这份白皮书在诊断问题上准确，但在处方上乏力。文部科学省的数据承认日本在全球AI顶会论文中的份额已从2018年的6.2%跌至2024年的3.1%，且本土大模型（Sakana AI除外）在LMSYS排行榜上无一进入前50。然而，提出的解决方案——5年内投入2万亿日元建设'国家AI计算基盘'——复制了欧盟Gaia-X的模式，却忽视了日本更深层的人才断层：东京大学AI相关专业的博士毕业生中，43%流向海外或金融业，而非本土科技企业。没有股权激励文化和失败容忍度的制度变革，基础设施投入只会成为美国芯片的倾销市场。
白皮书的战略价值被低估了。其'AIの社会実装'框架明确将生成式AI定位为解决超老龄化社会劳动力短缺的基础设施，而非与美国争夺通用智能主导权的竞赛。这种务实定位催生了独特的垂直优势：NEC与理化学研究所合作的医疗影像生成模型在JGA标准下获得药事批准，这是全球首个获批的临床级生成AI。2万亿日元的计算投资中，30%强制分配给制造业和质量控制等'社会5.0'场景，避免了盲目追逐基础模型的资源错配。在AI治理层面，白皮书提出的'人間中心AI'原则比欧盟AI Act更具技术灵活性，为日企出海减少了合规摩擦。
白皮书的真正缺陷在于对国际供应链依赖的回避。2万亿日元投资计划中，GPU采购的85%仍指向NVIDIA，仅15%分配给Preferred Networks等本土芯片设计商——这与日本在1980年代半导体竞争中培育NEC、东芝自主能力的战略形成鲜明对比。更矛盾的是，白皮书强调'AI主権'却将Sakana AI的'模型湧出'方法学作为核心创新路径，而这一方法本质上依赖对Llama或Qwen等外国基础模型的持续访问。在地缘技术脱钩加速的背景下，这种'依附式自主'策略的风险正在累积。若美国扩大对华芯片管制延伸至模型权重出口，日本的'社会実装'优势将瞬间瓦解。