T玻璃短缺挤压AI加速器供应，日东纺力争产能翻三倍

多数人从未听说过的一种材料，如今成了AI加速器供应链上较紧的瓶颈之一。T玻璃是一种低热膨胀系数的玻璃纤维布，用在IC载板的有机芯层里。全球供应由一家日本厂商主导：据Tom's Hardware报道，日东纺（Nittobo）掌控约90%的全球供应。价格已上涨20%到30%，铜箔基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。

T玻璃的作用，以及它为何难以替代

这种材料位于芯片与其印刷电路板之间的互连层。封装密度越高，它越能让尺寸大、发热高的封装保持形状稳定。AI处理器越大、越热，这一点就越重要。让AI处理器保持平整并能正常工作，靠的正是它的物理特性。Tom's Hardware于2026年3月9日报道了这一情况。

日东纺没法简单加一条产线。T玻璃需要专用的电熔炉，运行温度在1600至1700°C之间。整个工艺包括熔化富硅玻璃、拉丝成纱、织成超薄布，需要多年投资和经验才能扩大规模。另一种玻璃纤维E玻璃更便宜，但主要用于微控制器和较老移动处理器等低端芯片。对于大型2.5D和3D封装，也就是先进AI加速器，T玻璃是首选。

没有容易的替代品。Yole Group追踪IC载板供应链的分析师Bilal Hachemi对Tom's Hardware Premium表示：“T玻璃不容易被替换。”Hachemi说，T玻璃“具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”。他还指出行业结构的问题：IC载板业务历来利润微薄，所以即使需求只是温和上升，也可能把它推向短缺。他说：“增层材料、ABF材料或T玻璃的需求只要增加，就可能造成短缺，因为这违背了这个行业的基本规律。”

眼下正是如此。供应商已经完全不报交货周期了。元大证券分析师Bill Ho对Tom's Hardware表示：“T玻璃供应现在更加紧张，供应商已不再提供交货周期。”

谁在吃掉这些供应

超大规模云厂商在造越来越大的芯片封装，每一代都消耗更多这种材料。据Tom's Hardware引用英伟达的数据，中介层面积从Hopper架构的814mm²增至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）到2028年3月几乎翻倍至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玻璃布的需求增长似乎可能超过原先预期。此前关注点一直是用于GPU和CPU半封装的大厚度T玻璃需求增长，而现在，随着尖端器件从E玻璃转向超薄T玻璃，超薄T玻璃的需求可能上升。”

英伟达已向上游出手，锁定自己的份额。Hachemi称这一举动在供应链的该环节前所未有。他对Tom's Hardware表示：“我们第一次看到英伟达这样的终端客户主动接触上游材料供应商，去锁定产能，确保自己能拿到货。”风险很直接：一旦英伟达锁定配额，其他芯片买家只能争抢剩下的部分。

日东纺也没有停着。它正把福岛工厂的产能提高到三倍，但Tom's Hardware报道称，新增供应要到2027年年中才能进入市场。公司还在把台湾工厂的原丝产能翻倍，再把纱线进口回日本织布。它与南亚塑胶达成合作，把部分织造工序外包。这一安排本身就说明市场有多紧，因为日东纺是在与自己最大的竞争对手之一合作来缓解瓶颈。按公司披露，到2027年，日东纺约20%的玻璃布预计由南亚织造。

封装与内存的整体图景

封装紧张并非加速器设计面临的唯一压力。在Hot Chips 2026上，微软详细介绍了第二代Maia 200加速器：一颗3nm芯片，1400亿晶体管，搭配六组HBM3e，HBM带宽7TB/秒，热设计功耗750瓦，据ServeTheHome的现场记录。微软称其FP4吞吐量达1万TFLOPS，SoC裸片面积820mm²，扩展域为128个机架、6000颗芯片，基于统一以太网构建，没有横向扩展网络。

内存带宽是另一个反复出现的约束。d-Matrix利用其在Hot Chips 2026的场次论证，HBM无法独自填补这个缺口。ServeTheHome报道称，该公司指出，对于英伟达Vera Rubin和AMD Instinct MI455这类HBM4封装，实际带宽上限约为20 TB/s，而计入芯片级能耗后，HBM4系统能耗在2.5至5 pJ区间。它的解法是用36 µm面对面键合，把台积电N4逻辑裸片直接堆叠在3D DRAM裸片之上，垂直3D IO约为0.3至0.4 pJ，比HBM低约10倍。

d-Matrix把设计规模定为每卡32GB，采用4位权重和8位KV缓存，因此72卡扩展域可容纳Kimi K3这类前沿模型的1M上下文。公司也点出了工程代价：每通道3个bank时，单次访问返回96B，所以一个128B flit需要两次访问，取回192B，在接近33 TB/s时浪费约33%的带宽。它的流式分块方案把一次部分32B访问分摊到三个flit上，从而收回这部分带宽。

微软也在下类似的赌注：整个技术栈必须协同设计。Maia 200采用微软所称的软件定义本地访问数据流架构，每个tile配有tile张量单元、tile向量处理器和tile控制处理器，外加分层L1和L2缓存结构。软件方面，微软集合通信库支撑整个系统，微软称该芯片在BF16 AllReduce中达到近1.3TB/秒。

中国与设备环节

供应链压力是双向的。SemiEngineering于2026年9月25日发布的《芯片行业一周回顾》报道，阿里巴巴发布真武V900 AI加速器，配备216GB内存和1200GB/s片间带宽，宣称性能是前代M890的3倍，计划2027年第一季度量产。同一篇综述还提到，长鑫存储第五代G5 DRAM进入量产，有源区半间距11.95nm，每片晶圆产出的裸片比上一代至少多50%，不过公司没有披露实际良率。

设备供应也在收紧。ASML执行副总裁Frank Heemskerk表示，ASML目前在欧洲没有卖出任何芯片制造设备，他提到投资不足、缺乏新晶圆厂，并警告随着美国、中国和印度扩大本土生产，欧洲有进一步落后的风险。美日官员会面讨论钇和永磁体的瓶颈问题，因为中国的出口管制继续限制关键材料；中国海关数据显示，1月、5月和6月都没有对美出口钇。

这些都松不开T玻璃的约束。这种材料在庞大的物料清单里只是一个小项，却由一家公司掌控，而它的新增产能最早也要到2027年才能落地。