日本经济渡海的扁舟 , 仅仅变成一件微不足道的殉葬品 。 当数十年后AI再次成为发展机会 , 日本社会却没有了再拥抱一次AI的勇气 。
我们不妨对照一下 , 面对今天中国AI的崛起 。 有多少人热切地希望借助举国体制发展AI技术?希望DeepSeek或者某个国家级AI项目 , 某个大型科技公司能够毕其功于一役?但是 , “举国AI”一旦变成陷阱 , 它的代价由谁来承担?
历史上每一次科技竞赛都证明 , 包容、开放、自由 , 甚至容忍一些灰度存在才能构筑科技发展的沃土 。
“极刚易折”是日本AI的挽歌 。 那就让它留在日本好了 。
对比今天中美AI的发展局势 , 很轻松就能找到一个区别:中国更加重视产业+AI这个方向 , 但在美国这个领域却基本没什么水花 。
每个人都无法站在未来指明究竟哪种AI路线是对的 。 但有一点非常不幸 , 那就是曾经的日本也是重视产业AI , 轻视AI技术的消费者市场 。
必须申明的是 , 这里完全没有否定产业AI路线的意思 。 甚至我们始终认为 , 欧美今天行业智能化的怠惰 , 是其产业结构与社会权力发生了深层次问题 。 从而将巨大的机会窗口送给了中国 。 我真正想讨论的是 , 从日本AI的经验教训里不难发现 , 产业AI市场很容易炮制出巨大的虚假繁荣 , 从而混淆技术发展的真实进程 。
在20世纪80年代 , 日本各个行业普遍由本土大公司把持 。 这些企业分属于不同的财团与株式会社 , 与科技企业之间的利益链路错综复杂 。 所以当一项技术受到政府与民众的热捧 , 科技大公司很容易通过自身的利益网络 , 在各个行业内创造出一种“AI已经带来巨大价值”的假象 。 毕竟 , AI技术在某个封闭行业内是否好用 , 可能一两个人就能决定 , 但在消费者市场是否好用 , 却需要成千上万人来决定 。
日本重视产业AI的另一项隐忧 , 是为了上马AI各个公司都在相关领域投入了巨大成本 。 在真正使用后 , 这些系统很快过时 , 并且还需要投入更大的运维成本 。 经济泡沫破裂后 , 日本科技发展举步维艰 。 一个重要原因是需要花费人力物力来运维那些古早的系统 。 曾经的AI之梦 , 在人情世故和利益输送之下变成了日本科技的吸血鬼 。
把目光拉回到今天的中国 , 会发现很多行业也有类似的情况 。 在大的政策趋势下 , 目前中国是千行百业用AI , 很多行业都有自己用大模型的指标和任务 。 其中也就很难分清哪些是真正实现了智能化 , 哪些是为了敷衍和政绩?
产业是封闭的 , 是可以虚报的 。 可以为了很多目的来证明AI有用 , 但在真金白银的消费者市场中 , 一些虚伪的体面会顷刻荡然无存 。
对AI来说 , 宁要体无完肤的真 , 也不要花团锦簇的假 。
没有人比日本人更爱机器人了 。
1973年 , 早稻田大学宣布打造了全球第一个能自主行动的人形机器人WABOT-1 , 引发了全日本 , 乃至全世界的轰动 。
从铁臂阿童木到高达 , 日本流行文化里反复展示着对机器人的执念 。 久而久之 , 机器人似乎变成了日本人的一个精神锚点 。 在AI刚刚兴起的时候 , 全日本都自然而然地认为机器人即将成功 , 于是将大量研发力量投入到机器人领域 。 比如上文说的WABOT-1就消耗了上百万美元的研发经费 。 大型科技公司、创业公司以及大学 , 都加入了滚滚而来的机器人浪潮 。 而且机器人、机器狗项目大多打着AI的名义 。 比如索尼在1999年推出的电子宠物AIBO , 就以AI识别能力作为主要卖点之一 。
但结果呢?这些日本AI极盛期打造的机器人项目普遍有两个特点 。 一是特别贵 , 二是特别没用 。
产生这种情况的深层逻辑是 , AI根本不等于机器人 。 无论是七80年代的AI热 , 还是今天的AI复兴 , 迄今为止没有任何AI技术是以人形机器人为设计蓝本开发的 。 一台计算机、一部手机、一个摄像头就能搞定的AI交互 , 非要想尽办法、千辛万苦地给装到人形身体里 , 说好听了是满足人类刻印在DNA里的科学幻想 , 说不好听纯属吃饱了撑的 。
后来的结果是 , 日本投入了大量资源在几乎毫无产出的机器人领域 , 博得了一个热爱且擅长机器人的虚名 , 换来了从信息革命开始社会经济体系化走向落后的局面 。
阴阳怪气了半天 , 大家可能也发现我想说什么了 。 今天以深度学习-预训练大模型为支撑的AI路线 , 在本质上也跟人形机器人没有任何必然关联 。 所谓的具身智能热 , 究竟有多少是技术之间的传导效应?多少是利用科幻文化带来的心理锚点 , 讲给大众和投资人的故事?
