中國(guó)簽了，新組織總部落戶(hù)上海，日本拉群想單飛，一個(gè)時(shí)代已告終

近日，中國(guó)代表簽署成立世界人工智能合作組織協(xié)定，29個(gè)國(guó)家成為創(chuàng)始成員國(guó)，總部落戶(hù)上海。幾乎同時(shí)，日本集合軟銀、索尼、NEC、本田等44家企業(yè)，以最高1萬(wàn)億日元政府支持推進(jìn)國(guó)產(chǎn)AI。中國(guó)在搭建開(kāi)放的國(guó)際合作平臺(tái)，日本則把企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)用戶(hù)拉進(jìn)一個(gè)聯(lián)合項(xiàng)目，希望減少對(duì)海外AI平臺(tái)的依賴(lài)。
兩種動(dòng)作說(shuō)明，當(dāng)前的AI競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)從幾家美國(guó)公司的模型競(jìng)賽，擴(kuò)展到國(guó)家算力、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)際治理。由少數(shù)西方平臺(tái)包辦技術(shù)供給、規(guī)則制定和商業(yè)入口的時(shí)代已經(jīng)告終。日本此時(shí)提出國(guó)產(chǎn)AI，意圖容易理解，結(jié)果卻不能只看資金規(guī)模。它能否成功，取決于日本選擇什么賽道，也取決于這1萬(wàn)億日元能否形成可持續(xù)的產(chǎn)業(yè)循環(huán)。

• 萬(wàn)億日元買(mǎi)得到算力，買(mǎi)不到完整的AI能力
  日本國(guó)產(chǎn)AI項(xiàng)目由新公司Noetra承擔(dān)主要研發(fā)任務(wù)。參與者覆蓋通信、電子、汽車(chē)、機(jī)器人、工業(yè)設(shè)備和物流等行業(yè)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)還將吸收日本產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所、Preferred Networks及成員企業(yè)的工程師。
  按照公開(kāi)方案，項(xiàng)目準(zhǔn)備部署約2.75萬(wàn)顆英偉達(dá)Rubin GPU，先開(kāi)發(fā)日語(yǔ)理解、推理和指令執(zhí)行能力較強(qiáng)的基礎(chǔ)模型，隨后擴(kuò)展到文本、圖像、音頻、視頻一體處理，最終服務(wù)機(jī)器人和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的智能設(shè)備。
  從投入方向看，日本政府沒(méi)有照搬通用聊天模型的競(jìng)賽方式。其資金主要解決三項(xiàng)短板。第一項(xiàng)是集中采購(gòu)昂貴算力，避免日本企業(yè)各自建設(shè)小型集群造成重復(fù)投入。第二項(xiàng)是建立一個(gè)能夠反復(fù)訓(xùn)練和更新的國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)模型，讓工業(yè)數(shù)據(jù)盡量留在日本運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)。第三項(xiàng)是把模型直接接入制造、交通、護(hù)理和災(zāi)害應(yīng)對(duì)場(chǎng)景，使研發(fā)成果獲得首批用戶(hù)。
  這套安排有現(xiàn)實(shí)針對(duì)性，模型由日本團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)設(shè)施位于日本境內(nèi)，可以提高數(shù)據(jù)安全與技術(shù)選擇權(quán)。承擔(dān)訓(xùn)練任務(wù)的高端GPU、網(wǎng)絡(luò)和相當(dāng)一部分軟件工具仍來(lái)自英偉達(dá)。由此可見(jiàn)，日本爭(zhēng)取的是模型層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層的自主能力，短期內(nèi)還無(wú)法形成從芯片到軟件框架的完整國(guó)產(chǎn)體系。
  1萬(wàn)億日元因此更接近一張入場(chǎng)券。它可以快速補(bǔ)上算力規(guī)模，也能把分散企業(yè)聚到同一平臺(tái)，卻無(wú)法自動(dòng)產(chǎn)生高質(zhì)量數(shù)據(jù)、優(yōu)秀算法團(tuán)隊(duì)和成熟產(chǎn)品。項(xiàng)目能不能繼續(xù)走下去，要看集中投入之后能否獲得持續(xù)訂單，能否讓企業(yè)愿意共享數(shù)據(jù)，還要看模型在真實(shí)工廠里能否創(chuàng)造超過(guò)部署成本的收益。

