The Conversion Gap: How China, Japan and South Korea Turn AI Inputs into AI Capability, 2017–2025
本文认为，国家人工智能主权更多地取决于一个国家将资源高效转化为能力的政策能力，而非仅仅取决于资源的积累，这揭示了日本之所以落后于中国和韩国，其根源在于将知识和算力转化为人工智能模型的系统性低效，而非缺乏投入。
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在人工智能的竞赛中，各国往往通过其所能收集到的资源来接受评判。人们统计其实验室中的研究人员数量、投入到项目中的数十亿美元，以及数据中心里嗡嗡作响的庞大计算机阵列。这是一种积累的逻辑：如果你拥有更多的原材料，你就应该能制造出最好的机器。多年来，这一直是比较中国、日本和韩国等国的标准方式，这些国家都投入了巨额资源以成为这一技术的领导者。但拥有食材并不保证能做出一顿美餐。一个国家可能拥有庞大的才干储备和计算能力，却无法将这些资源转化为改变世界的、真正智能的系统。真正的疑问不仅在于一个国家拥有多少，而在于它能多高效地将其所拥有的转化为实际的能力。
这就是阿尔弗雷多·梅雷特（Alfredo Merlet）在研究 2017 年至 2025 年期间时试图解决的谜题。他超越了资金和人数这些简单的总量，去衡量一种更微妙的东西：转化率。想象一个工厂，其目标是将原材料矿石转化为成品汽车。一个工厂可能比另一个工厂购买了两倍于对方的矿石，但如果它生产的汽车更少，显然它在工作中效率较低。梅雷特将这一逻辑应用于人工智能，将过程分解为三个不同的阶段。第一阶段是发明，即研究人员创造新想法并发表论文；第二阶段是工业化，即将这些想法转化为可供使用的实际软件模型；第三阶段是运营化，即这些模型被普通人和企业采用。通过追踪每个阶段每单位投入所产生的产出，该研究揭示了一个令人惊讶的故事，解释了为什么有些国家正在领先，而其他国家尽管拥有更多资源，却正在落后。
研究结果描绘了东亚邻国采取的三种截然不同的路径。中国凭借庞大的劳动力规模和设定了明确且激进目标的政府，成功实现了进程的大幅加速。到 2024 年和 2025 年，中国开发者发布了数百个新的 AI 模型，从一个追随者转变为美国的竞争对手。他们实现这一点不仅靠投入更多资金，还靠协调他们的努力，使研究能够迅速转化为可部署的产品。韩国尽管研究人员和计算能力不如日本，却取得了该组中最高的效率。该国成功推出了 87 个 AI 模型，其中包括 23 个被认为具有重要意义或突破性的模型，这一数字远超其规模更大的邻国。这种成功得益于政府与大型企业之间高度协调的关系，使他们能够将资源密集地集中在特定技术上并快速取得成果。
然而，日本呈现出一个鲜明且令人困惑的对比。从纸面上看，它本应是最成功的。它拥有比韩国更多的研究人员、更强的计算能力以及更悠久的工业卓越历史。然而，在 2017 年至 2025 年间，日本机构仅发布了 52 个 AI 模型，其中仅有 6 个被认为是具有重要意义的。在研究的最后两年中，没有一家日本机构发布了被研究人员归类为具有重要意义的模型。数据显示，日本的失败并非因为缺乏资金或科学家。事实上，当观察日本研究人员将工作转化为专利的能力时，他们的表现相当不错。断层发生在链条的后期。当日本研究人员试图将发表的论文转化为实际模型时，以及试图利用其庞大的计算能力来构建这些模型时，差距便出现了。他们拥有食材，但厨房却无法做出菜肴。
研究表明，这种差距的原因不在于技术本身，而在于政府如何管理这一过程。研究人员将各国的表现与“政策能力”指标进行了对比，这本质上是指政府设定清晰方向、协调不同群体并快速支持新兴产业的能力。韩国在该项指标上得分极高，反映出其政府在 AI 领域采取的是一种果敢且有组织的策略。相比之下，日本的得分明显较低。在研究的大部分时间里，日本依赖的是温和的引导和自愿性准则，而非约束性目标或集中的计划。直到 2025 年，日本才成立了一个专门的总部并颁布了一项推动 AI 发展的法律，研究将其解读为对问题的迟来认知。证据表明，如果国家不能有效地组织研究和强大的计算机来产生结果，那么拥有最好的研究和最强大的计算机也是不够的。
这一发现挑战了一个普遍的假设，即 AI 的主导地位仅仅取决于谁能投入更多的资金或聘请更多的专家。研究表明，人工智能的主权不仅在于拥有工具，更在于治理如何使用这些工具的能力。一个国家可以对研究和基础设施进行大量投资，但如果将这些投资转化为现实应用的过程系统薄弱，仍可能产出极少。对于正在观察这场竞赛的新兴经济体而言，教训是明确的：构建强大的 AI 未来，可能与其说是通过匹配全球领导者的巨额预算，不如说是通过建立有效协调资源的行政能力。一个资助 AI 的国家与一个真正构建 AI 的国家之间的区别，可能取决于其规划的质量和执行的速度，而非其银行账户的大小。
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