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模型来源已不再重要，FDE已经在日本普及？｜Linkloud 东京沙龙实录（一）
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模型来源已不再重要，FDE已经在日本普及？｜Linkloud 东京沙龙实录（一）

模型来源已不再重要，FDE已经在日本普及？｜Linkloud 东京沙龙实录（一） Linkloud精选
2026-08-21
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导读：决定AI落地胜负的不是工具，是谁能陪着企业把它用下去。

Linkloud 引言

本期 Linkloud 日本东京线下沙龙围绕"AI Without Borders — Build for Japan, Scale Globally"主题展开，这也是首场全日文 Panel。会议由 TRENDO CEO Stella Liu 主持，邀请 FLUX CTO Edwin Li、EKFLASH COO Kai Yukawa、TapNow Japan GTM JINYANG KOO 三位嘉宾。他们分别来自 AI 咨询交付、内容制作及 AI 视频平台领域，均身处日本企业 AI 落地一线，直面从 PoC 到规模化部署的全链路挑战。
本次对话聚焦五大核心议题：过去一年 AI 跨越的关键门槛、日本企业态度的转变、中国开源模型的接受度、PoC 至规模化的落地鸿沟，以及企业最终的付费逻辑。
嘉宾介绍：

01. AI 从工具，变成了搭档

过去一年，AI 最大的变化已非模型跑分的微弱提升，而是角色定位的根本性转变。
JINYANG KOO 指出，AI Agent 的出现重构了人机关系：操作逻辑从“逐步下达指令”转变为“设定目标并整体交付”。人类角色从全程确认的监工，演变为设定方向的指挥者。
Edwin Li 补充道，智能眼镜等设备的普及让 AI 走出屏幕，进入物理世界日常场景。AI 的能力边界已从单纯的“数字助手”拓展为“具身伙伴”。
Kai Yukawa 则观察到 AI 开始具备“上下文理解”能力。如 Notion AI 能基于用户历史数据回答，无需重复背景解释，标志着 AI 真正融入了个人工作语境。
综上所述，AI 正从单一“工具”进化为懂业务、具身化、自主化且有记忆的“搭档”。

02. 从"能不能做"到"多便宜能做"

Edwin Li 回顾称，2022 年客户尚质疑 AI 普及性，而 2024 至 2025 年 AI 已成标配。当前几乎所有企业都在主动要求落地 AI Agent，关注点已从可行性转向成本，"Token 费用过高”成为高频痛点。这恰恰是企业规模化使用 AI 的积极信号。
Kai Yukawa 证实，客户需求已从"AI 能否实现”转变为“能节省多少成本”，显示企业侧认知已大幅超前。
然而，规模化之路仍有阻碍。JINYANG KOO 强调，版权与合规审批是日本企业落地的最大前置门槛。合规是一条完整的审批链，任一环节未通过即可否决全局项目。
日本企业已越过犹豫期，正式进入追求更聪明、更低成本的精细化运营阶段。

03. 中国模型，从意识形态到技术理解

Edwin Li 分享案例称，去年日本企业曾因意识形态或预算充足而排斥非欧美模型。今年此类声音基本消失，转而从技术层面理性评估。
这种转变源于企业对“模型”本质理解的深化：模型仅是权重参数，安全风险源于系统设计而非模型本身。相比闭源模型，开源模型允许企业针对本地文化、政治偏好进行微调，提供了不可替代的灵活性。
随着 LLaMA 等欧美开源模型性能相对掉队，地缘政治因素不再是决定项。中国模型能否应用，已从“意识形态问题”回归为纯粹的“技术理解问题”。
中国模型能不能用，已经从企业内部的"意识形态问题"变成了"技术理解问题" ，理解越深，来源背景越不重要。
目前，基于 Qwen 等中国开源模型进行日语场景精细调优的项目已成功落地，展现了闭源模型无法提供的本地化自由度。

04. 决定 PoC 成败的，是流程

尽管管理层看重降本增效，但执行层往往存有顾虑。JINYANG KOO 指出，AI 拉平了技术门槛，但“能用”与“真用”之间存在深沟，关键在于 PoC 设计是否真正嵌入现有业务流程。
Kai Yukawa 提出设立"AI Director"角色，先定义清晰的工作流（Workflow），由专人跑通后再横向推广，避免直接将工具甩给员工导致赋能失败。
Edwin Li 强调 PoC 方法论需从“工具起点”转向“目标起点”。企业应锚定业务痛点，若方案 A 失败则切换方案 B，而非受限于特定工具。
AI 时代的 PoC，应该是"目标起点"而不是"工具起点"。方案 A 失败了，目标本身不会消失，换方案 B 继续。
此外，企业不再苛求概率模型达到 99% 的静态正确率，而是理性认知 AI 的适用边界。决定 PoC 能否规模化的核心，是将 AI 设计进真实流程并始终锚定“解决问题”。

05. 陪到最后，才是护城河

在 AI 平台同质化严重的当下，JINYANG KOO 认为真正的竞争壁垒在于团队素质、Onboarding 能力及合规处理能力。只有创作者真心喜爱平台，企业才会跟进。
对于日本市场，核心价值在于“持续陪跑”。Edwin Li 指出，过度标准化会将学习成本转嫁给客户，而生成式 AI 的优势恰恰在于可定制。稀缺的是既懂咨询又懂工程的复合型人才，能协助企业将技术落地并培养内部团队接手。
模型本身没有忠诚度。新的 Benchmark 出来，客户随时会切换，唯一能沉淀下来的差异化，是持续的落地支持和长期陪跑。

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