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Der Engpass bei KI-Beschleunigern, den niemand eingepreist hat: das Glasgewebe eines japanischen Werks

Nittobo kontrolliert rund 90% des weltweiten Angebots an T-Glass, dem Glasfasergewebe in jedem fortschrittlichen KI-Chipgehäuse. Die neuen Kapazitäten kommen laut Tom's Hardware erst Mitte 2027 auf den Markt.

TechnologieAnalyseLena BrandtVeröffentlicht: 28. September 20264 Min. LesezeitQuellen 1
Der Engpass bei KI-Beschleunigern, den niemand eingepreist hat: das Glasgewebe eines japanischen Werks

Jedes Gespräch über die Versorgung mit KI-Beschleunigern beginnt bei GPUs und Foundries. Der interessantere Engpass liegt weiter stromaufwärts, in einem Material, von dem die meisten Menschen noch nie gehört haben. Hergestellt wird es von einem Unternehmen mit fast ohne Konkurrenz.

Laut Tom's Hardware kontrolliert Nittobo rund 90% des weltweiten Angebots an speziellem Glasfasergewebe namens T-Glass. Das Material sitzt im organischen Kern von IC-Substraten, der Verbindungsschicht zwischen einem Chip und seiner Leiterplatte. Es hält große, heiße Chipgehäuse maßhaltig, während das Packaging dichter wird. Tom's Hardware beziffert die aktuellen Preise mit einem Plus von 20 bis 30%. Die Lieferzeiten für nachgelagerte Materialien wie kupferkaschierte Laminate dehnen sich von normalerweise 8 bis 10 Wochen auf über 20 aus.

Das ist ein Lieferkettenproblem, das am falschen Ende des Marktes eingepreist wird.

Warum T-Glass schwer zu ersetzen ist

Nittobo verdreifacht die Kapazität im Werk Fukushima in Japan, doch laut Tom's Hardware kommt das neue Angebot erst Mitte 2027 auf den Markt. Der Herstellungsprozess braucht spezialisierte elektrische Schmelzöfen, die zwischen 1.600 und 1.700 Grad Celsius laufen. Sie schmelzen siliziumreiches Glas, spinnen es zu Garn und weben es zu einem ultradünnen Gewebe. So eine Linie zieht niemand in einem Quartal hoch.

Bilal Hachemi, Analyst bei Yole Group und Beobachter der IC-Substrat-Lieferkette, sagte Tom's Hardware Premium, T-Glass lasse sich nicht ohne Weiteres ersetzen, weil es "has specific dielectric and CTE values that work better for the AI chips, especially for the organic core." Er verwies auch auf die strukturelle Anfälligkeit der Branche: Das IC-Substratgeschäft lief historisch mit dünnen Margen, deshalb lösen schon mäßige Nachfrageschübe Engpässe aus. "Any increase in demand for build-up materials, ABF material, or T-glass can cause potential shortage, because it's against the basics of this industry," sagte er.

Bill Ho, Analyst bei Yuanta, beschrieb den aktuellen Marktzustand drastischer. "With T-glass supply even more constrained now, suppliers are no longer providing lead times," sagte er.

E-Glass, die billigere Alternative in Mikrocontrollern und älteren Mobilprozessoren, ist kein direkter Ersatz. T-Glass ist die erste Wahl für 2.5D- und 3D-Packaging, und genau dort sitzen KI-Beschleuniger.

Die Nachfragekurve biegt sich in die falsche Richtung

Der Engpass entsteht durch die Gehäusegrößen, nicht nur durch Stückzahlen. Laut Daten von Nvidia, die Tom's Hardware zitiert, sind die Interposer von 814 Quadratmillimetern bei der Hopper-Architektur auf 1.700 Quadratmillimeter bei Blackwell gewachsen, ein Plus von 109%. Die kommenden Generationen Rubin und Feynman skalieren weiter. Größere Interposer und komplexere Substrate bedeuten mehr T-Glass pro Beschleuniger.

Bank of America schätzt, dass Nittobos Segment für elektronische Materialien den Umsatz von 40.900.000.000 Yen, etwa 266.000.000 US-Dollar, im Jahr 2.025 auf 87.700.000.000 Yen bis März 2.028 fast verdoppelt, bei operativen Margen von knapp 48%. "Demand for T-glass cloth seems likely to grow more than originally expected," sagte Takashi Enomoto, Research-Analyst bei Bank of America. Er ergänzte, die Aufmerksamkeit habe auf dickem T-Glass für GPU- und CPU-Gehäuse gelegen. Die Nachfrage nach ultradünnem T-Glass dürfte nun steigen, weil führende Bauteile von E-Glass abrücken.

Margen nahe 48% erklären, warum Nittobo investiert, und auch, warum niemand das Unternehmen im großen Stil unterboten hat.

Nvidia geht stromaufwärts, und das Gedränge beginnt

Das aussagekräftigste Detail in der Berichterstattung von Tom's Hardware ist verhaltensbezogen. Hachemi sagte, dass Nvidia sich direkt an einen vorgelagerten Materiallieferanten wie Nittobo wendet, sei in diesem Teil der Lieferkette beispiellos. "For the first time, we are seeing Nvidia, the end customer, reaching out to the upstream material suppliers to secure the capacity and make sure they will get it," sagte er.

Die Folge ist unangenehm für alle anderen, die Beschleuniger bauen. Sobald der größte Abnehmer seine Zuteilung gesichert hat, konkurrieren die übrigen Chipkäufer um den Rest. Das Material hat keinen schnellen Ersatz.

Nittobo bleibt nicht stehen. Neben Fukushima verdoppelt das Unternehmen die Rohgarnkapazität im Werk in Taiwan und importiert Garn zurück nach Japan für die Gewebeherstellung. Es hat zudem eine Kooperationsvereinbarung mit Nanya Plastics geschlossen, um einen Teil der Weberei auszulagern. Bis 2.027 sollen rund 20% von Nittobos Glasgewebe von Nanya gewebt werden, heißt es in der Offenlegung des Unternehmens.

Mit einem seiner größten Konkurrenten zu kooperieren, um einen Engpass zu lindern, ist ein ziemlich klares Signal dafür, wie eng der Markt geworden ist.

Nichts davon macht KI-Beschleuniger unverfügbar. Es bedeutet aber, dass Prognosen, die auf Foundry-Kapazität und HBM-Versorgung bauen, eine Einschränkung übersehen, deren Linderung Jahre dauert, nicht Quartale. Die Kapazität kommt. Sie kommt nur Mitte 2027, gegen eine Nachfrage, die bereits kumuliert.

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Quellen

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  1. 01Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supply chainsEN

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Lena Brandt

Lena Brandt

KI, Modelle und Technik

Lena Brandt schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Herstellerangaben, Studien und öffentlich zugängliche Datensätze, statt Pressemitteilungen ungeprüft zu übernehmen. Bei Modellvergleichen kontrolliert sie Benchmark-Werte, Trainingsdaten und Versionsnummern und rechnet Angaben zu Rechenleistung und Kosten selbst nach. Sie spricht mit Entwicklern und Forschern, wartet auf angekündigte Updates und vergleicht Releases, bevor sie eine Einschätzung abgibt. Privat beschäftigt sie sich mit 3D-Druck, alten Rechnern und der Frage, wie Modelle aus Internetmüll lernen – Themen, die regelmäßig in ihre Texte einfließen. Sie publiziert keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst überprüfen konnte.

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