T-glass od Nittobo pokazuje, że wąskie gardło centrów danych AI leży wyżej w łańcuchu dostaw
Nittobo kontroluje około 90% globalnych dostaw tkaniny T-glass, która trafia do każdej zaawansowanej obudowy chipu AI. Niedobór podniósł ceny o 20 do 30%.

Dyskusja o dostawach akceleratorów AI zwykle zaczyna się od GPU i fabryk. Materiał, na którym opierają się obudowy tych chipów, przyciąga mniej uwagi. Tom's Hardware poinformował 9 marca, że japońska firma Nittobo kontroluje około 90% globalnych dostaw specjalistycznej tkaniny z włókna szklanego znanej jako T-glass. Popyt przerósł jej możliwości produkcyjne.
T-glass to tkanina szklana o niskim współczynniku rozszerzalności cieplnej (CTE). Leży w organicznym rdzeniu podłoży IC, czyli w warstwie łączącej chip z płytką drukowaną. Utrzymuje stabilny wymiarowo kształt dużych, mocno nagrzewających się obudów, gdy te stają się coraz gęstsze. E-glass robi to samo taniej, ale trafia do mikrokontrolerów i starszych procesorów mobilnych. W ogromnych obudowach 2.5D i 3D, a więc w zaawansowanych akceleratorach AI, wybierany jest T-glass. Materiał wymaga specjalistycznych pieców do topienia elektrycznego pracujących w temperaturze od 1 600 do 1 700 stopni Celsjusza. Sam proces, topienie szkła bogatego w krzemionkę, przędzenie go w przędzę i tkanie w ultracieńką tkaninę, wymaga lat inwestycji i wiedzy, żeby go skalować. Nikt nie uruchomi nowej linii produkcyjnej T-glass z dnia na dzień.
Dlaczego linii nie da się włączyć szybciej
Nittobo potraja moce w zakładzie w Fukushimie w Japonii, ale nowa podaż trafi na rynek dopiero w połowie 2027 roku.
Rynek już wycenił zmianę. Według Tom's Hardware ceny wzrosły o 20 do 30%, a terminy realizacji materiałów w dalszej części łańcucha, takich jak laminaty pokryte miedzią, wydłużyły się z normalnych 8 do 10 tygodni do ponad 20. "Skoro podaż T-glass jest teraz jeszcze bardziej ograniczona, dostawcy nie podają już terminów realizacji", powiedział Bill Ho, analityk w Yuanta.
Bilal Hachemi, analityk w Yole Group, który śledzi łańcuch dostaw podłoży IC, powiedział Tom's Hardware Premium, że zastąpienie T-glass nie jest proste. Materiał "ma określone wartości przenikalności elektrycznej i CTE, które lepiej pasują do chipów AI, zwłaszcza do organicznego rdzenia", stwierdził. Hachemi wskazał też na cienkie marże w branży: "Każdy wzrost popytu na materiały build-up, materiał ABF czy T-glass może wywołać niedobór, bo to stoi w sprzeczności z podstawami tej branży".
Większe obudowy, więcej materiału
Ten kryzys jest ostrzejszy niż zwykły cykl, bo zmienił się kupujący. Hiperskalerzy zamawiają coraz większe obudowy chipów, które zużywają więcej T-glass na jednostkę. Każda generacja danego akceleratora AI używa większego interposera i bardziej złożonego podłoża, co przekłada się wprost na większe zużycie materiału. Dane Nvidii, na które powołuje się Tom's Hardware, podają rozmiary interposera na 814mm2 dla architektury Hopper i 1 700mm2 dla Blackwell, czyli wzrost o 109%. Nadchodzące generacje Rubin i Feynman mają skalować dalej.
Bank of America szacuje, że segment materiałów elektronicznych Nittobo odnotuje sprzedaż niemal dwukrotnie wyższą, z 40,9 mld jenów, około 266 mln dolarów, w 2025 roku do 87,7 mld jenów do marca 2028 roku, przy marży operacyjnej zbliżającej się do 48%. "Popyt na tkaninę T-glass prawdopodobnie wzrośnie bardziej, niż pierwotnie oczekiwano", powiedział Takashi Enomoto, analityk badawczy w Bank of America. "Uwaga skupiała się na wzroście popytu na gruby T-glass do półprzewodnikowych obudów GPU i CPU, ale teraz popyt na ultracieńki T-glass prawdopodobnie wzrośnie w związku z przejściem z E-glass na ultracieńki T-glass w wiodących urządzeniach".
Walka o alokację już się zaczęła. Hachemi opisał wizytę Nvidii bezpośrednio u dostawcy materiałów wyżej w łańcuchu jako bezprecedensową. "Po raz pierwszy widzimy, jak Nvidia, klient końcowy, zwraca się do dostawców materiałów wyżej w łańcuchu, żeby zabezpieczyć moce i mieć pewność, że je dostanie", powiedział.
Nittobo zleca produkcję konkurentowi
Firma nie stoi w miejscu. Poza rozbudową w Fukushimie Nittobo podwaja moce produkcji surowej przędzy w zakładzie na Tajwanie i wysyła przędzę z powrotem do Japonii, gdzie powstaje tkanina. Zawarła też umowę o współpracy z Nanya Plastics, żeby zlecić część tkania na zewnątrz.
Ta umowa sama w sobie pokazuje, jak napięty jest rynek: Nittobo łączy siły z jednym ze swoich największych konkurentów, żeby złagodzić wąskie gardło. Do 2027 roku około 20% tkaniny szklanej Nittobo ma tkać Nanya, wynika z ujawnionych informacji spółki.
Na tym tle reszta pipeline'u akceleratorów rozwija się według własnych harmonogramów. Na Hot Chips 2026 d-Matrix zaprezentował swój akcelerator Raptor 3D-DRAM do wnioskowania generatywnego. Układa on kostkę logiki TSMC N4 na kostce 3D DRAM, łącząc je w stos typu face-to-face o grubości 36 mikrometrów. Firma twierdzi, że skala 72 kart może pomieścić model frontier, taki jak Kimi K3, przy kontekście 1M, a kartę wycenia na 32GB z wagami 4-bitowymi i pamięcią KV cache 8-bitową.
Microsoft wykorzystał tę samą konferencję, żeby opisać swój drugiej generacji akcelerator Maia 200. To chip 3nm ze 140 mld tranzystorów, 6 stosami HBM3e, przepustowością HBM 7TB na sekundę i TDP 750 watów, oferujący 10 000 TFLOPS wydajności FP4. Microsoft podał, że chip wykorzystuje całą sieć scale-up obejmującą 128 szaf i 6 000 chipów, z własnym NIC i protokołem połączeń.
To różne odpowiedzi na ten sam problem: wnioskowanie jest ograniczone pamięcią w fazie dekodowania, więc przepustowość na wat liczy się tak samo jak surowa moc obliczeniowa. Materiał obudowy pod tym wszystkim jest miejscem, w którym dziś tkwi ograniczenie. Moce Nittobo pojawią się dopiero w połowie 2027 roku i do tego czasu kupujący konkurują o podaż, którą w dużej mierze kontroluje jedna firma.
Źródła
3- 01Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supplyEN
- 02d-Matrix Raptor 3D-DRAM Accelerator for Generative Inference at Hot Chips 2026EN
- 03Microsoft's Maia 200 AI Accelerator at Hot Chips 2026EN
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.
Komentarze
0- Brak komentarzy — bądź pierwszy.