对～每个地方基本都会有，时间最晚能持续到九月十月。 一般除了名气之外还看规模，如果规模较小（花火的发数数量多少）的话，说明密度可能也不够强，就会不够“过瘾”😁

第一次在日本过夏天的时候，真忍不住抱怨，实在是太太太太太热了。 东京三十多度的高温，加上接近八成的湿度，走几分钟就汗流浃背。出门不过几百米，脸上狂冒汗衣服也快湿透；便利店门一打开，冷气扑面而来，又舍不得离开。这也是为啥日本的药妆店里各种瞬时降温产品（冷感湿巾、降温喷雾等等），路上的女士们更是个个小风扇不离手，男士们则每人揣上一俩擦汗毛巾。 很多人说，日本的夏天比冬天更难熬。 但如果你问一个在日本生活久一点的人，他大概会告诉你：日本的夏天，不要只用来赶路，还要在繁忙之外的时间去感受那些如夏夜凉风般舒适的小确幸。 日本人很懂得把一个季节过成一种生活方式，日语里会用“风物诗”来形容具有象征意义、足以代表某个季节或地方的经典事物：春天赏樱，秋天赏枫，冬天泡温泉。而夏天，是一年里最热闹、也最有烟火气的季节。 真正享受日本的夏天，是给自己留几个夏天才有的仪式。 比如，去一场夏日祭。 傍晚五六点，太阳开始慢慢西沉，神社周围已经热闹起来。穿着浴衣的年轻情侣，小朋友举着苹果糖，摊位上一排排章鱼烧、炒面、烤鱿鱼、刨冰，空气里混着酱汁和炭火的香味。也没有啥必须打卡的景点。 只是慢慢走着，买一串烤玉米，玩一次捞金鱼，抽一张御神签，看街边的小朋友笑得前仰后合。 这种快乐很夏天。 如果只能推荐一个夏天一定要去的地方，那一定是花火大会。烟花全世界都有，但只有在日本，花火大会像是一场全民赴约。 下午两三点就去沙滩or河边占位置，带上野餐垫、折叠椅、便当和冰镇啤酒，一坐就是几个小时。 没有人着急，大家都在等。 等天黑。 等第一束烟花升空。

看到你发的这个，我想起来前段时间跟@Hazlitt 二铃 聊天的时候的灵光一现！ 比如：现在AI发展成这～～～样，变动如此之快，是不是非常适合善变的风象而不是稳如老狗的土象星座；以及，像对美国这种善于灵活调整的大E国是不是有利，而日本这种I人占大多数且很讨厌变动的大I国是不是不利。 有意思！如果有专业人士来分析分析就更好玩儿了😬

5.DISCO、TOWA、爱德万：AI芯片出厂前的三道关 芯片电路做好以后，事情还远没有结束。 整片晶圆上排列着大量芯片，需要被切成一颗颗独立的Die。为了塞进越来越紧凑的封装里，晶圆还要继续研磨、减薄和抛光。这就是DISCO的地盘。 DISCO把自己的核心能力总结得非常直接：切、削、磨。听起来像传统加工厂，但它处理的是微米级精度的晶圆与脆性材料。公司不仅卖设备，也卖切割刀片和研磨轮等耗材。设备进入客户工厂以后，后续耗材、工艺参数和应用支持会形成长期关系。所以DISCO卖的不是一台“切片机”。它卖的是最后一刀不能出错。芯片被切开后，还需要树脂封装，把脆弱的芯片与外部环境隔离起来。树脂如何流动、压力如何控制、封装后是否出现气泡和翘曲，都会影响可靠性。TOWA长期专注的就是这一环。 2023年，公司推出面向生成式AI半导体的专用封装设备，明确对应大尺寸Chiplet封装；其压缩成型设备也用于HBM多层芯片之间狭窄空间的均匀填充。这释放出一个很清晰的信号，那就是AI带来的变化不只发生在芯片设计端，也在重新改造后端封装设备。最后一道关，是测试。一颗芯片生产出来，并不等于它可以直接装进服务器。它还要经过晶圆级测试和成品测试，确认运行速度、功耗、电气特性与稳定性。AI与HPC芯片引脚更多、功耗更高、测试数据量更大，测试难度也随之上升。