以亚洲（中日）合作的AI战略改变世界！――评长野陆著《DeepSeek革命》！

28岁的AI精英长野陆先生于5月15日出版了新著《DeepSeek革命》。作者研究生毕业后，曾在软银（SoftBank）工作数年，于2022年1月创立了piland株式会社。公司业务在AI开发、企业数字化转型（DX）咨询、大数据分析、软硬件开发等三个领域展开。基于这样的实践基础写成的本书，实在是一本富含启示的启蒙之作，值得关注。

作者阐述道：“AI的主导权正从少数大企业或国家圈占的‘封闭’（Closed）世界，戏剧性地转向任何人都能自由参与、引发革新的‘开放’（Open）世界。而处于这场革命中心的，正是当下最受瞩目的生成式AI-‘DeepSeek’。”并且，“本书真实描绘了东西方力量平衡的变化、伴随技术进化的未知风险、AI的最前沿动态，进而从日本如何在AI时代胜出的视角出发”，提出了“文化翻译型AI的可能性、节省电力模型、加强与亚洲的合作”等日本应采取的方略。

在此，本人想从日中合作可能性的视角，整理一下作者对DeepSeek的高度评价，并探讨日中两国应如何共同应对这个迷惘的世界。

一、为世界带来革命的DeepSeek

1.AI普及时代的到来

作者认为，世界经历了三次AI热潮后，迎来了AI时代。

第一次AI热潮是1950-70年代，奠定了符号处理和逻辑推理的基础。第二次是1980-90年代，通过知识库与推理引擎的结合，在医学诊断、工业控制等领域取得了一定成果，但1990年代经历了“第二次AI寒冬”。第三次是2000年代以后，统计方法和计算机的进步推动了用于预测和分类的机器学习的发展，特别是模拟大脑运作方式的深度学习兴起，在语音识别、图像识别、自然语言处理领域取得了飞跃性成果。如今已进入利用大规模数据和计算资源的AI时代，尤其是分布式AI——DeepSeek的出现，带来了新的可能性。（P.43-45）

就是说，2022年ChatGPT发布，对话型AI得以广泛普及至普通用户。然而，它是封闭的云端集中型，因此存在局限。但如今，开放的分布式AI——DeepSeek已然出现，AI的普及将大大加速。

2.所有国家均可运营

IT、AI一直由美国主导的跨国大企业掌控，成为维持美国霸权体制的工具。近30年来，中国企业迅猛发展，在AI领域曾被认为是中美两个超级大国及欧盟（EU）的时代。然而，分布式AI——DeepSeek的出现，使得摆脱对大企业云端的依赖成为可能。因此，“数据主权——即各国能够自主管理本国数据——得以实现”。（P.63）类似于欧盟的《通用数据保护条例（GDPR）》和中国的《数据安全法（DSL）》，中小国家也能制定自己的法规了。

例如，日本虽是发达大国，但“在市场规模和计算资源方面处于劣势”，可以通过“确保数据、扩充计算资源、与全球开源AI合作”来制定自己的战略。（P.107-120）同理，中小国家也能制定符合各自国情的AI战略，实现本国的发展。也就是说，“由于不再依赖特定服务器进行数据和计算处理，而是通过多个节点进行分布式处理，实现了更高效且安全的AI运营”（P.41），因此，无论超级大国、大国还是中小国家，都将相当平等地获得普及AI的机会。

3.企业可引入最适合自身的AI

“以往，企业开发自家专用AI时，需依赖大型云服务提供商提供的AI服务”，但“通过DeepSeek，可以在边缘设备（现场计算设备）上高效实现AI推理，从而能够实时掌握状况并快速响应”。也就是说，“企业能够根据自身数据和基础设施情况，以适合自身的形式引入AI，因此AI在各行业的应用可能性将大大扩展”（P.102-104）。不仅是大企业，所有企业都将能够定制最适合自身的AI。

