Behind every cutting-edge Nvidia AI processor, behind the sprawling clean rooms of TSMC and other chipmakers, sits a fragil secret industrial: un film izolator ultra-specializat, produs aproape în întregime de Ajinomoto, un grup pe care mulți oameni încă îl asociază mai ales cu supă instant de tăiței și potențiatori de aromă.
De la supă la siliciu: cum a devenit Ajinomoto de neocolit
În Japonia, Ajinomoto este un brand cunoscut în aproape fiecare casă, cel mai bine știut pentru cuburile de supă, gyoza congelate și condimente bogate în umami. Pe hârtie, este o companie uriașă din industria alimentară și chimică, cu miliarde în venituri anuale. În practică, este și un pilon ascuns al industriei semiconductorilor.
În ultimele trei decenii, Ajinomoto a capturat aproximativ 95% din piața globală pentru un material numit Ajinomoto Build-up Film, sau ABF. Acest strat izolator subțire, de înaltă performanță, se află în interiorul substraturilor care conectează cipurile avansate la lumea exterioară.
Fără substraturi ABF, cele mai avansate GPU-uri și acceleratoare AI ar fi aproape imposibil de asamblat la scară, indiferent cât de bun este siliciul.
Asta pune o fostă „companie de tăiței” chiar în centrul boom-ului AI. Fiecare nou val de cerere pentru centre de date AI, servicii cloud și dispozitive inteligente se întoarce, în liniște, către fabricile Ajinomoto din Japonia.
Un experiment de gust care a remodelat industria
Umami: punctul de pornire pe care nimeni nu l-a văzut venind
Călătoria companiei în tehnologia înaltă începe acum mai bine de un secol într-o bucătărie, nu într-un laborator. În 1908, chimistul din Tokyo Kikunae Ikeda a devenit fascinat de profunzimea gustului din supa de alge a soției sale. Gustul nu era nici sărat, nici dulce, nici amar.
A izolat glutamatul din alge și a identificat un al cincilea gust, numit mai târziu „umami”. În 1909, Ikeda a fondat Ajinomoto - literalmente „esența gustului” - pentru a comercializa acest nou condiment.
Încă de la începuturi, firma s-a concentrat pe fermentație, procese biologice și chimia alimentelor. Nimeni atunci nu ar fi prezis că aceeași expertiză va sta, într-o zi, la baza unor materiale electronice critice folosite în supercomputere și acceleratoare AI.
Transformarea deșeurilor industriale într-un activ strategic
În anii 1970, Ajinomoto s-a confruntat cu o problemă foarte practică. Producerea aminoacizilor și a potențiatorilor de aromă la scară genera volume mari de produse secundare chimice. Tratarea sau eliminarea acestor reziduuri era costisitoare.
În loc să investească doar în tratarea deșeurilor, echipele de R&D au început să caracterizeze aceste materiale rămase. Au studiat cum se comportau la căldură, presiune și stres electric.
Au descoperit că unele dintre aceste compuși aveau proprietăți izolatoare remarcabile, cu stabilitate termică ridicată și comportament mecanic constant. Nu exista încă un client clar, dar compania a continuat să rafineze aceste materiale, construind efectiv un portofoliu de capabilități care avea să capete sens abia decenii mai târziu.
Intel lovește un zid, Ajinomoto oferă o scară
Miniaturizarea anilor 1990: când materialele standard au cedat
Până la mijlocul anilor 1990, producători de cipuri precum Intel se loveau de limite fizice dure. Pe măsură ce tranzistorii se micșorau și liniile de circuit se apropiau tot mai mult, cernelurile izolatoare tradiționale folosite pe substraturi au început să creeze probleme.
Liniile de fabricație se confruntau cu bule de aer prinse, uscare neuniformă, contaminare și rate ridicate de defecte. Industria avea nevoie de un material izolator care să țină pasul cu geometrii mai fine și cu cipuri mai fierbinți, mai dense.
Printr-un lanț de furnizori și specialiști în materiale, inginerii Intel au fost puși în legătură cu filmele experimentale Ajinomoto. O întrebare-cheie a ajuns la Tokyo:
Poate Ajinomoto să producă un film izolator continuu care să poată fi derulat, laminat și apoi modelat cu precizie extremă?
Patru luni care au schimbat industria de ambalare (packaging)
Ajinomoto și-a mobilizat chimiștii și inginerii de proces. În aproximativ patru luni, echipa a produs o nouă clasă de material: un film polimeric foarte subțire, uniform, care putea fi laminat pe substraturi, gravat la scări microscopice și care tolera cicluri termice solicitante.
