日本曾反思：为何中国不断诞生DeepSeek、Kimi，日本却越来越难

今日快讯 2026年08月14日 00:40 0 aa

东京书店的畅销榜上，有关中国AI公司的书今年摆了满满一排。翻开销量最好的那几本，主角不再是华为、宁德时代，而是几家中国老百姓自己都不一定叫得全名字的AI初创公司。

日本读者最关心的问题也变了——不是＂中国又造出什么东西＂，而是＂这些二十多岁的年轻人到底从哪冒出来的＂。

从DeepSeek在2025年初把整个华尔街吓了一跳开始，到Kimi、Qwen、GLM这批中国大模型接连亮相，日本社会花了一年多时间，慢慢咂摸出一个让自己不太舒服的味道：论产品，日本还能追；论人，日本恐怕真的追不动了。

这就是今天日本媒体和学界反复念叨的那句话——为什么中国能一个接一个地长出DeepSeek和Kimi，而日本这块土壤，却越来越种不出这样的团队。有意思的是，日本并不是AI这个赛道的新兵。

上世纪八十年代那阵子，日本搞过一个叫＂第五代计算机＂的国家项目，砸了几百亿日元，一度让美国人紧张得不行。神经网络这几个字，在日本学术圈里念了几十年。

问题是，先跑不代表能跑到终点。斯坦福大学今年发布的AI Index报告里有一组数字挺扎眼——过去几年全球有影响力的基础大模型，美国占了一大半，中国紧随其后，日本的名字几乎找不到。

今年印度一家智库出的数字经济报告，把印度的AI综合表现排到全球第四，德国、法国、日本都在后面。日本网友在X上炸了锅。

有个转发过万的帖子写道，最让人心里凉的不是DeepSeek有多能打，而是这种团队在中国像下饺子一样往外冒。今年上半年，中国又冒出好几家估值一路飙升的AI公司，有做视频生成的，有做具身智能的，创始人的年纪普遍都在三十上下。

再看这些团队里的人。DeepSeek的核心成员，很多是从清华、北大、浙大直接出来的应届或者刚工作没几年的年轻人。

创始人梁文锋自己接受采访时讲过一句话——公司没请什么大神，招的都是本土培养的孩子。这句话被日本媒体翻译过去之后，反复被引用。

月之暗面的杨植麟更典型。这位Kimi背后的掌门人是九零后，公司成立那年他才三十岁出头，第一轮融资就把估值推到了几十亿美元。

放在东京的大企业里，一个三十岁的员工大概率还在写会议纪要、给上级递茶。日本人自己也不装了。

今年夏天PwC日本分部做了一份跨国调查，把英国、中国、德国、韩国、美国和日本六个国家的员工放一起比，问大家对AI在工作里到底有多大期待。结果日本排最后一名，跟第五名之间还隔着一大截。

一个东京大学的老教授在接受采访时讲过一句挺无奈的话——日本从来不缺聪明的孩子，缺的是能让这些孩子去闯、去摔跤、摔完还能爬起来接着干的那片土壤。

终身雇佣、年功序列这套东西沿用了几十年，好处是稳定，坏处是把人生最能折腾的那十几年，全耗在熬资历上了。中国这边正好反过来。

互联网大厂和AI初创公司愿意把重要项目直接压到二三十岁的年轻人肩膀上，做砸了换个方向再来。这种试错空间，在日本大企业里几乎不存在。

薪水的差距也在拉大。前不久有猎头公司做过一份行业报告，中国头部AI公司给应届博士开的年薪，已经能达到一百万人民币以上，个别岗位给到两三百万也不稀奇。

日本大企业给同等资历的AI博士，起薪折合下来往往只有中国的一半甚至更低，还得慢慢熬。人才往哪儿流，是明摆着的事。

教育这头的账更长远。中国教育部公布的数字，全国已经有六百多所本科院校开设了人工智能专业，每年理工科毕业生超过五百万人。

这个规模在全球都排得上号，日本相形之下，理工科招生数已经连着好几年往下掉。少子化撞上产业升级，日本自己也着急。日本不是完全没动作。

这两年在东京冒出来的Sakana AI，创始人是从谷歌出来的几位研究员，专门做＂小而美＂的模型，思路和中国团队不太一样。软银也在到处砸钱，跟OpenAI合作搞日本本土的大模型。

但这些努力更多是靠外部人才和资本推着走，跟中国那种从校园到产业一整条自己长出来的链条，不是一个路数。日本媒体最近盯得最紧的对手其实是韩国。

三星、LG、Naver这几年在大模型和AI芯片上都下了狠手，韩国政府直接把＂AI三大强国＂写进了国家战略。斯坦福那份报告里还专门提到，韩国的人均AI专利数排全球第一。

邻居这么使劲，日本心里更不是滋味。回过头看这场竞争的性质。前几年大家聊AI，比的是谁的芯片强、算力多、钱袋子鼓。

到了2026年这个节点，比的其实是一个更慢、更笨、更没法速成的东西——一个国家能不能源源不断地把年轻人推到牌桌前面去打牌。DeepSeek也好，Kimi也罢，不过是浮在水面上让人看得见的那部分。

把它们顶起来的，是二十年前就开始搭的教育底盘、企业里敢用新人的风气，还有那种做砸了没关系再来一次的社会空气。日本这轮反思看得挺明白，就是从＂看明白＂到＂改得动＂，中间隔着的不是一两条政策，而是几十年攒下来的老习惯。

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