Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Kryzys akceleratorów AI przeniósł się na 90-procentowy monopol w tkaninie szklanej

Japońska firma Nittobo kontroluje około 90% światowych dostaw specjalistycznej tkaniny z włókna szklanego, która znajduje się w każdej zaawansowanej obudowie chipu AI. Nowe moce produkcyjne trafią na rynek dopiero w połowie 2027 roku.

TechnologiaAnalizaAnna KaczmarekOpublikowano: 27 września 20264 min czytaniaŹródła 3
Kryzys akceleratorów AI przeniósł się na 90-procentowy monopol w tkaninie szklanej

T-glass firmy Nittobo to tkanina szklana o niskim współczynniku rozszerzalności cieplnej (CTE). Używa się jej w organicznym rdzeniu podłoży układów scalonych, czyli w warstwie łączącej chip z płytką drukowaną. Materiał utrzymuje stabilność wymiarową dużych obudów, które mocno się nagrzewają. Ma to coraz większe znaczenie, bo procesory AI stają się większe i pracują w wyższych temperaturach. Tom's Hardware poinformował 9 marca, że materiał ten znajduje się w każdej zaawansowanej obudowie chipu AI.

Ceny wzrosły o 20 do 30%. Terminy dostaw materiałów na dalszych etapach produkcji, takich jak laminaty pokryte miedzią, wydłużyły się z typowych 8 do 10 tygodni do ponad 20.

„Ponieważ podaż T-glass jest teraz jeszcze bardziej ograniczona, dostawcy nie podają już terminów dostaw” – powiedział Bill Ho, analityk w Yuanta, cytowany przez Tom's Hardware.

Wąskiego gardła nie da się łatwo obejść w projekcie. Bilal Hachemi, analityk w Yole Group zajmujący się łańcuchem dostaw podłoży układów scalonych, powiedział Tom's Hardware, że T-glass „ma określone wartości przenikalności elektrycznej i CTE, które lepiej sprawdzają się w chipach AI, zwłaszcza w organicznym rdzeniu”. Tańszy E-glass stosuje się w chipach niższej klasy, takich jak mikrokontrolery i starsze procesory mobilne. W przypadku masywnych obudów 2.5D i 3D, a więc zaawansowanych akceleratorów AI, T-glass jest preferowaną opcją.

Nittobo potraja moce w swojej fabryce w Fukushimie w Japonii, ale Tom's Hardware podaje, że nowa podaż trafi na rynek dopiero w połowie 2027 roku. Nowych linii produkcyjnych nie da się uruchomić z dnia na dzień. Materiał wymaga specjalistycznych elektrycznych pieców do topienia pracujących w temperaturze od 1 600 do 1 700 stopni Celsjusza. Proces obejmuje topienie szkła bogatego w krzemionkę, przędzenie go w przędzę i tkanie w ultracynkłą tkaninę. Hachemi wskazał też na niskie marże w branży. „Każdy wzrost popytu na materiały do budowy warstw, materiał ABF lub T-glass może wywołać potencjalny niedobór, bo to kłóci się z podstawami tej branży” – powiedział.

Większe obudowy, więcej tkaniny

Hiperksalerzy zamawiają coraz większe obudowy chipów, które zużywają więcej T-glass na jednostkę. Według danych Nvidii cytowanych przez Tom's Hardware rozmiary interposerów wzrosły z 814 mm2 dla architektury Hopper do 1 700 mm2 dla Blackwell, czyli o 109%. Nadchodzące generacje Rubin i Feynman mają skalować się dalej. Bank of America szacuje, że segment materiałów elektronicznych Nittobo niemal podwoi sprzedaż z 40,9 mld jenów (266 mln dolarów) w 2025 roku do 87,7 mld jenów do marca 2028 roku, przy marżach operacyjnych zbliżających się do 48%.