Această inovație a devenit Ajinomoto Build-up Film. În loc să imprime o cerneală izolatoare, producătorii puteau acum să stivuiască straturi ABF rigide, controlabile, apoi să perforeze și să umple găuri microscopice cu cupru pentru a crea interconectări dense.
Câteva caracteristici-cheie ale ABF ies în evidență:
- Rămâne stabil la temperaturi peste cele folosite în ambalarea (packaging) tipică a cipurilor.
- Poate fi perforat cu laser și modelat cu o precizie foarte fină.
- Susține integrarea directă a cuprului pentru rutare de semnal la viteză mare.
- Își păstrează performanța de izolație chiar și atunci când structurile de circuit se micșorează.
Fiecare nouă generație de cipuri a împins ABF mai departe, obligând Ajinomoto să ajusteze grosimea, vâscozitatea, comportamentul la întărire și compoziția chimică pentru a se potrivi noilor unelte de producție și regulilor de proiectare.
De ce cipurile AI ale Nvidia depind de un gigant alimentar japonez
Ambalare avansată, nu doar tranzistori mai mici
Acceleratoarele AI moderne depășesc ideea de cipuri „plate”. Performanța depinde acum puternic de modul în care procesoarele sunt ambalate împreună cu memoria și de cât de departe trebuie să călătorească semnalele între ele.
Nvidia contractează TSMC pentru a fabrica și asambla GPU-urile sale de vârf folosind ambalare avansată precum CoWoS, care înseamnă chip-on-wafer-on-substrate. În această configurație, nucleul principal al GPU-ului și stivele de memorie cu lățime mare de bandă (HBM) stau pe o bază intermediară, sau interpozor, care este apoi montat pe un substrat organic.
Acolo intervine ABF: în substrat. Acesta trebuie să ruteze mii de conexiuni ultra-fine din stiva de cipuri către pachetul extern, să gestioneze căldura, să reziste la deformare și să mențină integritatea semnalului la rate de date extrem de ridicate.
Dacă substratul cedează, întregul procesor AI cedează - iar ABF este materialul „coloană vertebrală” pentru aceste substraturi în aproape orice design high-end.
Cele mai recente arhitecturi Nvidia, proiectate pentru a aborda sarcini AI „agentice” complexe care implică raționament în mai mulți pași și acces intens la memorie, împing densitatea interconectărilor și lățimea de bandă și mai sus. Asta ridică ștacheta pentru materiale precum ABF, care trebuie să suporte curenți mai mari și spațieri mai strânse fără interferențe electrice.
Cum se potrivește ABF într-un pachet de cip AI
O vedere simplificată a unui pachet de procesor AI high-end arată astfel:
| Strat | Rol |
|---|---|
| Nucleu GPU + stive HBM | Efectuează calcule și stochează datele de lucru. |
| Interpozor (siliciu sau substrat avansat) | Oferă cablare locală extrem de densă între GPU și HBM. |
| Substrat organic bazat pe ABF | „Evantai” (fan-out) pentru semnale și alimentare către pini/bilele pachetului. |
| PCB și placa serverului | Conectează modulele la restul sistemului. |
ABF stă în al treilea strat. Nu este la fel de vizibil ca tranzistorii sau stivele de memorie, dar dictează câte conexiuni pot fi rutate, la ce pas (pitch) și la ce nivel de fiabilitate.
Un punct de strangulare japonez, discret, pentru tehnologia globală
Când un singur material blochează industria
Dominanța Ajinomoto în ABF - cu peste 95% cotă de piață - plasează practic un singur furnizor în centrul ambalării cipurilor de ultimă generație. Există materiale alternative pentru designuri mai simple sau mai vechi, dar pentru substraturi de densitate mare folosite în CPU-uri și GPU-uri de top, există puține substituții imediate.
Vulnerabilitatea a devenit vizibilă în timpul crizei semiconductorilor din 2021–2022. Timpii de livrare pentru unele cipuri de rețea și pentru centre de date, inclusiv cele de la Broadcom, s-au întins mult peste un an. În mai multe cazuri, plachetele de siliciu erau gata, dar firmele de ambalare (packaging houses) nu aveau suficiente substraturi bazate pe ABF.
Pentru o dată, factorul limitativ nu au fost mașinile de litografie sau capacitatea de plachete, ci un film izolator specializat care ieșea de pe linii de producție din Japonia.
Acest episod a reamintit factorilor de decizie și planificatorilor corporativi că lanțurile de aprovizionare pot depinde de intrări obscure, nu doar de branduri celebre precum Nvidia sau TSMC. Un blocaj în producția de ABF poate produce efecte în lanț asupra furnizorilor de cloud, producătorilor auto, operatorilor telecom și electronicelor de consum.