此外，规模稍大的企业，可根据需要“引入本地部署（On-premises，即自建服务器/数据中心）来运行AI模型”。“虽然需要雇佣专家并进行初期投资，但能够降低长期运营成本。”（P.74,75）因此，今后企业层面的AI普及将会加速。

4.个人亦可积极利用

目前，ChatGPT用户达5亿，DeepSeek约1亿，远不及前者，但作者预测“即使在个人层面，分布式AI的优势也将得到认可，在更多领域得到应用”（P.66）。事实上，当涉及政治敏感问题时，会收到“无法回答”的回复，这对其国际普及造成了一定障碍。但是，如果国际环境和国内政治氛围趋于缓和，情况或将大为改善。“高性能AI在自己手中运行”的时代即将到来。（P.3）

5.推动经济社会变革

综上所述，在国家、企业、个人三个层面普及AI的前景可期，但近来也有担忧认为这会导致人类智能衰退。对此，作者乐观地认为：“AI具备解析数据、从中学习、进行高级推理和决策的能力。这曾被认为是‘只有人类才能做到’的领域，如今AI正在颠覆这一常识，为社会带来革命性变化”（P.18）。但同时指出，“AI虽然能进行基于数据的高级推理，但在对‘为什么？’这类问题的深刻洞察和哲学思考上存在局限”（P.23）。可以看出作者坚持认为AI终究只是人类的工具，不会被其统治。

人类如今面临着战争爆发、贫富差距、气候变化、能源来源等诸多问题，作者认为AI革命将解决这些问题，但鉴于单纯的逐利型云端集中模式存在局限性，故对追求更高目标的DeepSeek寄予了厚望。这便是书名题为《DeepSeek革命》的缘故吧!

本人认为，中国在1980年代学习了日本的政府主导市场经济模式并延续至今，该模式以具有中国特色的社会主义市场经济形式得到不断发展，而面对今天AI革命时代的到来也呈现出崭新的发展局面。

二、DeepSeek的四大优势与影响力急速扩大

作者认为DeepSeek与ChatGPT相比有四大优势。

1. 高性能且低成本

作者长期使用ChatGPT开展业务并进行AI应用研究，但在使用DeepSeek后，称赞“免费使用却接近最高性能的ChatGPT”。那么为什么能实现“高性能与低成本并存”呢？原因在于“实现了运营成本优化”，即因成功实现了分布式，“云端AI运营所需的数据传输、存储和处理成本得以节省了“。（P.63-66）

2.保障国家、企业、个人的安全性

使用ChatGPT时，所有信息都集中在其云端，最终落入其母公司苹果公司和美国政府的控制之下。因此，对国家、企业及个人的“保密和隐私维护不利”。此外，“还有可能成为网络攻击的目标”。（P.50-58）

相比之下，“DeepSeek的最大特点是可以本地运行”，“用户和企业无需通过云端即可执行AI推理”，“确保安全与隐私”。例如在企业中，“处理过程完全在内部网络内完成，无需将机密信息外泄。此外，即使在离线环境下也能使用，不易受云端故障或变更的影响，这也是其优势所在”。（P37,38）

3.开源带来的技术创新

“传统的AI开发通常由特定企业或研究机构独自研发技术，在封闭环境中运行。但随着开源AI的崛起，全球开发者合作推动AI进步的趋势日益活跃。”“DeepSeek是其中的代表案例之一”（P.42），预计未来技术创新将大幅推进。也就是说，“AI技术的民主化将使更多企业和研究机构参与进来，加速创新”。

4.操作层面的便利性

作者并非全盘否定云端集中型AI模型，也指出了其“由于可在云端定期更新和维护模型，因此用户总能享用到最新的AI功能”的优点，但作者依然认为更重要的是构建易于大众使用的模型。因此，他赞扬DeepSeek“彻底贯彻了以用户为中心的设计理念，用户界面（UI）和用户体验（UX）设计简洁”，具有设计简约、操作简单、响应快速等优点。（P.33,34）

