AI加速器的瓶颈卡在玻璃布上：日东纺一家握有约90%供应

日东纺的T-glass是一种低热膨胀系数（CTE）玻璃布，用在IC基板的有机芯层，也就是芯片和印刷电路板之间的互连层。封装越大、发热越高，就越需要它来保持尺寸稳定。AI处理器正好在往这两个方向走。Tom's Hardware在3月9日报道，每一颗先进AI芯片的封装里都有这种材料。

价格已经涨了20%到30%。铜箔层压板等下游材料的交货周期，从正常的8到10周拉长到20周以上。

元大证券分析师Bill Ho对Tom's Hardware说：“T-glass的供应现在更紧了，供应商已经不再报交货周期。”

这个瓶颈不容易靠设计绕开。Yole Group分析师Bilal Hachemi跟踪IC基板供应链，他告诉Tom's Hardware，T-glass“的介电常数和CTE数值是特定的，更适合AI芯片，尤其是有机芯层”。更便宜的E-glass用在微控制器和老款移动处理器等低端芯片上。大型2.5D和3D封装，也就是先进AI加速器，首选T-glass。

日东纺正在把日本福岛工厂的产能提高到三倍。但Tom's Hardware报道，新增供应要到2027年年中才能上市。新生产线没法一夜之间建起来。这种材料需要专用电熔炉，运行温度在1600到1700摄氏度之间。工艺是先把富硅玻璃熔化，再拉丝成纱，最后织成超薄布。Hachemi还提到这个行业利润率很薄。他说：“积层材料、ABF材料或T-glass的需求只要一增加，就可能造成短缺，因为这违背了这个行业的基本规律。”

封装越大，用布越多

超大规模云厂商订购的芯片封装越来越大，单位封装消耗的T-glass也更多。Tom's Hardware引用的英伟达数据显示，中介层尺寸从Hopper架构的814mm2增长到Blackwell的1700mm2，增幅109%。即将推出的Rubin和Feynman世代还会继续放大。美国银行估计，日东纺电子材料部门的销售额将从2025年的409亿日元（2.66亿美元）接近翻倍至2028年3月的877亿日元，营业利润率接近48%。

美国银行研究分析师Takashi Enomoto对Tom's Hardware说：“T-glass布的需求增长似乎会超过原先预期。此前关注点一直是GPU和CPU半封装所用厚T-glass的需求增长。但现在，随着领先制程器件从E-glass转向超薄T-glass，超薄T-glass的需求可能上升。”

争夺配额的混战已经出现了不寻常的一幕。Hachemi告诉Tom's Hardware，英伟达直接联系上游材料供应商，在这条供应链的这一环节前所未有。他说：“我们第一次看到终端客户英伟达主动接触上游材料供应商，以锁定产能并确保拿到货。”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争抢剩下的部分。

日东纺并不只依靠福岛。它正在把台湾工厂的原丝产能提高一倍，再把纱线进口回日本织布。它还与大洋塑料（Nanya Plastics）达成合作，把部分织造外包出去。Tom's Hardware报道，到2027年，日东纺大约20%的玻璃布预计由南亚织造。与自己最大的竞争对手之一合作，足以说明市场已经紧到什么程度。

更广泛的加速器产业链也没有停下。微软的Maia 200在Hot Chips 2026上亮相。ServeTheHome对这场会议的报道称，它基于台积电3nm工艺，TDP为750瓦，6个HBM堆栈提供7TB/秒的HBM带宽，FP4性能为10000 TFLOPS。这些封装仍然需要只有少数供应商能造的基板材料。

与此同时，英伟达正把AI推进自己的设计流程。英伟达计算工程副总裁兼总经理Tim Costa对记者表示，AI和加速计算正在“从生产力工具变成基础工程基础设施”，The Next Platform在7月27日报道。Cadence声称其AI Super Agents可以把寄存器传输级验证周期加快40倍。Synopsys则称其代理式工作流交付经过验证的RTL比其他平台快50倍。

这些都无法缩短T-glass的排队时间。基板短缺提醒人们，AI建设依赖的是很少有人听说过的材料，而生产这些材料的公司几乎没有竞争对手。