如果人形机器人能成功 , 那就等它水到渠成 , 不必投入巨量资源去催熟 。
如果人形机器人没什么希望 , 那不妨去做中国科幻 , 可能收益还更好一点?
陷入经济衰退之后 , 日本虽然屡次提出科技振兴和AI振兴 , 但社会经济已经丧失了投资AI这种前沿技术的兴趣和勇气 。 加之日本那些古老的IT系统和设施需要大量成本来维护 , 经济创新的活力都被老旧系统吸干了 , 给创新留下的资源非常有限 。 同时 , 政府也没有能力制定利好AI等创新产业的扶持政策 , 反而要从这类科技产业中抽取重税 。
多重因素下 , 日本AI最后变成了一团灰烬 。 但我们也确实需要看到 , 这团灰烬曾经是耀眼的火光 , 并且其中的燃烧机制 , 与今天的中国AI十分相似 。 与其进行大量中美AI之间的对比研究 , 很多时候我们更应该看看日本、欧洲 , 甚至苏联 , 这类一度与美国对垒 , 但最终失败的AI产业 。 它们的教训和经验 , 就是我们减少试错的筹码 。
当然 , 中国AI也跟曾经的日本有着极大不同 。
比如中国有着足够庞大的内需市场 。 无论是产业还是消费者的智能化需求 , 日本都只能高度依赖出口 , 并且出口对象是美国、欧洲这样的主要竞争对手 。 反观中国 , 无论是消化AI技术的产业链还是消费者市场都足够庞大 。 中国AI有大胆走出国门的政治经济保障 , 同时也并不极大依赖全球化市场来回血 。
另一方面 , 今天中国的AI产业根基是通信、IT、互联网、云计算等企业 。 这些企业有着美国科技公司的骨架 , 有着硅谷式的创新热情 , 同时也积极拥抱开源开放的科技文化 。 这与固步自封的日本科技公司有着本质上的不同 。 DeepSeek在开源领域的成功 , 无疑证明了中国AI只有更开放 , 才能更强大 。
最后 , 中国的AI信心乃至科技信心 , 并不完全是经济因素驱动的 。 这一点有利有弊 , 但也可以规避日本AI一旦遭遇经济困局就轰然倒塌的风险 。 当民众的期待值、自豪感与信念感集中在AI上 , 所带来的软性影响力是难以估量的 。
曾经不可一世却最终衰落的日本AI , 与正走向辉煌的中国AI , 两者之间有很多同与不同 。 把它们归结起来 , 会发现核心在于AI产业必须有足够的包容度 。 必须确保AI能够自由发展 , 在市场环境中充分认证自身的价值 , 由此才能避免闭门造车 , 结果满盘皆输的AI陷阱 。
打开国民 , 打开企业生态 , 打破技术闭源 , 随时触碰和迎接变化 , 是AI真正的发展之路 。
当我们强调科技自主可控的今天 , 一定要知道中国的自主科技 , 是要把更好的带给世界 , 而不是将自身与世界隔绝 。
能借东南西北风 , 才能行万里船 。
日本的AI曾经强大而孤立 , 最后只能变成历史霜雪中零落的枯叶 。 中国AI不想重蹈覆辙 , 就需要确保自身的根系永远连接着自由、开放、包容的水源 。
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