5.国际影响力急速扩大

作者指出：“中国的开源AI以对抗美国主导的封闭式AI的形式持续进化，通过政府与企业、研究机构的协作，不断扩大其国际影响力。针对中文优化了的AI模型首先在香港、台湾、新加坡等华语圈应用，并正与中东、非洲、南美等新兴市场推进技术合作。”而“借此东风，欧美的开源AI也在提升竞争力”，但作者认为中国的优势不可动摇。

6.美国科技霸权的崩塌

作者表示：“DeepSeek的出现动摇了迄今为止由云端集中型构筑的堡垒，蕴含着成为AI领域力量角逐平衡转折点的潜力”（P.59）。也就是说，美国在AI领域的霸权体制正在崩塌。不过，作者将中美之间的较量视为“AI霸权战争”，这并不恰当。因为中国虽然反对并挑战美国的科技霸权，但并非意图建立自身的霸权。这一点早在1971年联合国恢复中国席位时邓小平就庄严宣告过，并写入1978年签订的《中日和平友好条约》第二条。

本人认为，中国今后将与政府和企业协作，推动与发展中国家合作，构建AI普及框架，促进各国经济社会发展。同时也会努力与欧日等发达国家合作，建立无霸权的科技合作关系。而美国最终也将不得不放弃其霸权地位。如今在科技各个领域，美国的霸权地位正受到中国的挑战，但或许经过AI领域的竞争，会迎来中美和解的契机。显然这也是作者所期望的。

三、日本应走的第三条道路

在中美AI竞争之下，作者主张日本应走的道路是“日本独自进化论”（P160）。

1.结合云端与边缘AI的混合模式

作者认为，“分布式AI并非在云端数据中心运行，而是在用户设备或本地环境执行AI的方式”，具有前述优点，但“分布式AI依赖于每台设备的计算能力，无法实现与云端同等的性能”。因此，“今后，结合云端与边缘AI（Edge AI）的混合型AI运营很可能成为主流”。所以，日本应“让云端处理需要频繁更新的大规模数据处理，而要求实时处理的任务则由边缘AI执行，从而构建更高效的AI系统”。（P.60-62）

2.从追随美国转向自立

作者指出，在中美对立背景下，“今后，随着AI被融入法制、金融、交通、医疗、军事等所有社会基础设施，‘遵循哪个阵营的标准’已不仅仅是产品选择问题，而是与主权国家的选择直接相关“，并发出警告说“过度依赖某一方阵营，在紧急情况下可能带来风险或成为外交软肋”。然后，作者强调：“日本需要的不是‘迫于外部压力而追随’，而是基于本国产业结构、技术优势、伦理观的‘战略性标准选择’，以及在必要领域‘为技术自立而布局’”。（P.154）很显然，作者主张的是不追随美国的独立自主外交。这既是“寻求不淹没于东西方之间的第三条道路”，亦是“在世界扮演中立桥梁角色之道”（P.179）。

3.构建日本型AI标准

作者主张，“正如欧洲通过GDPR确立了自身的数据主权一样，日本也有必要推进‘日本型AI标准’的构建”（P.154），并建议谋求本地优化（Local Optimization）与全球标准（Global Standard）的平衡。“本地优化是指根据特定市场或企业环境优化AI系统。全球标准则是利用全球确立的技术和协议，使规模效应最大化的思路。“作者认为，”恰当地平衡这两者，将大幅提高AI引入的成功率，使企业竞争力最大化。”（P.204,206）。

4.确立自主的对美对中均衡外交

作者作为年轻的AI专家，在中美竞争中指明了日本独特的道路，而这直接关系到日本的外交姿态本身。而且出于对日本的国家利益和世界利益的考量，提及摆脱对美依附，是令人惊讶的。

当前在日本，强化日美安保体制、加强经济安全保障、中国威胁论、台湾有事即日本有事等论调支配着大众媒体，主张日本独立外交路线的氛围荡然无存。在此背景下，作者从AI时代到来的视角，提出对美对华均衡外交及独立自主外交，实在是难能可贵的大事情！

