Mało kto wie, że Japonia dzięki Ajinomoto kontroluje 95% materiału kluczowego dla chipów AI firmy Nvidia.

Firma spożywcza najbardziej znana z makaronów instant po cichu trzyma w szachu najbardziej zaawansowane układy AI na świecie.

Choć Nvidia, TSMC i najnowsze „agentowe” układy AI kradną nagłówki, mało znana japońska folia chemiczna, wytwarzana przez giganta przypraw Ajinomoto, stała się niemal nieuniknionym wąskim gardłem dla globalnego przemysłu półprzewodników.

Od przyprawy umami do strategicznego dostawcy technologii

Dla większości japońskich klientów Ajinomoto to logo na saszetkach z zupą i butelkach wzmacniaczy smaku na sklepowych półkach. Grupa rzeczywiście jest potentatem w żywności i składnikach, z miliardami przychodów rocznie z produktów takich jak glutaminian sodu i aspartam.

Za tym przyjaznym wizerunkiem marki kryje się jednak zupełnie inny biznes. Przez dekady Ajinomoto budowało głębokie kompetencje w chemii i fermentacji, pierwotnie po to, by poprawiać smak i wartość odżywczą. To samo know-how stanowi dziś fundament rodziny wysokowydajnych folii izolacyjnych używanych do montażu najnowocześniejszych układów.

Bez folii build-up Ajinomoto najpotężniejsze procesory AI od Nvidii i innych firm po prostu nie mogą zostać zapakowane i wysłane.

Analitycy branżowi szacują, że Ajinomoto dostarcza ponad 95% tego materiału na świecie. Żaden inny kraj, w tym USA, nie produkuje obecnie pełnoskalowego zamiennika o porównywalnej jakości i wolumenie.

Kulinarne pytanie, które zmieniło elektronikę

Jak miska zupy doprowadziła do chemicznego imperium

Ta historia zaczyna się daleko od pomieszczeń czystych i fabryk chipów. W 1908 roku tokijski chemik Kikunae Ikeda zastanawiał się, dlaczego bulion z wodorostów jego żony ma tak głęboko wytrawny smak. Wyizolował glutaminian z kombu i zidentyfikował odrębny smak, później nazwany „umami”.

W 1909 roku Ikeda pomógł założyć Ajinomoto, dosłownie „esencję smaku”. Firma skupiła się na trzech filarach: fermentacji, biologii i chemii żywności. Te same narzędzia okazały się później idealne do inżynierii złożonych polimerów i żywic.

Wtedy nikt nie wyobrażał sobie, że spółka zrodzona z wywaru do zupy pewnego dnia znajdzie się w sercu najbardziej zaawansowanych procesorów, jakie kiedykolwiek zbudowano.

Zamiana odpadów chemicznych w strategiczny zasób

W latach 70. Ajinomoto stanęło przed bardzo praktycznym problemem. Jego fabryki aminokwasów wytwarzały duże ilości produktów ubocznych, które należało przetworzyć albo zutylizować. Utylizacja była kosztowna i coraz bardziej wrażliwa środowiskowo.

Badacze w firmie zaczęli analizować te strumienie uboczne, zamiast je odsyłać. Mierzyli zachowanie termiczne, sztywność mechaniczną i właściwości elektryczne.

Zauważyli, że niektóre związki mają doskonałą izolacyjność, niską rozszerzalność cieplną i stabilne, jednorodne zachowanie. W tamtym czasie nie było oczywistego klienta na takie materiały. Dane - i umiejętności ich dostrajania - przez lata leżały na półce.

Ściana miniaturyzacji Intela i narodziny ABF

Gdy tradycyjne materiały zawiodły w erze gigaherców

W połowie lat 90. Intel i rywale agresywnie zmniejszali tranzystory i okablowanie. Gdy ścieżki układów zbliżały się do siebie, dotychczasowe podejście do pakowania - używanie izolacyjnych „atramentów” między warstwami miedzi - zaczęło się sypać.

Producenci natrafiali na uporczywe problemy: pęcherzyki powietrza uwięzione w atramencie, nierównomierne schnięcie, zanieczyszczenia i losowe defekty, które obniżały uzyski. Podkręcanie taktowania tylko pogarszało te wady.

Gdzieś w łańcuchu dostaw Intela inżynier przypomniał sobie o osobliwych materiałach izolacyjnych Ajinomoto i zadał kluczowe pytanie: czy da się je zamienić w cienką folię, naklejaną jak taśma, zamiast ciekłego atramentu?

Branża chciała czystej, ciągłej folii izolacyjnej, która przetrwa wysoką temperaturę, wiercenie laserowe i mikroskopijną gęstość okablowania.

Cztery miesiące, które przekształciły pakowanie układów

Ajinomoto podjęło wyzwanie. W niezwykle krótkim, czteromiesięcznym sprincie chemicy i inżynierowie procesowi stworzyli radykalnie inny produkt: jednorodną, ultracienką folię zamiast powłoki ciekłej.

