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
›

Akceleratory AI trafiają na wąskie gardło T-glass. Nittobo spieszy z rozbudową mocy

Nittobo dostarcza około 90% światowej tkaniny T-glass, materiału, który utrzymuje płaskość zaawansowanych obudów układów AI. Nowe moce w Fukushimie trafią na rynek dopiero w połowie 2027 roku.

TechnologiaAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 28 września 20264 min czytaniaŹródła 3
Akceleratory AI trafiają na wąskie gardło T-glass. Nittobo spieszy z rozbudową mocy

Nittobo stoi między boomem na akceleratory AI a fabrykami, które je budują. Japońska firma kontroluje około 90% globalnych dostaw specjalistycznej tkaniny z włókna szklanego zwanej T-glass, podaje Tom's Hardware. Popyt przerósł to, co firma jest w stanie wysłać.

T-glass to tkanina szklana o niskim współczynniku rozszerzalności cieplnej (CTE), używana w organicznym rdzeniu podłoży IC. To warstwa połączeń między chipem a jego płytką drukowaną. Gdy procesory AI stają się większe i grzeją się mocniej, utrzymanie stabilnych wymiarów takich obudów przestaje być szczegółem pakowania. Staje się ograniczeniem podaży.

Ceny w górę, terminy dostaw zniknęły

Rynek jest napięty. Ceny wzrosły o 20 do 30%, według Tom's Hardware. Terminy dostaw materiałów w dalszej części łańcucha, takich jak laminaty pokryte miedzią, wydłużyły się z normalnych 8 do 10 tygodni do ponad 20.

"Przy jeszcze bardziej ograniczonych dostawach T-glass dostawcy nie podają już terminów realizacji", powiedział Bill Ho, analityk w Yuanta, cytowany przez Tom's Hardware.

Zastąpienie materiału nie jest proste. Bilal Hachemi, analityk w Yole Group, który śledzi łańcuch dostaw podłoży IC, powiedział Tom's Hardware Premium, że T-glass "ma określone wartości przenikalności dielektrycznej i CTE, które lepiej sprawdzają się w chipach AI, zwłaszcza w organicznym rdzeniu". Wskazał też na niskie marże w branży. "Każdy wzrost popytu na materiały build-up, materiał ABF czy T-glass może wywołać niedobór, bo to kłóci się z podstawami tej branży", stwierdził.

Nittobo potraja moce w zakładzie w Fukushimie w Japonii. Ta podaż trafi na rynek dopiero w połowie 2027 roku. Materiał wymaga specjalistycznych elektrycznych pieców topiących, pracujących w temperaturze od 1 600 do 1 700°C. Proces polega na topieniu szkła bogatego w krzemionkę, przędzeniu go w przędzę i tkaniu w ultracienką tkaninę. Skalowanie zajmuje lata inwestycji.

Większe obudowy, więcej materiału

Ten kryzys różni się od typowego niedoboru cyklicznego, bo napędzają go inni gracze. Hiperskalerzy zamawiają coraz większe obudowy chipów, a każda generacja zużywa więcej T-glass na jednostkę. Dane Nvidii cytowane przez Tom's Hardware podają rozmiary interpozerów: 814mm² dla Hoppera i 1 700mm² dla Blackwella, czyli wzrost o 109%. Nadchodzące generacje Rubin i Feynman idą jeszcze dalej.

Bank of America szacuje, że segment materiałów elektronicznych Nittobo prawie podwoi sprzedaż z 40,9 mld jenów (266 mln dolarów) w 2025 roku do 87,7 mld jenów do marca 2028 roku. Oczekuje marż operacyjnych zbliżonych do 48%. "Popyt na tkaninę T-glass prawdopodobnie wzrośnie bardziej, niż początkowo sądzono", powiedział Takashi Enomoto, analityk badawczy w Bank of America, według Tom's Hardware. Dodał, że uwaga skupiała się na grubym T-glass dla obudów GPU i CPU. Popyt na ultracienki T-glass prawdopodobnie teraz wzrośnie, bo czołowe urządzenia odchodzą od E-glass.

E-glass to tańsza alternatywa. Używa się go w chipach niższej klasy, takich jak mikrokontrolery i starsze procesory mobilne. W masowym pakowaniu 2.5D i 3D, a więc w zaawansowanych akceleratorach AI, T-glass pozostaje preferowaną opcją.

Wyścig o przydział materiału dał niezwykły widok. Hachemi powiedział, że Nvidia zwracająca się bezpośrednio do dostawcy materiałów na wcześniejszym etapie łańcucha jest bez precedensu. "Po raz pierwszy widzimy, jak Nvidia, końcowy klient, kontaktuje się z dostawcami materiałów wyżej w łańcuchu, żeby zabezpieczyć moce i mieć pewność, że je dostanie", powiedział Tom's Hardware Premium. Ryzyko polega na tym, że gdy Nvidia zablokuje swoją część, konkurencyjni nabywcy chipów walczą o to, co zostało.

Nittobo nie czeka wyłącznie na Fukushimę. Podwaja moce produkcji surowej przędzy w zakładzie na Tajwanie i importuje przędzę z powrotem do Japonii, żeby tkać z niej tkaninę. Ma też umowę o współpracy z Nanya Plastics na zlecanie części tkania. Tom's Hardware podaje, że do 2027 roku około 20% tkaniny szklanej Nittobo ma tkać Nanya, konkurent. To niezły miernik tego, jak napięty jest rynek.

Szeroki nurt akceleratorów cały czas płynie. Na Hot Chips 2026 Microsoft przedstawił swoją drugą generację Maia 200, według relacji na żywo ServeTheHome. To układ z TSMC w procesie 3nm z 140 mld tranzystorów, 6 stosami HBM3e, przepustowością pamięci 7TB/s i TDP 750 W. d-Matrix wykorzystał to samo wydarzenie, żeby pokazać Raptor, akcelerator z pamięcią DRAM 3D, który układa die logiczne TSMC N4 na DRAM. Firma twierdzi, że obudowy HBM4, takie jak Vera Rubin Nvidii i Instinct MI455 AMD, mają praktyczny sufit przepustowości w okolicach 20 TB/s.

Niewiele z tego ma znaczenie, jeśli nie da się zbudować podłoża pod spodem. Analitycy cytowani przez Tom's Hardware oczekują, że niedobór utrzyma się, dopóki nie pojawią się nowe moce T-glass. Presja cenowa na sprzęt AI ma składnik, o którym większość kupujących nigdy nie słyszała.

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. 03d-Matrix Raptor 3D-DRAM Accelerator for Generative Inference 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.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

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