诚然，今年以来，由于特朗普再次登场，日美安保条约的可信度显著受损，与中国对话的重要性也得到认识，但都仅停留于暗地里零零散散的议论，尚未形成气候。本人衷心希望这部著作能成为推动日本舆论转变的契机之一。

四、以亚洲为据点进行战略性开拓

本书主张日本应以包括中国在内的亚洲为据点，这一点也值得关注。

1.与汉字文化圈的高度亲和性

作者指出，“DeepSeek是专注于汉字处理的AI”，对汉字文化圈而言是非常实用的模型。实际上指的是中国和日本，暗示中日合作的必要性。并高度评价称：“以往的语言模型研究主要围绕英语等字母圈进行优化，而DeepSeek引入了适应汉字特有结构的新方法。通过结合形态素分析、子词切分（Subword Segmentation）、上下文相关的语义分析等多方位解读，实现了比传统模型精度更高的日语/中文处理。由此成功实现了日语敬语和汉语四字成语的恰当翻译”。(P.122,126)

2.从偏向欧美转向侧重亚洲

作者以中日合作为基础思考亚洲战略，阐述如下：“迄今为止，日本一直以与欧美的技术合作和市场竞争为核心，但今后，通过与地理、文化相近的亚洲协作，能够创造新的增长机会，提升在AI领域的国际影响力。”“中国、韩国、印度、东南亚诸国等正将AI技术引入和数字基础设施建设作为国家战略加以推进，各自发挥着独特优势。日本通过与这些地区建立合作关系，将能形成互补关系，进而实现单打独斗难以企及的规模的创新和市场拓展。”（P.233－234）

3.“中国产AI危险性”是过度担忧

当前日本将中国视为“假想敌人”，强调对DeepSeek“数据安全”的担忧。对此，作者基于科学依据宣告NO。如果使用浏览器版或APP版，信息会上传到中国的云端，安全问题或可受到质疑，但作者明确表示，“若使用离线本地版，则不会产生通信，数据被中国管理的情况难以想象”。另外，对于“政治上有偏见的回答”等，作者认为因国家而异是理所当然的，无需特别视为问题。（P.96-98）

4.共创与协作精神

作者还强调了与亚洲各国协作的重要性。“加强与亚洲的合作，不仅有助于扩大本国市场份额，也将为亚洲整体的可持续发展做出贡献。基于共创与协作精神的亚洲战略，正是日本AI产业下一轮增长的起点。”（P.235）在技术开发方面也指出，“AI的进化并非仅靠部分巨型企业，开放协作的时代正在到来”（P.116）。从亚洲协作走向世界协作！作者或许不了解中国主张的亚洲命运共同体论和人类命运共同体论，但作者的“共创与协作论”可以说与中国的主张完全相同。

5.提倡“日中美俄和平同盟”

当前在日本，加强日美安保条约的对华遏制论、美日欧协作的对华遏制论、以及立足日美安保条约与东盟及第三世界联合的对华遏制论，成为日本大众媒体的主流。在此背景下，作者主张包括中国在内的国际合作，指明了未来日中关系的方向，是极其宝贵的见解。因为对华遏制等论调早已成为天方夜谭。

在此，本人想介绍日本经济新闻3月11日《大機小機》栏目“雅尔塔2.0日本应走之路”中的一段话：“石桥湛山在辞去首相后的1961年，曾经构想打破冷战格局，由日本搭桥构建‘日中美苏和平同盟’。我们期待敬重湛山的石破首相能稳居载有中俄的欧亚大陆与隔太平洋相望的美国之间，以新的‘日中美俄和平同盟’为立足点，引领旨在构建世界和平的范式转变。”作者在本书中的见解，正与这一范式的转变相吻合。

福井县立大学名誉教授　　凌星光

2025年6月30日

（注：我是年满92岁的耄耋老者，已到了跟不上IT、AI发展的年纪。专业是经济学，对IT、AI的专业术语几乎不懂。撰写此评论时虽稍作学习，或有班门弄斧之处。即便如此，仍斗胆发表，敬请读者批评指正。）