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Nittobo的T玻璃供应吃紧,AI加速器供应链承压,价格已上涨20%至30%

一家日本企业控制着全球约90%的特种玻璃纤维布供应,这种材料用在每一颗先进AI芯片的封装里。如今它已跟不上需求,价格被推高了20%到30%。

科技新闻林晓雯发布: 2026年9月27日4 分钟阅读资料来源 3
Nittobo的T玻璃供应吃紧,AI加速器供应链承压,价格已上涨20%至30%

Nittobo在T玻璃市场占据主导地位。T玻璃是一种低热膨胀系数的玻璃布,用在IC基板的有机芯层,也就是芯片与印刷电路板之间的互连层。据Tom's Hardware报道,封装越做越密,这种材料能让体积大、发热高的芯片封装保持尺寸稳定。眼下需求已经超过供给。

铜箔基板等下游材料的交货周期,已从正常的8到10周拉长到20周以上。元大证券分析师Bill Ho对Tom's Hardware表示:“T玻璃的供应比之前更紧张,供应商干脆不再给出交货周期。”

Nittobo正在把日本福岛工厂的产能提高到原来的三倍,但新增供应要到2027年年中才能进入市场。Nittobo也好,其他厂商也好,都不可能一夜之间建起一条T玻璃产线。这种材料要用专用的电熔炉,炉温在1600到1700摄氏度之间。整个流程要把富含二氧化硅的玻璃熔化、拉成纱线、再织成超薄布。想扩大规模,得靠多年的投资和经验。

为什么T玻璃难以替代

Yole Group分析师Bilal Hachemi长期跟踪IC基板供应链。他说这种材料不容易被取代。他对Tom's Hardware Premium表示:“替换T玻璃并不容易。”他指出,T玻璃有“特定的介电常数和热膨胀系数,更适合AI芯片,尤其是对有机芯层而言”。

Hachemi还提到,IC基板行业历来利润微薄,需求哪怕只是小幅跳升,也可能引发短缺。他说:“增层材料、ABF材料或T玻璃的需求只要一增加,就可能造成短缺,因为这违背了这个行业的基本规律。”

“我们第一次看到,终端客户英伟达直接去找上游材料供应商,锁定产能,确保自己能拿到货。”

让这一轮紧张更严重的,是背后的推手。超大规模云厂商订购的芯片封装越来越大,每颗消耗的T玻璃也更多。英伟达的数据显示,中介层尺寸已从Hopper架构的814mm2增至Blackwell的1700mm2,涨幅109%,即将推出的Rubin和Feynman世代还会进一步扩大。

Hachemi说,英伟达直接接触Nittobo这样的上游材料供应商,在这段供应链上是从未有过的事。令人担心的是,一旦英伟达锁定自己的份额,其他芯片买家就只能争抢剩下的部分。

产能押注与竞争对手合作

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,营业利润率接近48%。美国银行研究分析师Takashi Enomoto表示:“T玻璃布的需求增长很可能超过原先预期。”他指出,此前关注点集中在用于GPU和CPU封装的厚型T玻璃,但随着先进器件逐步放弃E玻璃,超薄T玻璃的需求预计会上升。

E玻璃是更便宜的替代品,主要用于微控制器和较老的移动处理器等低端芯片。功耗更高的芯片以及大型2.5D和3D封装,则首选T玻璃。

除福岛之外,Nittobo正在把台湾工厂的玻璃纱产能提高一倍,再把纱线进口回日本织成布。它还和南亚塑胶达成合作,把部分织造环节外包出去。Tom's Hardware指出,与最大的竞争对手之一合作,本身就说明市场有多紧张。根据公司披露,到2027年,Nittobo大约20%的玻璃布预计将由南亚织造。

这一瓶颈与其他压力叠加在加速器供应链上。据ServeTheHome现场报道,在Hot Chips 2026上,微软详细介绍了第二代Maia 200加速器:3nm制程、1400亿晶体管、6组HBM3e堆栈、7TB/s内存带宽、1万TFLOPS的FP4性能和750瓦热设计功耗。d-Matrix在同一场活动上展示了Raptor 3D-DRAM加速器。据ServeTheHome报道,它用36微米面对面堆叠,把台积电N4逻辑裸片叠在3D DRAM裸片之上。

这些设计都依赖先进封装,而先进封装依赖基板材料。新的T玻璃产能还要一年多才能到位,配货争夺战恐怕还要持续一段时间。

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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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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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