爱德万测试的V93000平台，已经把AI、HPC、硅光和CPO列为重点应用。一颗普通芯片出现问题，损失可能只是一颗芯片；一颗昂贵的AI芯片出现问题，损失的可能是前面所有晶圆、封装和组装投入。 芯片越贵，测试越不能省。复杂度越高，设备公司收取的“复杂度税”也越高。 6.铠侠不抢HBM的镜头，却守着AI的数据仓库 谈到AI存储，市场最喜欢讲HBM。 相比之下，NAND Flash和SSD显得没那么热闹。但AI系统不可能只计算、不保存。模型训练数据、企业知识库、视频、图像和推理结果，最终都需要进入数据中心的长期存储系统。尤其当AI从训练走向大规模推理，RAG、向量数据库和多模态内容会不断放大对高容量、低功耗存储的需求。铠侠的核心正是NAND Flash与SSD。2026年，公司在面向AI推理时代的增长战略中推出最高245TB级别的高容量SSD，并明确把AI生成数据的爆发式增长作为需求背景它在这九家公司里的逻辑有些不同。信越、味之素和日东纺织更像材料卡位；DISCO、TOWA和爱德万测试受益于工艺复杂度；揖斐电与新光电气押注先进封装扩产。铠侠则更接近存储容量增长与NAND供需周期。 AI会带来更多数据，这是长期方向。但长期方向和每一年都赚钱，并不是一回事。看铠侠，除了看AI服务器，还要看整个NAND行业的扩产、库存和价格。虽然我们都可以称他们为AI受益，赚的却不是同一份钱。 7.不要把这九家公司，当成同一种“AI概念股” 如果把这些公司放在一张图里，大致能看到四种完全不同的生意。 第一种是材料生意。信越化学、味之素和日东纺织卖的是长期验证、稳定供货和客户共同开发。它们的价值来自替换难度，也来自单颗芯片材料使用量的变化。第二种是产能生意。揖斐电与新光电气卖的是先进封装基板，增长取决于客户路线图、扩产节奏和新工厂能否顺利爬坡。需求很强不等于利润马上兑现，因为前面还隔着设备交付、良率和折旧。第三种是设备与工艺生意。DISCO、TOWA和爱德万测试受益于复杂度提升。芯片越难做，客户越需要升级设备和工艺；但设备订单也会受到资本开支周期影响。第四种是存储周期生意。铠侠面对的是更大的容量需求，同时也面对更明显的价格与库存波动。 这一区别很重要。否则很容易把所有沾上AI的公司都塞进同一个故事里，然后用同一套逻辑去看。 8.对中国企业而言，哪些合作价值最大？ 这是整条产业链里最值得单独讨论的问题。答案并不是把九家公司排一个“技术排行榜”。 最值得合作的，不一定最容易合作；技术壁垒最高的，也不一定最适合中国企业现在就切入。判断合作价值，需要同时看三件事：能不能直接改善现有产线，能不能进入下一代产品路线图，以及合作是否具备现实的合规与商业条件。 （1）最现实的合作：先从后道设备、测试和存储开始 对中国封测厂、先进封装企业和晶圆加工企业来说，DISCO、TOWA与爱德万测试的价值最直接。 原因不是它们“名气大”，而是合作结果能在工厂里被量化。切割崩边能不能更少、晶圆能不能更薄、树脂填充能不能更稳定、测试时间能不能缩短、良率能不能更快爬升。这类合作也不应该停留在采购设备。真正有价值的部分，是把设备、耗材、工艺参数、测试程序、维护服务和工程师培训放进同一个项目里。买到机器只是起点，能不能把机器跑进量产，才决定投资回报。 铠侠则更适合中国的AI服务器厂商、云计算企业和存储系统集成商。合作重点应当是是围绕服务器认证、固件优化、RAG数据库读写、功耗与散热进行系统级适配。AI推理进入规模化部署后，存储不再是外围配件，而是算力利用率的一部分。 （2）最有战略价值的合作：材料，但也是最难谈的合作 从长期看，味之素、日东纺织和信越化学的战略价值可能更高。 