• 日本AI最可能成功的地方在哪
  日本同美國(guó)、中國(guó)在大模型領(lǐng)域存在明顯差距。當(dāng)前日本企業(yè)生成式AI的使用率仍低于美國(guó)和中國(guó)，國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)模型在用戶(hù)規(guī)模、開(kāi)發(fā)者數(shù)量和商業(yè)生態(tài)方面也缺少優(yōu)勢(shì)。用一個(gè)國(guó)家項(xiàng)目追趕全球通用模型，資金投入只是起點(diǎn)，數(shù)據(jù)積累、人才密度和產(chǎn)品迭代速度都需要多年建設(shè)。
  但日本保留著另一組更適合發(fā)展實(shí)體AI的資源。日本企業(yè)長(zhǎng)期深耕工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、傳感器、汽車(chē)、精密制造和材料設(shè)備，掌握大量設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)和故障記錄。這些數(shù)據(jù)沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)文本那樣龐大，卻與機(jī)械動(dòng)作、質(zhì)量控制和安全責(zé)任緊密相連。
  訓(xùn)練機(jī)器人抓取零件、判斷設(shè)備磨損或在護(hù)理環(huán)境中協(xié)助人員，所需能力來(lái)自模型、傳感器、控制系統(tǒng)和現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合。
  44家企業(yè)共同參與的價(jià)值也在這里。基礎(chǔ)模型項(xiàng)目最怕研發(fā)團(tuán)隊(duì)完成模型后找不到穩(wěn)定場(chǎng)景。Noetra的出資方本身就是潛在用戶(hù)，本田可以提供移動(dòng)和制造場(chǎng)景，索尼擁有圖像傳感與內(nèi)容資源，NEC熟悉企業(yè)系統(tǒng)，軟銀能夠提供算力和通信基礎(chǔ)設(shè)施，機(jī)器人及機(jī)床企業(yè)掌握真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境。
  成員企業(yè)愿意拿出經(jīng)過(guò)整理的數(shù)據(jù)，并允許模型進(jìn)入生產(chǎn)線反復(fù)測(cè)試，項(xiàng)目便有機(jī)會(huì)把日本制造業(yè)積累轉(zhuǎn)化為AI產(chǎn)品。
  日本還面臨老齡化和勞動(dòng)人口減少，物流、護(hù)理、建筑、農(nóng)業(yè)和中小制造企業(yè)都有自動(dòng)化需求。實(shí)體AI一旦能夠減少停機(jī)時(shí)間、緩解用工短缺或提高良品率，用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)服務(wù)的動(dòng)力會(huì)比單純使用日語(yǔ)聊天模型更強(qiáng)。
  日本國(guó)產(chǎn)AI取得成功的可行路徑，是在少數(shù)高價(jià)值工業(yè)場(chǎng)景形成可靠產(chǎn)品，再把模型、數(shù)據(jù)接口和安全標(biāo)準(zhǔn)向更多企業(yè)開(kāi)放。它沒(méi)有必要在所有指標(biāo)上追平全球領(lǐng)先通用模型，能在工業(yè)機(jī)器人和現(xiàn)場(chǎng)智能領(lǐng)域建立穩(wěn)定市場(chǎng)，已經(jīng)能夠改善日本在AI產(chǎn)業(yè)中的位置。

