日本 IC 供应商长期坚持内部晶圆厂，坚持使用自主研发的 MCU 和工具套件，从而迷失了方向。但人工智能的快速发展可能会推动日本转向“购买”而非“制造”。
日本IC供应商曾经辉煌一时，但却因过于坚持自家工厂（in-house fabs）、执着于自主研发MCU和工具链，而在竞争激烈的全球半导体市场中逐渐失去领先地位。然而，随着人工智能（AI）的快速发展，日本或许迎来了“购买”而非“制造”的新机遇。
在半导体行业，“自研（make）还是采购（buy）”的决策往往是决定企业成败的关键。英特尔、台积电（TSMC）、AMD和英伟达（Nvidia）等公司都曾面临类似的选择，并最终凭借正确的决策取得成功。
日本半导体产业的衰落
从全球半导体市场的排名来看，日本半导体厂商的影响力已经大不如前。1989年，NEC、东芝、日立、富士通、三菱和松下（Matsushita）都跻身全球半导体企业前十名。
而如今，日本企业已无一进入这一榜单。
Quadric公司副总裁Jan Goodsell指出，日本半导体企业衰落的一个重要原因是“90年代日本未能成功转向代工模式，而是固守自家工厂（in-house fab）”。
Goodsell认为，日本半导体行业主要有三大致命抉择：
晶圆厂困局
日本曾计划整合国内晶圆厂对抗台积电TSMC，却因无法统一工艺标准而失败。彼时AMD创始人Jerry Sanders”真男人就要有晶圆厂”的豪言，与日本”ものづくり”（精益制造）文化产生致命共鸣，导致每年耗费万亿日元维护23座晶圆厂。
架构自闭症
三菱电机的M32R、瑞萨的SH系列等十余种自研处理器内核长期混战，直到软银收购Arm才打破僵局。Goodsell评价：”当全球转向Arm架构时，日本仍在维护VR、SH等专用核心。”
工具链迷思
1990年代，东芝、日立坚持自研EDA工具，其内部系统效率比Synopsys商用工具低3倍，却维持着300人开发团队。这种”非我发明”（NIH）综合征，让日本在ASSP（专用标准件）市场彻底败给高通、英伟达。
汽车产业的“自研”与“采购”决策
到了2025年，半导体行业的“自研还是采购”问题正向汽车行业蔓延。许多汽车制造商正在考虑开发自己的“汽车大脑”芯片，即用于软件定义汽车（SDV，Software-Defined Vehicle）的中央计算处理器。
特斯拉（Tesla）已经走在前列，其自研的FSD芯片（全自动驾驶芯片）是一款专门为特斯拉AI处理设计的神经网络加速器。受特斯拉的启发，本田（Honda）等车企也希望开发自己的AI加速器。
2024年，本田与瑞萨（Renesas）达成协议，共同开发高性能SoC（系统级芯片），目标是在2030年前实现“行业领先的AI性能和能效”，用于本田的新一代电动汽车（EV）。
但本田究竟是选择采购SoC，还是自主研发AI加速器？答案似乎是折中的“混合模式”。根据官方声明，本田和瑞萨将采用多芯片封装（chiplet）技术，将瑞萨第五代R-Car X5 SoC系列与本田独立开发的AI加速器结合在一起。
Chiplet：定制芯片的新思路
Chiplet是一种类似“乐高积木”的芯片设计理念，使客户可以灵活组合来自不同制造商的芯片单元（chiplet），从而定制SoC。不过，目前本田和瑞萨的chiplet方案并非开放式的“乐高积木”模式，而是封闭生态内的专属chiplet。
英特尔（Intel）副总裁Jack Weast指出，采用chiplet架构的主要原因在于单片芯片（monolithic die）在成本和扩展性上的局限性。车企需要在不同车型之间保持一致的计算架构，同时能根据不同需求进行性能和成本调整，chiplet提供了一种理想的解决方案。
目前，本田-瑞萨的chiplet计划仍未披露详细信息，但Goodsell认为，他们可能采取两种策略之一：
在中低端车型上使用瑞萨SoC，在高端车型上通过chiplet扩展计算能力，以满足高级自动驾驶的高算力需求（1,000 TOPS、2,000 TOPS、3,000 TOPS）。
通过自研AI加速器，在AI计算领域实现差异化竞争，或通过第三方AI加速器IP（如Quadric）进行技术授权。
AI能否成为日本半导体的“翻身机会”？
回顾日本半导体产业的衰落历程，Goodsell认为，日本企业需要学会快速响应技术变革，并勇敢突破保守的思维模式，否则只能继续被边缘化。
未来，边缘人工智能的发展或许能给日本半导体产业带来第二次机会。相比传统芯片设计，AI算法更新换代极快，几个月内就可能出现新一代的热门模型，如Llama、ChatGPT、Vision Language Model（VLM）等，而芯片研发往往需要数年才能完成。因此，日本如果能在AI应用层面快速适应市场需求，或许能重新找回竞争力。
尽管AI带来的希望可能仍带有“浪漫主义”色彩，但现实中的确已有迹象表明，日本企业正在加快AI战略布局。
Goodsell总结道：”尽管日本的系统级公司（包括汽车和数码相机厂商）已不如以往强势，但仍有一些聪明的工程师在研究AI战略。”
日本需要学会在别人的地基上盖自己的楼。边缘AI不是要他们放弃创新，而是用全球生态放大独特价值。“ 我相信Edge AI可能是日本的第二次机会。” 随着Rapidus 2nm晶圆厂计划推进，这场迟来三十年的产业救赎，正在进入倒计时。
参考内容：https://junkoyoshidaparis.substack.com/p/edge-ai-a-second-chance-for-japan
边缘计算社区编译。