因为设备可以买，材料却要在客户工艺里重新验证。某种绝缘膜、玻纤或晶圆材料一旦进入量产流程，就会和线路设计、铜镀层、激光加工、热膨胀控制以及良率绑在一起。对中国基板、PCB和半导体材料企业来说，最现实的路径肯定不是一上来谈“技术转让”。更可行的是围绕具体客户项目做联合验证，共同定义参数、建立本地应用工程团队、缩短送样与故障分析周期，再逐步进入下一代产品开发。 味之素的ABF业务已经在上海设有相关据点，而且它公开强调与客户在开发早期共同设计。这个细节很重要：材料合作的入口，不在采购部门，而在客户下一代产品还没有定型的时候。 （3）最容易被低估的合作：提前进入封装路线图 对中国AI芯片设计公司来说，揖斐电和新光电气的价值往往被发现得太晚。 很多公司先把芯片设计完成，再开始找封装方案。但到了Chiplet、2.5D、3D和CPO阶段，基板尺寸、层数、走线、电源完整性、热设计与测试可行性必须更早协同。等到流片后再处理，修改空间已经非常有限。 因此，和这类基板厂合作的重点不是“拿到一批货”，而是能不能提前进入彼此的技术路线图。谁能在架构阶段把基板、封装、散热和测试一起设计，谁就更可能缩短量产时间。 （4）合作价值最大，不等于交易最容易 这里还必须放进一个现实变量，那就是出口管制与最终用途审查。 日本自2023年起将23类先进半导体制造设备新增纳入出口管制范围，相关设备和技术合作可能需要许可证、产品分类和最终用户审查。规则并不等于所有合作都不能做，但它会直接影响交易周期、设备配置、售后服务和技术交流边界。 所以，对中国企业来说，最好的合作项目不会从一句“我们想全面合作”开始。它应该从一个足够具体的问题开始：哪条产线、哪款产品、哪一个良率瓶颈、哪一套合规路径，以及双方各自能提供什么。 9.为什么偏偏是日本？ 日本半导体的回归，可能并不是重新复制上世纪那种从芯片设计到制造一手包办的模式。 它正在形成另一种位置，那就是掌握芯片周围最难替代的节点。信越提供起点，味之素和日东纺织解决材料问题，揖斐电与新光电气承接先进封装，DISCO负责精密加工，TOWA完成封装，爱德万把守测试，铠侠接住不断增长的数据。这些公司看起来分散，串起来却是一条完整的AI硬件链。所以，日本有没有自己的英伟达，或许并不是最重要的问题。 更值得关注的问题是未来每生产一颗更复杂、更昂贵的AI芯片，有多少环节需要经过日本企业。过去两年，市场追逐的是谁拥有最强的模型。接下来，可能还要重新认识那些不写模型、不卖聊天机器人，却在每一轮AI硬件扩张中安静收取“过路费”的公司。 日本没有英伟达。但AI芯片想要真正走出实验室、进入大规模生产，仍然很难绕开日本。下一轮被重新估值的，会不会正是这些看起来最“无聊”的公司？ 资料来源 [1] 信越化学：AI-Driven Future / Electronics Materials。公司披露其硅晶圆、光刻胶、光掩膜坯料等AI半导体相关材料布局 [2] 味之素：电子材料事业的成长战略（2026年6月30日）。ABF份额、客户共同开发、AI封装大型化与多层化 [3] 日东纺织：Electronic Materials Business。NE玻璃、T玻璃与AI半导体/高性能CPU应用 [4] 揖斐电：高性能IC封装基板资本投资计划（2026年2月3日）。约5000亿日元扩产计划 [5] 新光电气：Semiconductor Package。Flip-Chip、2.3D、光配线基板及光学Chiplet/CPO产品 [6] DISCO：What kind of company is DISCO?。