Extinderea capacității pentru un deceniu flămând de AI
Ajinomoto aleargă acum să țină pasul cu cererea. Prognozele interne estimează că nevoia de ABF va crește cu aproximativ procente de ordinul „single digits” anual până la finalul deceniului, determinată în mare parte de acceleratoare AI, CPU-uri de înaltă performanță și cipuri de rețea.
Compania plănuiește să adauge capacitate semnificativă - aproximativ o creștere de 50% până în 2030, conform foilor de parcurs publice. Fiecare nouă generație de cipuri AI tinde să folosească fie mai multă suprafață de substrat, fie mai multe straturi, fie ambele, ceea ce înseamnă că consumul de ABF per dispozitiv crește în timp.
Ce face ABF atât de greu de copiat?
Nu doar o rețetă, ci un întreg ecosistem
Privit din exterior, ABF poate părea doar încă un film polimeric. În practică, este legat de un ecosistem complex de unelte, furnizori chimici și reguli de proiectare.
Reproducerea performanței sale înseamnă stăpânirea:
- formulării precise a rășinii și dispersiei particulelor,
- proceselor de întărire și laminare care evită defectele,
- compatibilității cu perforarea laser și chimia de placare,
- toleranțelor stricte de grosime și planeitate pe panouri mari.
Companiile din semiconductori își proiectează, de asemenea, substraturile presupunând proprietăți electrice și mecanice specifice. Orice material nou trebuie să se potrivească foarte strâns cu aceste caracteristici sau să forțeze reproiectări care pot întârzia programe întregi de cipuri.
Țări precum Statele Unite, Coreea de Sud și China investesc în materiale alternative pentru ambalare (packaging) pentru a reduce dependența de Ajinomoto, dar creșterea acestor produse la volum mare și fiabilitate ridicată durează ani.
Termeni-cheie: substrat, ambalare și de ce contează
Pentru nespecialiști, câteva concepte ajută la înțelegerea de ce ABF are o greutate strategică atât de mare.
Substratul este stratul de bază de sub un pachet de cip. El „evantai” (fan-out) punctele minuscule de contact de pe siliciu în conexiuni mai mari care pot fi lipite pe o placă de circuit. Gândiți-vă la el ca la o placă de circuit foarte avansată, miniaturizată, aflată direct sub procesor.
Ambalarea avansată (advanced packaging) se referă la tehnici care aduc cipurile și memoria mai aproape fizic, adesea stivuindu-le sau plasându-le una lângă alta cu cablare extrem de densă. Asta reduce energia pe bit transferat și îmbunătățește performanța, ceea ce este crucial pentru modelele AI care mută volume uriașe de date în fiecare secundă.
În ambele cazuri, materialul izolator dintre traseele de cupru trebuie să fie stabil, precis și curat. ABF îndeplinește acest rol pentru cele mai solicitante designuri aflate azi în producție.
Ce se întâmplă dacă boom-ul AI continuă să accelereze?
Imaginați-vă un scenariu în care cererea de antrenare AI se dublează la fiecare doi-trei ani, așa cum sugerează marile companii de tehnologie. Centrele de date ar avea nevoie de mult mai multe clustere GPU, echipamente de rețea și acceleratoare personalizate. Asta s-ar traduce direct într-un consum mai mare de ABF, deoarece fiecare dintre aceste cipuri depinde de substraturi de densitate mare.
Dacă Ajinomoto calculează greșit capacitatea sau suferă un incident major de producție, producătorii de cipuri s-ar putea confrunta cu noi întârzieri similare - sau mai grave decât - ultima penurie. Timpii de livrare s-ar putea prelungi, furnizorii de cloud ar putea raționaliza accesul la GPU-uri avansate, iar unele proiecte AI ar putea încetini pur și simplu deoarece materialele de ambalare sunt insuficiente.
Pe de altă parte, o aprovizionare stabilă cu ABF, combinată cu inovații continue în ambalare, ar putea permite apariția unor cipuri AI mai specializate: designuri optimizate strâns pentru vorbire, robotică sau medicină personalizată, fiecare bazându-se pe interconectări dense care împing ABF spre noi limite.
Pentru investitori, ingineri și factori de decizie, povestea Ajinomoto este un memento că tehnologia de vârf nu se sprijină doar pe designuri spectaculoase de cipuri. Depinde și de o chimie discretă, fiabilă, născută în laboratoare de știința alimentelor acum mai bine de un secol și aflată acum în centrul erei AI.
Comentarii
Încă nu există comentarii. Fii primul!
Lasă un comentariu