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La crisi degli acceleratori AI si sposta sul tessuto di vetro: un monopolio al 90%

Una sola azienda giapponese, Nittobo, controlla circa il 90% dell'offerta mondiale del tessuto speciale in fibra di vetro che sta dentro ogni package avanzato per chip AI. La nuova capacità produttiva non arriverà sul mercato prima di metà 2027.

TecnologiaAnalisiGiulia FerrariPubblicato: 27 settembre 20264 min di letturaFonti 3
La crisi degli acceleratori AI si sposta sul tessuto di vetro: un monopolio al 90%

Il T-glass di Nittobo è un tessuto di vetro a basso CTE (coefficiente di dilatazione termica) usato nel core organico dei substrati IC, lo strato di interconnessione tra un chip e il suo circuito stampato. Tiene stabili nelle dimensioni i package grandi e ad alta dissipazione. Conta sempre di più man mano che i processori AI diventano più grandi e lavorano più caldi. Tom's Hardware ha riportato il 9 marzo che il materiale si trova dentro ogni package avanzato per chip AI.

I prezzi sono saliti tra il 20 e il 30%. I tempi di consegna per i materiali a valle, come i laminati rivestiti di rame, sono passati dalle normali 8-10 settimane a oltre 20.

"Con l'offerta di T-glass ancora più limitata ora, i fornitori non indicano più tempi di consegna", ha detto Bill Ho, analista di Yuanta, secondo Tom's Hardware.

Il collo di bottiglia non è facile da aggirare in fase di progettazione. Bilal Hachemi, analista di Yole Group che segue la catena di fornitura dei substrati IC, ha detto a Tom's Hardware che il T-glass "ha valori specifici di dielettrico e CTE che funzionano meglio per i chip AI, soprattutto per il core organico". L'E-glass, più economico, viene usato nei chip di fascia bassa come i microcontrollori e i processori mobili più vecchi. Per il packaging massiccio 2.5D e 3D, e quindi per gli acceleratori AI avanzati, il T-glass è l'opzione preferita.

Nittobo sta triplicando la capacità nel suo stabilimento di Fukushima, in Giappone. Tom's Hardware riporta però che la nuova offerta non arriverà sul mercato prima di metà 2027. Le nuove linee di produzione non si avviano dall'oggi al domani. Il materiale richiede forni elettrici di fusione specializzati che lavorano tra 1.600 e 1.700 gradi Celsius. Il processo prevede la fusione di vetro ricco di silice, la filatura in filato e la tessitura in un tessuto ultrattenue. Hachemi ha anche indicato i margini sottili del settore: "qualsiasi aumento della domanda di materiali build-up, materiale ABF o T-glass può causare una potenziale carenza, perché va contro le basi di questo settore".

Package più grandi, più tessuto

Gli hyperscaler ordinano package sempre più grandi, che consumano più T-glass per unità. Secondo i dati Nvidia citati da Tom's Hardware, le dimensioni degli interposer sono cresciute da 814mm2 per l'architettura Hopper a 1.700mm2 per Blackwell, un aumento del 109%, con le prossime generazioni Rubin e Feynman destinate a salire ancora. Bank of America stima che il segmento materiali elettronici di Nittobo quasi raddoppierà le vendite, da 40,9 miliardi di yen (266 milioni di dollari) nel 2025 a 87,7 miliardi di yen entro marzo 2028, con margini operativi vicini al 48%.

"La domanda di tessuto T-glass sembra destinata a crescere più del previsto", ha detto Takashi Enomoto, analista di ricerca di Bank of America, secondo Tom's Hardware. "L'attenzione si è concentrata sulla crescita della domanda di T-glass spesso per i semi package di GPU e CPU, ma ora la domanda di T-glass ultrattenue è probabile che aumenti per il passaggio dall'E-glass al T-glass ultrattenue nei dispositivi di punta".

La corsa all'allocazione ha già prodotto uno spettacolo insolito. Hachemi ha detto a Tom's Hardware che il contatto diretto di Nvidia con un fornitore di materiali a monte è senza precedenti in quella parte della catena di fornitura. "Per la prima volta vediamo Nvidia, il cliente finale, rivolgersi ai fornitori di materiali a monte per assicurarsi la capacità e fare in modo di ottenerla", ha detto. Il rischio è che, una volta che Nvidia blocca la sua quota, gli acquirenti di chip rivali restino a contendersi il resto.

Nittobo non si affida solo a Fukushima. Sta raddoppiando la capacità di filato grezzo nel suo stabilimento di Taiwan e importa filato in Giappone per la produzione del tessuto. Ha anche stretto un accordo di collaborazione con Nanya Plastics per esternalizzare parte della tessitura. Tom's Hardware riporta che entro il 2027 circa il 20% del tessuto di vetro di Nittobo dovrebbe essere tessuto da Nanya. Collaborare con uno dei suoi maggiori concorrenti è una misura onesta di quanto sia diventato stretto il mercato.

La più ampia pipeline di acceleratori non resta ferma. Il Maia 200 di Microsoft, presentato a Hot Chips 2026, è costruito su TSMC 3nm con un TDP di 750 Watt, 7TB/secondo di banda HBM su 6 stack HBM e 10.000 TFLOPS di prestazioni FP4, secondo il resoconto della sessione di ServeTheHome. Quei package hanno comunque bisogno di materiale per substrati che solo una manciata di fornitori sa produrre.

Nvidia intanto spinge l'AI sempre più a fondo nel proprio flusso di progettazione. Tim Costa, vicepresidente e direttore generale dell'ingegneria computazionale di Nvidia, ha detto ai giornalisti che l'AI e il calcolo accelerato stanno passando "da strumenti di produttività a infrastruttura ingegneristica fondamentale". Lo ha riportato The Next Platform il 27 luglio. Cadence sostiene che i suoi AI Super Agents possono offrire cicli di validazione Register-Transfer Level 40 volte più veloci, e Synopsys dice che il suo flusso di lavoro agentico può fornire RTL validato 50 volte più velocemente di altre piattaforme.

Niente di tutto questo accorcia la coda per il T-glass. La crisi dei substrati ricorda che l'espansione dell'AI dipende da materiali di cui pochi hanno sentito parlare, prodotti da aziende con quasi nessuna concorrenza.

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Fonti

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. 03Nvidia Accelerates Chip Engineering With AI AgentsEN

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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