生成式人工智慧（AI）被日本政府視為重振經濟的重要引擎，然而隨著所謂「2026年問題」逐漸浮上檯面，學界開始質疑，單靠擴大 AI 與半導體投資，是否足以扭轉日本長期以來的生產力停滯。專家警告，若政策持續假設技術進步能自動轉化為效率提升，日本恐再度重蹈過往「新科技導入、成效有限」的覆轍。
由 野口悠紀雄 提出的觀點指出，近年備受討論的「AI 2026年問題」，核心並非 AI 即將失去價值，而是生成式 AI 所仰賴的高品質訓練資料，可能在 2026 年前後逐步趨近極限。書籍、學術論文、新聞報導與結構化網路資訊，正是支撐過去數年 AI 效能快速躍升的關鍵，一旦新增空間縮小，模型性能的提升速度勢將放緩。
在政策層面，日本政府 高舉「強勁經濟」旗幟，將 AI 與半導體定位為成長戰略中的「危機型投資、成長型投資」核心。今年初，首相 高市早苗 出席經濟三團體共同舉辦的新年祝賀活動時，也再度強調，將以生成式 AI 帶動生產力改革，修補日本經濟長期成長乏力的結構性問題。
然而，野口悠紀雄直言，這類構想隱含重大誤解：政策往往將 AI 的進步視為理所當然，假定只要導入新技術，經濟效率便能「自動升級」。事實上，日本過去在 IT 化與數位轉型上的經驗早已顯示，若缺乏制度、組織與人力結構的同步改革，技術投資對生產力的拉抬效果往往相當有限。
「2026年問題」的討論，正是對這種過度樂觀假設的警示。生成式 AI 過去的突破，建立在三大支柱之上：模型規模快速擴張、訓練資料量急速增加，以及龐大算力的持續投入。但學界普遍認為，這條線性擴張路徑不可能無限延伸，尤其在高品質資料逐漸被「用盡」後，單靠堆疊資源，難以再複製先前的爆發式進步。
值得注意的是，專家並未宣告 AI 的終結，而是指出「AI 會自動變得更聰明」的時代可能告一段落。未來 AI 的價值，將更取決於應用設計、資料治理、產業流程再造，以及人與 AI 如何協作，而非單純的模型規模競賽。
回顧日本經濟史，類似情況並非首次出現。從早期資訊化、企業系統導入到數位轉型浪潮，日本企業與政府屢次投入巨額資金，卻未能顯著推升整體生產力。問題不在於技術本身，而在於制度調整不足、既有組織慣性過強，以及對人力技能轉換的投入不夠。
在此背景下，「2026年問題」被視為一面照妖鏡，清楚映照出日本新技術導入政策的結構性缺陷。若未能從「技術萬靈丹」的思維，轉向更全面的制度與治理改革，未來即便 AI 持續進化，日本經濟也可能難以真正受益。
學界普遍認為，真正的挑戰不在於「是否投資 AI」，而在於如何設計配套政策，讓 AI 成為組織與產業升級的催化劑，而非又一次高期待、低回報的技術浪潮。