• 44家企業(yè)聯(lián)合研發(fā)，并不代表成功率會(huì)相應(yīng)提高
  企業(yè)數(shù)量多，意味著數(shù)據(jù)和場(chǎng)景豐富，也意味著利益難以統(tǒng)一。汽車(chē)、電子、通信和工業(yè)設(shè)備企業(yè)各有技術(shù)體系，對(duì)數(shù)據(jù)安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和模型開(kāi)放范圍的要求并不相同。
  某家公司提供的工廠數(shù)據(jù)訓(xùn)練出通用能力后，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是否可以使用，模型出現(xiàn)事故后由誰(shuí)承擔(dān)責(zé)任，后續(xù)商業(yè)收入如何分配，都需要提前確定。缺少可執(zhí)行的規(guī)則，企業(yè)可能只提供低敏感度數(shù)據(jù)，真正有價(jià)值的工藝資料仍留在內(nèi)部。
  并且，Noetra的研發(fā)力量相當(dāng)一部分來(lái)自成員企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)派駐。派駐方式適合快速組建團(tuán)隊(duì)，長(zhǎng)期項(xiàng)目卻需要統(tǒng)一的技術(shù)路線、穩(wěn)定的人事制度和能夠承擔(dān)失敗的研究文化。大型企業(yè)聯(lián)合研發(fā)容易出現(xiàn)層層審批，基礎(chǔ)模型研發(fā)又要求頻繁實(shí)驗(yàn)和迅速淘汰舊方案。
  日本雖然擁有半導(dǎo)體材料和制造設(shè)備優(yōu)勢(shì)，但其高端AI訓(xùn)練芯片設(shè)計(jì)與制造能力尚未補(bǔ)齊。大規(guī)模采購(gòu)英偉達(dá)芯片可以解決眼前算力需求，供應(yīng)條件、升級(jí)節(jié)奏和軟件生態(tài)仍由海外企業(yè)影響。日本目前仍在美國(guó)技術(shù)體系內(nèi)完成起步。真正提高韌性，需要發(fā)展多元芯片適配能力，培養(yǎng)本土系統(tǒng)軟件團(tuán)隊(duì)，并讓模型可以在不同算力平臺(tái)上遷移。
  還有投入持續(xù)性。最高1萬(wàn)億日元屬于多年支持上限，算力中心建成后仍有電力、冷卻、維護(hù)和模型訓(xùn)練費(fèi)用。國(guó)際大型科技公司的AI資本開(kāi)支已經(jīng)進(jìn)入更高量級(jí)，日本依靠一次政府補(bǔ)貼難以長(zhǎng)期追隨通用模型競(jìng)賽。
  項(xiàng)目還必須盡快形成服務(wù)收入，讓制造企業(yè)愿意按使用效果付費(fèi)。日本的大量資金如果只停留在設(shè)備采購(gòu)和聯(lián)合研發(fā)階段，補(bǔ)貼結(jié)束后很容易出現(xiàn)設(shè)施昂貴、用戶(hù)不足的局面。

• 日本國(guó)產(chǎn)AI能否成功，要用產(chǎn)業(yè)落地來(lái)驗(yàn)收
  評(píng)價(jià)日本國(guó)產(chǎn)AI能否成功，需要設(shè)定分層目標(biāo)。以建立完全獨(dú)立的AI產(chǎn)業(yè)鏈為標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有方案難以完成。它依賴(lài)海外高端GPU和軟件生態(tài)，國(guó)內(nèi)通用模型的市場(chǎng)基礎(chǔ)也較弱。
  以縮小日語(yǔ)模型差距、保護(hù)國(guó)內(nèi)敏感數(shù)據(jù)、建立實(shí)體AI公共底座為標(biāo)準(zhǔn)，成功概率會(huì)有所提高。日本的制造業(yè)基礎(chǔ)、機(jī)器人企業(yè)和真實(shí)工業(yè)數(shù)據(jù)能夠支撐這一路線，萬(wàn)億日元投入也足以啟動(dòng)具有國(guó)家規(guī)模的算力和研發(fā)平臺(tái)。
  日本AI接下來(lái)需要做好幾件具體工作。政府應(yīng)把補(bǔ)貼同可量化的應(yīng)用結(jié)果掛鉤，考察模型在工廠、物流和護(hù)理場(chǎng)景中的穩(wěn)定性、成本和事故率。Noetra需要建立清晰的數(shù)據(jù)分級(jí)與收益分配制度，讓企業(yè)知道哪些數(shù)據(jù)可以共享，訓(xùn)練成果如何使用。
  全球AI競(jìng)爭(zhēng)正在同時(shí)出現(xiàn)國(guó)家自主和跨國(guó)合作兩股力量。日本建設(shè)國(guó)產(chǎn)能力有其經(jīng)濟(jì)安全考慮，可是技術(shù)自主不等于切斷國(guó)際合作。芯片、人才、開(kāi)源軟件、工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)都跨越國(guó)界，封閉研發(fā)會(huì)抬高成本，也會(huì)壓縮日本模型的海外市場(chǎng)。
  日本砸下萬(wàn)億日元搞國(guó)產(chǎn)AI，最可能得到一個(gè)有限而有價(jià)值的結(jié)果。它很難靠這筆錢(qián)追平中美通用模型，也難以擺脫海外芯片體系。在實(shí)體AI、工業(yè)模型和本土數(shù)據(jù)服務(wù)上，日本具備做出成熟產(chǎn)品的條件。
  這次成敗的分界是這44家企業(yè)能否共享真正有用的數(shù)據(jù)，模型能否進(jìn)入生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，補(bǔ)貼結(jié)束后客戶(hù)是否繼續(xù)付費(fèi)。完成這三步，日本國(guó)產(chǎn)AI會(huì)成為產(chǎn)業(yè)升級(jí)工具。做不到這些，萬(wàn)億日元只能換來(lái)一座昂貴的算力設(shè)施和一份尚未兌現(xiàn)的追趕計(jì)劃。