„Popyt na tkaninę T-glass prawdopodobnie wzrośnie bardziej, niż pierwotnie oczekiwano” – powiedział Takashi Enomoto, analityk badawczy w Bank of America, cytowany przez Tom's Hardware. „Uwaga skupiała się na wzroście popytu na gruby T-glass do zastosowań w półpakietach GPU i CPU, ale teraz popyt na ultracynkłą tkaninę T-glass prawdopodobnie wzrośnie w związku z przejściem z E-glass na ultracynkłą tkaninę T-glass w urządzeniach najnowszej generacji”.

Wyścig o alokację dał już nietypowy widok. Hachemi powiedział Tom's Hardware, że bezpośredni kontakt Nvidii z dostawcą materiałów na wcześniejszym etapie łańcucha dostaw jest bezprecedensowy w tej części łańcucha. „Po raz pierwszy widzimy, jak Nvidia, klient końcowy, zwraca się do dostawców materiałów na wcześniejszym etapie, aby zabezpieczyć moce i upewnić się, że je dostanie” – powiedział. Ryzyko polega na tym, że gdy Nvidia zablokuje swoją część, konkurencyjni nabywcy chipów zostaną do walki o resztę.

Nittobo nie opiera się wyłącznie na Fukushimie. Podwaja moce produkcji surowej przędzy w swojej fabryce na Tajwanie i importuje przędzę z powrotem do Japonii w celu produkcji tkaniny. Zawarła też umowę o współpracy z Nanya Plastics, aby zlecić część tkania na zewnątrz. Tom's Hardware podaje, że do 2027 roku około 20% tkaniny szklanej Nittobo ma być tkane przez Nanyę. Współpraca z jednym z największych konkurentów dobrze pokazuje, jak napięty stał się rynek.

Szeroki pipeline akceleratorów nie stoi w miejscu. Microsoft Maia 200, zaprezentowany na Hot Chips 2026, jest zbudowany w technologii 3 nm TSMC z TDP 750 watów, przepustowością HBM 7 TB na sekundę w 6 stosach HBM i wydajnością 10 000 TFLOPS w FP4, według relacji ServeTheHome z sesji. Te obudowy wciąż potrzebują materiału podłoża, który potrafi wyprodukować tylko garstka dostawców.

Nvidia tymczasem wprowadza AI głębiej do własnego procesu projektowania. Tim Costa, wiceprezes i dyrektor generalny ds. inżynierii obliczeniowej w Nvidii, powiedział dziennikarzom, że AI i obliczenia przyspieszane przechodzą „od narzędzi produktywności do podstawowej infrastruktury inżynieryjnej”, o czym The Next Platform informował 27 lipca. Cadence twierdzi, że jej AI Super Agents mogą dostarczyć cykle walidacji na poziomie Register-Transfer 40 razy szybciej, a Synopsys mówi, że jego agentowy przepływ pracy może dostarczyć zwalidowany RTL 50 razy szybciej niż inne platformy.

Nic z tego nie skraca kolejki po T-glass. Kryzys podłoży przypomina, że rozbudowa AI zależy od materiałów, o których niewiele osób słyszało, produkowanych przez firmy niemające prawie żadnej konkurencji.

Komentarze 0

Źródła

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

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Anna Kaczmarek

Anna Kaczmarek

AI, modele i technologie

Anna Kaczmarek pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, repozytoriach i danych źródłowych, a nie na komunikatach prasowych. Przy testach modeli sprawdza karty techniczne, parametry wejściowe i liczy wyniki na tych samych zbiorach, zamiast powtarzać liczby od producentów. Czeka na premiery API i aktualizacje wag, rozmawia z inżynierami oraz porównuje wersje modeli pod kątem kosztów i opóźnień. Prywatnie self-hostuje usługi i konfiguruje sieci domowe, więc do redakcji wnosi praktykę z własnego serwera. Nie publikuje zapowiedzi ani parametrów, których nie może odtworzyć na własnym środowisku.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.