切割、研磨、抛光设备与耗材业务 [7] TOWA：面向生成式AI半导体的YPM1250-EPQ。Chiplet与HBM相关封装设备 [8] 爱德万测试：V93000 SoC Test System。AI、HPC、硅光与CPO测试应用 [9] 铠侠：Growth Strategy for the AI Inference Era（2026年6月2日）。AI推理时代的高容量SSD战略 [10] 日本经济产业省：先进半导体制造设备出口管制说明。新增23类先进半导体制造设备的出口管制

1.从味之素到DISCO，九家不爱出风头的日本公司，正在AI产业链上安静地收“过路费”。 过去两年，全球AI讨论几乎都围着几个词打转：大模型、GPU、HBM、算力中心。 大家关心谁能挑战英伟达，谁能抢到先进制程，谁又能在下一轮算力竞赛中拿到更多订单。日本似乎没什么存在感。在日本没有一家英伟达，也没有站在大模型的最前线。偶尔被提起，讨论的往往还是Rapidus能不能成功、日本半导体能不能“复兴”。但把一颗AI芯片翻过来，看到的会是另一张地图。它可能从信越化学的硅晶圆开始，经过味之素的ABF绝缘膜、日东纺织的特殊玻纤，落在揖斐电或新光电气的封装基板上；随后由DISCO完成切割、研磨和减薄，通过TOWA的设备进行树脂封装，最后交给爱德万测试检查性能与良率。 芯片完成计算后，产生的大量数据，还可能被存进铠侠的SSD。这不是“日本能不能再造一个英伟达”的故事。更像是当全世界都在抢AI王冠时，日本企业正在王冠下面做底座、线路和质检台。 2.一颗AI芯片，先从信越的一片硅开始 如果把芯片比作一栋楼，硅晶圆就是那块地。地基不稳，后面的设计再先进，也盖不起来。 信越化学的半导体业务，远不只是提供硅晶圆。它公开的产品线还包括光刻胶、光掩膜坯料和封装材料，几乎从芯片制造的起点一路延伸到后段工艺。这类材料听起来没有GPU性感，甚至有点无聊。但半导体行业里，越靠近材料和工艺，客户越不愿意轻易换供应商。 原因很简单。换一种材料，不只是换一件商品，而是可能要重新调整设备参数、工艺条件和良率控制。实验室里能用，不代表工厂里能稳定生产；一批产品没问题，也不代表连续几百万片都不会出问题。所以信越真正卖的，不只是一片硅，它卖的更是是几十年积累下来的稳定性。 3.味之素和日东纺织，可能是最不像半导体公司的半导体公司 第一次听说味之素出现在半导体产业链里，很多人的反应都是卖味精的，为什么会和AI芯片扯上关系？答案藏在一个叫ABF的材料里。 ABF全称Ajinomoto Build-up Film，是高性能半导体封装基板内部使用的层间绝缘材料。芯片需要通过基板连接外部电路，而基板里的线路越来越密、层数越来越多，不同线路之间必须保持绝缘。按照味之素自己的介绍，ABF已经成为高性能CPU封装的重要标准材料，在全球主要电脑等产品的层间绝缘材料市场中占据接近100%的份额。这家公司最有意思的地方就是它跨得太深。随着AI芯片封装向大型化、多层化和高集成度发展，一块基板里需要使用的ABF层数和面积也在增加。 味之素2026年公开的电子材料业务资料中，已经直接把AI先进封装的扩大与单块基板ABF使用量上升联系在一起。换句话说，AI芯片不只是数量变多了。每颗芯片“吃掉”的材料也可能更多。 日东纺织的故事其实同样反常识。一家名字里带着“纺织”的公司，真正被AI产业盯上的产品，却是用于半导体封装基板和印刷线路板的特殊玻璃纤维。信号传输速度越快，材料本身越不能添乱。