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Nittobos T-Glass-Engpass bremst KI-Beschleuniger, Preise steigen um 20 bis 30%

Ein japanisches Unternehmen hält rund 90% des weltweiten Angebots an einem speziellen Glasfasergewebe, das in jedem fortschrittlichen KI-Chipgehäuse steckt. Nittobo kommt mit der Nachfrage nicht hinterher. Die Preise steigen dadurch um 20 bis 30%.

TechnologieNachrichtLena BrandtVeröffentlicht: 27. September 20264 Min. LesezeitQuellen 3
Nittobos T-Glass-Engpass bremst KI-Beschleuniger, Preise steigen um 20 bis 30%

Nittobo beherrscht den Markt für T-Glass, ein Glasgewebe mit niedrigem CTE. Es sitzt im organischen Kern von IC-Substraten, also in der Verbindungsschicht zwischen einem Chip und seiner Leiterplatte. Laut Tom's Hardware hält das Material große, stark hitzebelastete Chipgehäuse maßhaltig, während das Packaging immer dichter wird. Die Nachfrage übersteigt inzwischen das Angebot.

Die Lieferzeiten für nachgelagerte Materialien wie kupferkaschierte Laminate haben sich von normalerweise 8 bis 10 Wochen auf über 20 Wochen gestreckt. Bill Ho, Analyst bei Yuanta, sagte zu Tom's Hardware: "Da das T-Glass-Angebot jetzt noch knapper ist, geben die Lieferanten keine Lieferzeiten mehr an."

Nittobo verdreifacht die Kapazität in seinem Werk in Fukushima, doch das neue Angebot erreicht den Markt erst Mitte 2027. Weder Nittobo noch sonst jemand zieht eine T-Glass-Linie über Nacht hoch. Das Material braucht spezielle elektrische Schmelzöfen, die zwischen 1.600 und 1.700 Grad Celsius laufen. Siliziumreiches Glas wird geschmolzen, zu Garn gesponnen und zu ultradünnem Gewebe gewebt. Bis das in großem Maßstab läuft, sind Jahre an Investitionen und Fachwissen nötig.

Warum T-Glass schwer zu ersetzen ist

Bilal Hachemi, Analyst bei der Yole Group, verfolgt die Lieferkette für IC-Substrate. Das Material sei nicht leicht zu ersetzen, sagte er. "Es ist nicht einfach, das T-Glass zu ersetzen", sagte er zu Tom's Hardware Premium, und verwies auf seine "spezifischen dielektrischen und CTE-Werte, die für die KI-Chips besser funktionieren, besonders für den organischen Kern".

Hachemi merkte außerdem an, dass die IC-Substratindustrie historisch mit dünnen Margen gearbeitet hat. Selbst bescheidene Nachfrageschübe können deshalb Engpässe auslösen. "Jeder Anstieg der Nachfrage nach Build-up-Materialien, ABF-Material oder T-Glass kann einen potenziellen Engpass verursachen, weil er gegen die Grundlagen dieser Branche läuft", sagte er.

"Zum ersten Mal sehen wir, dass Nvidia, der Endkunde, direkt auf die vorgelagerten Materiallieferanten zugeht, um sich die Kapazität zu sichern und sicherzustellen, dass sie sie bekommen."

Verschärft wird die aktuelle Knappheit dadurch, wer sie antreibt. Hyperscaler bestellen immer größere Chipgehäuse, die mehr T-Glass pro Einheit verbrauchen. Daten von Nvidia zeigen, dass die Interposer-Größen von 814mm2 für die Hopper-Architektur auf 1.700mm2 für Blackwell gewachsen sind, ein Anstieg um 109%. Die kommenden Generationen Rubin und Feynman skalieren noch weiter.

Hachemi sagte, dass Nvidia direkt auf einen vorgelagerten Materiallieferanten wie Nittobo zugeht, sei in diesem Teil der Lieferkette beispiellos. Die Sorge: Sobald Nvidia seinen Anteil gesichert hat, kämpfen konkurrierende Chipabnehmer um das, was übrig bleibt.

Kapazitätswetten und eine Partnerschaft mit einem Rivalen

Die Bank of America schätzt, dass Nittobos Segment für elektronische Materialien den Umsatz von 40,9 Milliarden Yen (266 Millionen Dollar) im Jahr 2025 auf 87,7 Milliarden Yen bis März 2028 fast verdoppeln wird, mit operativen Margen von annähernd 48%. "Die Nachfrage nach T-Glass-Gewebe dürfte stärker wachsen als ursprünglich erwartet", sagte Takashi Enomoto, Research-Analyst bei der Bank of America. Die Aufmerksamkeit habe sich auf dickes T-Glass für GPU- und CPU-Gehäuse konzentriert, sagte er. Die Nachfrage nach ultradünnem T-Glass dürfte dagegen steigen, weil führende Geräte von E-Glass abrücken.

E-Glass ist die billigere Alternative, die hauptsächlich in Chips der unteren Preisklasse wie Mikrocontrollern und älteren Mobilprozessoren verwendet wird. Für leistungsstärkere Chips und massives 2.5D- und 3D-Packaging ist T-Glass die bevorzugte Option.

Über Fukushima hinaus verdoppelt Nittobo die Rohgarnkapazität in seinem Werk in Taiwan und importiert Garn zurück nach Japan für die Gewebeherstellung. Das Unternehmen hat außerdem eine Kooperationsvereinbarung mit Nanya Plastics geschlossen, um einen Teil des Webens auszulagern. Tom's Hardware merkt an, dass die Partnerschaft mit einem seiner größten Konkurrenten selbst ein Signal dafür ist, wie eng der Markt ist. Bis 2027 werden etwa 20% von Nittobos Glasgewebe voraussichtlich von Nanya gewebt, wie aus der Offenlegung des Unternehmens hervorgeht.

Der Engpass steht neben anderen Belastungen der Lieferketten für Beschleuniger. Auf den Hot Chips 2026 stellte Microsoft seinen Maia 200 Beschleuniger der zweiten Generation vor, einen 3nm-Chip mit 140 Milliarden Transistoren, sechs HBM3e-Stapeln, 7TB/Sekunde Speicherbandbreite, 10.000 TFLOPS FP4-Leistung und einer TDP von 750 Watt, laut der Live-Berichterstattung von ServeTheHome. d-Matrix nutzte dieselbe Veranstaltung, um seinen Raptor 3D-DRAM-Beschleuniger vorzustellen, der einen TSMC-N4-Logik-Die auf einem 3D-DRAM-Die mittels 36-Mikron-Face-to-Face-Stapelung aufeinanderschichtet, wie ServeTheHome berichtete.

Diese Designs stützen sich alle auf fortschrittliches Packaging, und fortschrittliches Packaging stützt sich auf Substratmaterialien. Da neue T-Glass-Kapazität noch mehr als ein Jahr entfernt ist, dürfte das Ringen um die Zuteilung noch eine Weile andauern.

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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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