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
›

Wąskie gardło akceleratorów AI, którego nikt nie wycenił: szklana tkanina z jednej japońskiej fabryki

Nittobo ma około 90% światowych dostaw T-glassu, szklanej tkaniny włóknistej w każdym zaawansowanym pakiecie układu AI. Nowe moce firmy trafią na rynek dopiero w połowie 2027 roku, podaje Tom's Hardware.

TechnologiaAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 28 września 20264 min czytaniaŹródła 1
Wąskie gardło akceleratorów AI, którego nikt nie wycenił: szklana tkanina z jednej japońskiej fabryki

Każda rozmowa o dostawach akceleratorów AI zaczyna się od GPU i fabryk. Ciekawsze ograniczenie leży wyżej w łańcuchu, w materiale, o którym większość ludzi nigdy nie słyszała. Produkuje go firma niemal bez konkurencji.

Według Tom's Hardware Nittobo ma około 90% światowych dostaw specjalistycznej szklanej tkaniny włóknistej znanej jako T-glass. Materiał wchodzi do organicznego rdzenia podłoży IC, warstwy łączącej układ z płytką drukowaną. Utrzymuje wymiarową stabilność dużych, gorących pakietów układów, gdy upakowanie gęstnieje. Tom's Hardware podaje, że ceny wzrosły o 20 do 30%, a terminy dostaw materiałów w dalszej części łańcucha, takich jak laminaty pokryte miedzią, wydłużyły się z normalnych 8 do 10 tygodni do ponad 20.

To problem łańcucha dostaw wyceniony na niewłaściwym końcu rynku.

Dlaczego T-glass trudno zastąpić

Nittobo potraja moce w fabryce w Fukushimie w Japonii. Tom's Hardware podaje jednak, że nowe dostawy pojawią się na rynku dopiero w połowie 2027 roku. Proces produkcyjny wymaga specjalistycznych elektrycznych pieców topialniczych pracujących w temperaturze od 1 600 do 1 700 stopni Celsjusza. Piece topią szkło bogate w krzemionkę, potem materiał jest przędzony w przędzę i tkany w ultracieńką tkaninę. Tego nie uruchamia się w kwartał.

Bilal Hachemi, analityk w Yole Group, który śledzi łańcuch dostaw podłoży IC, powiedział Tom's Hardware Premium, że zastąpienie T-glassu nie jest proste, bo materiał ten „ma konkretne wartości dielektryczne i CTE, które lepiej działają dla układów AI, zwłaszcza dla organicznego rdzenia”. Wskazał też na strukturalną kruchość branży: biznes podłoży IC od zawsze działał na cienkich marżach, więc nawet umiarkowany wzrost popytu wywołuje niedobory. „Każdy wzrost popytu na materiały build-up, materiał ABF czy T-glass może wywołać potencjalny niedobór, bo to sprzeczne z podstawami tej branży” powiedział.

Bill Ho, analityk w Yuanta, opisał obecny stan rynku dosadniej. „Przy jeszcze bardziej ograniczonych dostawach T-glassu dostawcy nie podają już terminów dostaw” powiedział.

E-glass, tańsza alternatywa stosowana w mikrokontrolerach i starszych procesorach mobilnych, nie jest gotowym rozwiązaniem. T-glass jest preferowany w pakowaniu 2.5D i 3D, a właśnie tam żyją akceleratory AI.

Krzywa popytu wygina się w złą stronę

Kryzys napędzają rozmiary pakietów, nie tylko wolumeny sztuk. Według danych Nvidii cytowanych przez Tom's Hardware rozmiary interposerów wzrosły z 814 mm kwadratowych dla architektury Hopper do 1 700 mm kwadratowych dla Blackwell, co daje wzrost o 109%. Nadchodzące generacje Rubin i Feynman mają skalować się dalej. Większe interposery i bardziej złożone podłoża oznaczają więcej T-glassu na akcelerator.

Bank of America szacuje, że segment materiałów elektronicznych Nittobo niemal podwoi sprzedaż z 40,9 mld jenów, około 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. Dodał, że uwaga skupiała się na grubym T-glassie dla pakietów GPU i CPU, ale popyt na ultracieńki T-glass prawdopodobnie wzrośnie, gdy wiodące urządzenia zaczną odchodzić od E-glassu.

Marże blisko 48% wyjaśniają, dlaczego Nittobo inwestuje, a także dlaczego nikt nie podciął jej cen na dużą skalę.

Nvidia idzie w górę łańcucha i zaczyna się wyścig

Najbardziej wymowny szczegół w relacji Tom's Hardware dotyczy zachowania. Hachemi powiedział, że bezpośredni kontakt Nvidii z dostawcą materiałów wyżej w łańcuchu, takim jak Nittobo, jest bezprecedensowy w tej części łańcucha dostaw. „Po raz pierwszy widzimy, jak Nvidia, końcowy klient, zwraca się do dostawców materiałów wyżej w łańcuchu, żeby zabezpieczyć moce i upewnić się, że je dostanie” powiedział.

Konsekwencja jest niewygodna dla wszystkich innych budujących akceleratory. Gdy największy nabywca zablokuje swoją alokację, konkurencyjni odbiorcy układów walczą o to, co zostanie, a materiał nie ma szybkiego zamiennika.

Nittobo nie stoi w miejscu. Poza Fukushimą podwaja moce produkcyjne surowej przędzy w fabryce na Tajwanie i importuje przędzę z powrotem do Japonii do produkcji tkaniny. Zawarła też umowę o współpracy z Nanya Plastics na zlecanie części tkania. Do 2027 roku około 20% szklanej tkaniny Nittobo ma być tkane przez Nanyę, według ujawnienia spółki.

Współpraca z jednym z największych konkurentów, żeby złagodzić wąskie gardło, to dość jasny sygnał, jak ciasny stał się rynek.

Nic z tego nie sprawia, że akceleratory AI stają się niedostępne. Oznacza to jednak, że prognozy oparte na mocach fabryk i podaży HBM pomijają ograniczenie, którego złagodzenie zajmuje lata, nie kwartały. Moce nadchodzą. Tyle że pojawią się w połowie 2027 roku, przy popycie, który już się kumuluje.

Komentarze 0

Źródła

1
  1. 01Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supply chainsEN

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.