普通材料可能带来信号损耗、发热和传输不稳定。日东纺织提供的NE玻璃强调低介电、低介电损耗，T玻璃则强调高弹性和低热膨胀，用来应对高速传输、基板大型化以及封装翘曲等问题。公司已经明确将这些材料对应到AI半导体、CPU、GPU和通信ASIC等高性能应用。 说白了，味之素解决的是“线路之间不能碰”。 日东纺织解决的是“信号跑得快，材料还不能拖后腿”。 4.芯片越大，越离不开那块不起眼的底板 很多人看芯片，只看中间那块黑色的Die。但芯片真正装进服务器之前，还需要一块封装基板，把密密麻麻的电源与信号从芯片引向主板。这块基板不是简单的托盘，更像一座交通枢纽。芯片规模越大、接口越多、线路越密，交通调度就越困难。到了AI GPU、Chiplet和多芯片封装时代，基板不仅要变大，还要继续增加层数、缩小线路间距，同时控制热膨胀和翘曲。揖斐电与新光电气，就站在这个位置。揖斐电的Flip Chip封装基板已经直接面向数据中心MPU、AI用GPU等高性能芯片。 2025年投产的大野事业场以AI服务器用先进IC封装基板为核心；2026年2月，公司又公布了约5000亿日元、覆盖2026至2028财年的扩产计划，目标仍是AI服务器和高性能服务器用封装基板。先进封装基板已经不是“顺手扩一点产能”的小生意，而是需要像建晶圆厂一样，提前几年下注。新光电气则覆盖Flip-Chip封装基板、2.3D封装基板、带光配线的基板、芯片组装与热管理等环节，甚至已经把光学Chiplet与CPO列入产品布局。过去的封装经常被看成芯片制造完成后的“收尾工作”。 但现在不一样了。先进制程继续缩小的成本越来越高，厂商开始把不同功能的芯片组合在同一个封装里。决定性能的不再只是哪颗芯片更先进，还要考虑芯片能不能被稳定地连起来。

技术让世界变得越来越近，却没有让人与人变得更近。 AI 可以帮助我们更快地获取信息，却无法替代信任、归属与共同创造。 真正推动未来的，不只有更强大的技术，还有一个个充满鲜活生命力的社区，以及社区与社区之间不断发生的连接。 一个社区，可以改变一群人。 一群社区，可以影响世界。 这，就是 Global Community Builders 存在的意义。 ⸻ Community isn’t an audience. 社区是一群彼此连接的人。 Community isn’t a product. 社区是一段共同成长的过程。 Community is belonging. 社区真正创造的是归属感。 一个真正的社区，始于使命、生长于信任、扎根于场域、凝聚于仪式，最终沉淀为一种文化。 当一个个社区彼此连接，便形成了真正的 Community Ecosystem。 ⸻ 「Global Community Builders 」希望连接世界各地、不同领域的社区，无关规模大小。 无论是 AI、科技、创业、设计、艺术、文化，还是书店、画廊、创客空间，我们相信，每一个认真经营人与人连接的社区都值得被看见，也值得拥有同行者。 我们希望一起分享经验、共享资源、发起合作，让好的社区跨越国家/城市和领域边界。 为此，我们将共同： - 连接全球不同城市、不同领域的社区与 Community Builders； - 促进跨社区合作，让资源、内容、人才与创意自由流动； - 分享社区运营、活动策划、成员增长与可持续发展的实践经验； - 建立一个开放的 Community Ecosystem，让每一个社区都能获得更大的影响力。 Connect the builders who connect the world.

