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AI加速器撞上T玻璃瓶颈,Nittobo扩产要等到2027年中

全球约90%的T玻璃布由Nittobo供应,这种材料用来保持先进AI芯片封装平整。福岛新产线的产能要到2027年中才能进入市场。

科技分析王雅琴发布: 2026年9月28日4 分钟阅读资料来源 3
AI加速器撞上T玻璃瓶颈,Nittobo扩产要等到2027年中

Nittobo夹在AI加速器的热潮和制造这些加速器的工厂之间。据Tom's Hardware报道,这家日本公司掌握着全球约90%的T玻璃特种玻璃纤维布供应。需求已经超过了它的出货能力。

T玻璃是一种低CTE玻璃布,用在IC基板的有机芯层里。这一层是芯片与印刷电路板之间的互连层。AI处理器越做越大、运行温度越来越高,让封装保持尺寸稳定就不再是封装环节的细节问题,而变成了供应上的硬约束。

价格在涨,交期没了

市场很紧。据Tom's Hardware,价格已经上涨20%到30%。铜箔层压板等下游材料的交期从正常的8到10周拉长到20周以上。

“T玻璃供应现在更加紧张,供应商已经不再给交期了,”元大证券分析师Bill Ho说,这番话由Tom's Hardware引述。

换材料并不简单。跟踪IC基板供应链的Yole Group分析师Bilal Hachemi对Tom's Hardware Premium表示,T玻璃“具有特定的介电常数和CTE数值,对AI芯片更合适,尤其是有机芯层”。他还提到这个行业利润很薄。“增层材料、ABF材料或T玻璃的需求只要一涨,就可能造成短缺,因为这违背了这个行业的基本逻辑,”他说。

Nittobo正在把日本福岛工厂的产能提高到原来的三倍。这批供应要到2027年中才会进入市场。这种材料需要专用电熔炉,炉温在1600到1700°C之间。工艺过程是把富含二氧化硅的玻璃熔化,拉成纱,再织成超薄布。要扩大规模,需要多年投资。

封装越大,用料越多

这轮紧张不同于普通的周期性短缺,原因在于推动需求的是谁。超大规模云厂商不断订购更大的芯片封装,每一代单颗封装消耗的T玻璃都更多。Tom's Hardware引用的英伟达数据显示,中介层面积在Hopper上是814mm²,在Blackwell上是1700mm²,增长了109%。即将到来的Rubin和Feynman两代还会继续放大。

美国银行估计,Nittobo电子材料部门的销售额将从2025年的409亿日元(2.66亿美元)接近翻倍,到2028年3月达到877亿日元。该行预计营业利润率接近48%。“T玻璃布的需求增长很可能超过原先预期,”美国银行研究分析师Takashi Enomoto说,据Tom's Hardware。他还说,此前的注意力集中在用于GPU和CPU封装的厚T玻璃上。随着领先器件从E玻璃转向,超薄T玻璃的需求现在可能上升。

E玻璃是更便宜的替代品。它用于微控制器和老款手机处理器这类低端芯片。对于大规模2.5D和3D封装,也就是先进AI加速器,T玻璃仍是首选。

抢配额的局面出现了一个不寻常的景象。Hachemi说,英伟达直接去找上游材料供应商,这是前所未有的。“我们第一次看到英伟达这个终端客户主动接触上游材料供应商,去锁定产能,确保自己能拿到,”他对Tom's Hardware Premium说。风险在于,一旦英伟达锁定了自己的份额,其他芯片买家就只能去争剩下的部分。

Nittobo并没有只等福岛。它正在把台湾工厂的原纱产能翻倍,再把纱进口回日本织成布。它还与南亚塑胶达成合作,把一部分织造外包出去。据Tom's Hardware报道,到2027年,Nittobo约20%的玻璃布预计由竞争对手南亚织造。这足以说明市场有多紧。

更广泛的加速器产品线仍在推进。据ServeTheHome的现场报道,在Hot Chips 2026上,微软详细介绍了第二代Maia 200。它采用台积电3nm工艺,1400亿个晶体管,6组HBM3e,内存带宽7TB/秒,TDP为750瓦。d-Matrix在同一场活动上展示了Raptor,这是一款3D-DRAM加速器,把台积电N4逻辑裸片堆叠在DRAM上。该公司认为,英伟达Vera Rubin和AMD Instinct MI455这类HBM4封装面临约20TB/s的实际带宽天花板。

如果底下的基板造不出来,上面这些都没多大意义。Tom's Hardware引述的分析师预计,紧张局面会持续到新的T玻璃产能落地。AI硬件的价格压力里,有一个大多数买家从没听说过的部件。

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资料来源

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  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

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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