日本的人工智能主权策略是编排，而非构建新的前沿模型

这个消息悄然传来，但对其依赖进口人工智能模型的每个国家都具有深远意义。今年，Anthropic 以安全风险为由限制了其前沿模型 Mythos 的出口。对于不生产前沿级大语言模型的日本来说，这一封锁提醒了其技术供应链中存在的脆弱性。日本并非唯一有这种担忧的国家；法国也已斥资25亿欧元规划国家人工智能主权蓝图。

东京独角兽企业 Sakana AI 认为，答案不在于试图在训练投入上超越 OpenAI 或 DeepSeek。相反，该公司押注于一种称为“编排”的方法。2026年6月，它发布了 Sakana Fugu，这是一个充当现有 AI 模型池指挥层的模型。一个“指挥者”为每个任务选择合适的模型，合并输出，并让整个系统在即使某个特定模型消失的情况下也能继续工作。

我们可以随时替换模型池中的任何模型，Sakana AI 国防部门负责人佐藤元树表示。如果出现高质量的国内基础模型，我们可以替换掉外国的。这就是人工智能主权的核心理念，而编排是使其可行的机制。

这种方法避开了预训练的竞赛。Sakana AI 并不从头构建前沿模型。它采用现有的开源模型，并通过后训练进行适配。该公司用 Namazu（一个调整了前沿模型以适应日语和价值观的原型模型）展示了这一点。佐藤认为，日本应该在后训练领域确立主权，而不是在前训练领域，因为适配模型以满足本地需求比在支出上超越美国和中国科技巨头更为现实。

今年早些时候，Sakana AI 获得了日本采购、技术和后勤局（ATLA）的合同，研究多个 AI 系统如何在战场上加速观察、报告、信息融合和资源分配。该项目涉及构建一个指挥与控制系统，其中 AI 通过自动将无人机画面和音频转换为文本并在地图上标绘来辅助人类决策。该系统正在通过敏捷迭代进行开发，实际部队测试硬件并提供反馈。

佐藤强调了一点：该系统不做决策。它只支持更快的情境感知。最终决策必须由人做出，他说，尤其是在国防领域，将指挥权移交给外国系统会引发宪法问题，并在危机中带来连接失败的风险。

该公司还致力于检测网络虚假信息。与《读卖新闻》合作，它分析了中国官方关联账户在社交媒体上散布反日言论的行为。针对日本总务省，Sakana AI 构建了一个系统，用于可视化信息空间、标记深度伪造并提出应对措施。佐藤举例说，真实图像被 AI 编辑成唐纳德·特朗普站在一个被替换的人旁边，或者外国灾难画面被篡改成东京发生地震。

融资来源于非传统渠道。在其 B 轮融资中，Sakana AI 接受了 In-Q-Tel（由中央情报局创立的风险投资部门）的投资。佐藤表示，此举反映了对国防应用日益增长的关注，而非担忧。该公司网站公开声明，其产品和服务不会采取自主致命行动，这符合日本宪法框架。

编排系统本身是一项国内技术，由公司内部开发。佐藤声称，由于编排层补偿了单个模型的弱点，Sakana Fugu 在某些领域可以与 Mythos 媲美。采访中未公开具体的基准评估，佐藤承认美国公司在单一模型性能上仍然更优。但他认为，通过智能组合多个模型而不是将资源投入一个巨型模型，差距正在缩小。

对于长期依赖外国硬件和软件进行关键国防基础设施的日本来说，一个可以逐步更新的编排式 AI 层的想法显然具有吸引力。它并不能解决没有本土前沿模型的问题，但降低了单点故障的风险。在一个 AI 模型可能一夜之间被切断的世界里，构建一个交换机可能比再挖一口井更有价值。