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KI-Beschleuniger stoßen auf einen T-Glass-Engpass, während Nittobo Kapazitäten ausbaut

Nittobo liefert rund 90% des weltweiten T-Glass-Gewebes. Das Material hält die Packages fortschrittlicher KI-Chips plan. Die neuen Kapazitäten in Fukushima erreichen den Markt erst Mitte 2027.

TechnologieAnalyseLena BrandtVeröffentlicht: 28. September 20264 Min. LesezeitQuellen 3
KI-Beschleuniger stoßen auf einen T-Glass-Engpass, während Nittobo Kapazitäten ausbaut

Nittobo steht zwischen dem Boom der KI-Beschleuniger und den Fabriken, die ihn möglich machen. Das japanische Unternehmen kontrolliert nach Angaben von Tom's Hardware rund 90% des weltweiten Angebots an speziellem Glasfasergewebe, das als T-Glass bekannt ist. Die Nachfrage übersteigt, was die Firma liefern kann.

T-Glass ist ein Glasgewebe mit niedrigem CTE. Es steckt im organischen Kern von IC-Substraten, also in der Schicht, die den Chip mit seiner Leiterplatte verbindet. Je größer KI-Prozessoren werden und je heißer sie laufen, desto wichtiger wird die maßhaltige Stabilität dieser Packages. Aus einem Detail der Verpackung wird eine Angebotsschranke.

Preise steigen, Lieferzeiten verschwinden

Der Markt ist angespannt. Die Preise sind laut Tom's Hardware um 20 bis 30% gestiegen. Die Lieferzeiten für nachgelagerte Materialien wie kupferkaschierte Laminate haben sich von normalerweise 8 bis 10 Wochen auf über 20 verlängert.

„Da das T-Glass-Angebot jetzt noch knapper ist, nennen die Lieferanten keine Lieferzeiten mehr“, sagte Bill Ho, Analyst bei Yuanta, in Äußerungen, die Tom's Hardware wiedergibt.

Der Austausch des Materials ist nicht einfach. Bilal Hachemi, Analyst bei Yole Group und Beobachter der IC-Substrat-Lieferkette, sagte gegenüber Tom's Hardware Premium, T-Glass „hat spezifische Dielektrizitäts- und CTE-Werte, die für die KI-Chips besser funktionieren, besonders für den organischen Kern“. Er verwies auch auf die dünnen Margen der Branche. „Jede Steigerung der Nachfrage nach Build-up-Materialien, ABF-Material oder T-Glass kann eine mögliche Knappheit auslösen, weil das den Grundlagen dieser Industrie widerspricht“, sagte er.

Nittobo verdreifacht die Kapazität seines Werks in Fukushima in Japan. Dieses Angebot kommt erst Mitte 2027 auf den Markt. Das Material braucht spezialisierte elektrische Schmelzöfen, die zwischen 1.600 und 1.700°C laufen. Der Prozess schmilzt kieselsäurereiches Glas, spinnt es zu Garn und webt es zu ultradünnem Gewebe. Die Skalierung erfordert Jahre an Investitionen.

Größere Packages, mehr Material

Dieser Engpass unterscheidet sich von einer gewöhnlichen konjunkturellen Knappheit durch diejenigen, die ihn antreiben. Hyperscaler bestellen immer größere Chip-Packages, und jede Generation verbraucht mehr T-Glass pro Einheit. Nvidia-Daten, die Tom's Hardware zitiert, beziffern die Interposer-Größen auf 814mm² für Hopper und 1.700mm² für Blackwell, ein Plus von 109%. Die kommenden Generationen Rubin und Feynman skalieren weiter.

Bank of America schätzt, dass der Geschäftsbereich Elektronikmaterialien von Nittobo den Umsatz von ¥40.900.000.000 ($266.000.000) im Jahr 2025 auf ¥87.700.000.000 bis März 2028 fast verdoppeln wird. Die Bank erwartet operative Margen von nahezu 48%. „Die Nachfrage nach T-Glass-Gewebe dürfte stärker wachsen als ursprünglich erwartet“, sagte Takashi Enomoto, Research-Analyst bei Bank of America, laut Tom's Hardware. Er fügte hinzu, die Aufmerksamkeit habe bisher dickem T-Glass für GPU- und CPU-Packages gegolten. Die Nachfrage nach ultradünnem T-Glass dürfte nun steigen, da führende Bauteile von E-Glass weggehen.

E-Glass ist die billigere Alternative. Es steckt in einfacheren Chips wie Mikrocontrollern und älteren Mobilprozessoren. Für massives 2.5D- und 3D-Packaging und damit für fortschrittliche KI-Beschleuniger bleibt T-Glass die bevorzugte Option.

Das Ringen um Zuteilung hat ein ungewöhnliches Bild erzeugt. Hachemi sagte, dass Nvidia direkt auf einen vorgelagerten Materiallieferanten zugeht, sei beispiellos. „Zum ersten Mal sehen wir, dass Nvidia, der Endkunde, die vorgelagerten Materiallieferanten anspricht, um sich die Kapazität zu sichern und sicherzustellen, dass sie es bekommt“, sagte er gegenüber Tom's Hardware Premium. Das Risiko: Sobald Nvidia seinen Anteil festgeschrieben hat, konkurrieren rivalisierende Chip-Käufer um den Rest.

Nittobo wartet nicht allein auf Fukushima. Das Unternehmen verdoppelt die Rohgarnkapazität in seinem Werk in Taiwan und importiert Garn zurück nach Japan für die Gewebeherstellung. Es gibt außerdem eine Kooperationsvereinbarung mit Nanya Plastics, um einen Teil der Weberei auszulagern. Laut Tom's Hardware sollen bis 2027 rund 20% des Glasgewebes von Nittobo von Nanya gewebt werden, einem Wettbewerber. Das ist ein fairer Maßstab dafür, wie eng der Markt ist.

Die breitere Pipeline für Beschleuniger läuft weiter. Auf den Hot Chips 2026 stellte Microsoft seine zweite Generation Maia 200 vor, laut dem Live-Bericht von ServeTheHome. Es ist ein TSMC-3nm-Baustein mit 140.000.000.000 Transistoren, 6 Stapeln HBM3e, 7TB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 750 Watt. d-Matrix nutzte dieselbe Veranstaltung für Raptor, einen 3D-DRAM-Beschleuniger, der einen TSMC-N4-Logik-Die auf DRAM stapelt. Das Unternehmen argumentiert, dass HBM4-Packages wie Nvidias Vera Rubin und AMDs Instinct MI455 an eine praktische Bandbreitengrenze von etwa 20 TB/s stoßen.

Nichts davon hilft viel, wenn das Substrat darunter nicht gebaut werden kann. Analysten, die Tom's Hardware zitiert, erwarten, dass die Verknappung anhält, bis neue T-Glass-Kapazitäten verfügbar sind. Der Preisdruck auf KI-Hardware hat eine Komponente, von der die meisten Käufer noch nie gehört haben.

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Quellen

3
  1. 01Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supply chainsEN
  2. 02Microsoft's Maia 200 AI Accelerator at Hot Chips 2026EN
  3. 03d-Matrix Raptor 3D-DRAM Accelerator for Generative Inference at Hot Chips 2026EN

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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