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尾声：把产品带过去，不等于它已经留下来 分享快结束时，Louis放出了PPT最后一页。他说，这是他整理的五句话。 Not export, but adoption； Localization is much more than translation； Understanding the market is a prerequisite for sales； Trust is more important than features； The best partner is a long-term market builder。 两个小时的分享里，我们聊到了企业软件、AI 硬件、智能 Agent，也讨论了市场验证、POC、大企业采购、渠道建设，以及日本企业的决策逻辑。但回过头来看，整场对谈反复指向的，其实都是同一个关键词：Trust（信任）。 技术可以让客户愿意了解你，案例可以让客户愿意尝试你，POC 可以证明产品能够运行。但真正决定采购是否发生的是信任。客户是否相信你会长期深耕日本市场？是否相信出现问题时有人负责？是否相信你的产品能够稳定融入现有业务流程，并持续创造价值？这些问题，很少出现在产品发布会上，却几乎都会出现在日本企业真正的采购决策中。 这也让我们重新理解了 AI Export 与 AI Adoption 的区别。 Export，是把产品带到日本；Adoption，是让产品真正进入日本市场。 它意味着产品不再只是一个"海外 AI 产品"，而是能够自然融入企业工作流，被持续使用、持续付费、持续迭代，并在一次次交付中建立起长期信任。从这个意义上说，日本市场考验的，从来不只是技术创新能力，更是企业长期经营、持续服务和本地化建设的能力。

7. 与其做“万能 Agent”，不如找到一个非你不可的场景 谈到未来三到五年日本 AI 市场的机会时，Louis先澄清了一个容易被误解的观点。 他并不是不看好 AI Agent，而是不太看好那些号称"什么都能做"的通用型 Agent。原因并非技术，而是商业。随着越来越多日本企业开始将 AI 从试用阶段带入日常运营，关注点已经从"能不能做"逐渐转向"值不值得持续使用"。Token 消耗、调用成本、使用频率、实际 ROI……这些过去很少被讨论的问题，如今都开始进入企业采购和运营的考量。 一个 Demo 中看起来惊艳的功能，如果上线之后很少有人使用，很快就会因为成本和效率问题被淘汰。因此，未来真正能够在日本市场留下来的是能够持续解决一个具体问题的 Agent，而非能力覆盖最广的 Agent。企业知识管理、销售支持、CRM、财务流程、设备巡检、生产运维……这些与特定岗位、特定工作流深度结合的应用，更容易量化价值，也更容易证明 AI 带来的效率提升。 日本企业需要的，不是一个无所不能的 AI，而是一个在某个岗位上真正"用得起来"的 AI。 另一个值得关注的判断，是关于 AI 陪伴产品。日本确实存在庞大的情感消费市场，但嘉宾认为，这并不意味着新的 AI 陪伴产品就一定拥有机会。因为在日本，陪伴本身早已不是一个空白需求。动漫角色、游戏 IP、偶像文化、宠物经济、毛绒玩具……几十年来，日本已经形成了一套极其成熟的情感消费体系，用户也早已建立了稳定的情感连接。因此，一款新的 AI 陪伴产品真正需要回答的问题是："为什么他们要放弃已经陪伴自己多年的内容和 IP，转而选择你的产品？"如果只是把聊天对象从真人换成 AI，或者赋予产品一个更可爱的形象，很难构成真正的替代理由。 相比之下，Louis更看好那些围绕"劳动力缺口"展开的 AI 应用。老龄化、人口减少和长期的人力短缺，是日本未来多年都将持续面对的现实。无论是制造业现场、医疗护理、多语言服务、旅游接待，还是员工培训，这些领域都有大量重复、标准化、长期存在的人力需求。这些场景的共同特点是：企业并不需要 AI 足够聪明，而是希望它足够稳定、足够可靠，能够帮助员工减少重复劳动、缩短培训周期，或者填补长期招不到人的岗位。 机器人领域同样如此。 如果只是做一款新的陪伴机器人，竞争依然十分激烈；但如果机器人能够真正进入工厂、医疗、养老或服务现场，成为工作流程的一部分，它依然拥有很大的发展空间。 未来日本市场真正稀缺的，不是"什么都会一点"的 AI，而是那些知道自己为什么存在，并能够在一个具体场景中持续创造价值的产品。 对于 AI 企业来说，与其不断扩展能力边界，不如先找到那个非你不可的应用场景。 因为真正能够完成 Adoption 的，从来不是功能最多的产品，而是最先成为用户工作流程中"不可替代"的那个产品。