Nowa Ajinomoto Build-up Film, szybko skrócona do ABF, spełniała niemal wszystkie wymagania producentów chipów. Zachowywała stabilność wymiarową w wysokich temperaturach, pozwalała na precyzyjne wiercenie laserowe otworów (vias) i niemal nie zatrzymywała powietrza.

Kluczowe cechy techniczne ABF obejmują:

• odporność na temperatury powyżej ok. 200°C bez paczenia,
• kompatybilność z bardzo precyzyjnym wzorowaniem laserowym,
• możliwość bezpośredniej integracji z okablowaniem miedzianym,
• niezawodną izolację nawet przy coraz mniejszych odstępach między ścieżkami.

Każda nowa generacja procesorów zmusza Ajinomoto do modyfikacji ABF: dopasowania grubości, rozszerzalności cieplnej i chemii tak, by materiał właściwie współpracował z nowymi procesami trawienia i galwanizacji.

Dlaczego niemal każdy procesor z najwyższej półki korzysta dziś z ABF

Od Intela po AMD, Qualcomm i dalej

Intel oficjalnie przyjął ABF dla układów premium około 1999 roku. Gdy pierwszy duży klient zweryfikował materiał, inni poszli w jego ślady. AMD, Broadcom, Qualcomm i wielu innych wdrożyło podłoża oparte na ABF w swoich produktach w latach 2000.

Dziś wysokowydajne CPU, GPU i akceleratory centrów danych w większości opierają się na stosach pakowania zawierających warstwę ABF. Folia znajduje się w podłożu pod krzemowym rdzeniem (die), po cichu prowadząc tysiące drobnych połączeń miedzianych.

Firma	Typowe zastosowanie ABF
Intel	CPU do komputerów stacjonarnych, serwerów i centrów danych
AMD	Procesory Ryzen i EPYC, część GPU
Nvidia	Akceleratory AI i wysokopółkowe GPU do grafiki
Broadcom / Qualcomm	Układy sieciowe i zaawansowane SoC

Gdy te chipy pojawiają się na slajdach produktowych, uwaga skupia się na liczbie tranzystorów i węzłach procesu. Cienka, brązowawa płytka podłoża w tle jest rzadko wspominana. Ta warstwa jednak często bazuje na chemii Ajinomoto.

Ukryte powiązanie z boomem AI Nvidii

CoWoS, HBM i rola podłoża

Nowoczesne procesory AI, w tym najnowsze GPU Nvidii, takie jak Rubin, nie są już odizolowanymi kawałkami krzemu. Znajdują się w centrum złożonych „3D” konstrukcji, w których rdzenie obliczeniowe i stosy pamięci o wysokiej przepustowości (HBM) są ze sobą połączone.

Technologia CoWoS (chip-on-wafer-on-substrate) firmy TSMC odpowiada za ten montaż. Łączy procesor i pobliską pamięć na warstwie pośredniej - podłożu (substrate) - które przenosi tysiące ścieżek elektrycznych i musi efektywnie odprowadzać ciepło.

To podłoże buduje się warstwowo, a ABF działa jako krytyczna folia izolacyjna i konstrukcyjna w tym stosie. Umożliwia poprowadzenie niezwykle gęstej „dżungli” miedzianych ścieżek między GPU a pamięcią bez zwarć i utraty jakości sygnału.

Usuń ABF z procesu, a najbardziej zaawansowane układy AI Nvidii nie mogłyby opuścić fabryki - niezależnie od tego, jak nowoczesny jest węzeł technologiczny krzemu.

Dążenie Nvidii do „agentowego” AI, które łączy wiele kroków rozumowania i modeli, wymaga jeszcze większej przepustowości pamięci i bardziej złożonego pakowania. To z kolei zwiększa ilość i zaawansowanie materiałów typu ABF potrzebnych na każde urządzenie.

Cichy quasi-monopol i globalne wąskie gardło

Gdy jedna folia spowolniła łańcuch dostaw

Ajinomoto kontroluje dziś przytłaczającą większość produkcji ABF. Istnieją konkurenci dla starszych lub niższej klasy materiałów, ale nie ma „wtykowego” zamiennika w skali i o parametrach wymaganych dla topowych CPU i GPU.

Ta kruchość ujawniła się w czasie niedoborów podaży w latach 2021–2022. Raportowane czasy realizacji dla niektórych chipów sieciowych i obliczeniowych wydłużyły się do ponad roku. W wielu przypadkach brakującym elementem nie były wafle krzemowe ani maszyny litograficzne, lecz podłoża oparte na ABF potrzebne do osadzania rdzeni.

Dla firm takich jak Broadcom czasy dostaw przesunęły się z około 63 tygodni do około 70 tygodni. Klienci widzieli opóźnienia, nie rozumiejąc w pełni, że cienka japońska folia, produkowana przez firmę znaną ze wzmacniaczy smaku, była częścią przyczyny.

Rozbudowa mocy produkcyjnych napędzana popytem na AI

Ajinomoto przedstawiło plany zwiększenia mocy ABF o około połowę do 2030 roku. Ta ekspansja odzwierciedla szybki wzrost centrów danych AI i szerzej pojętych obliczeń wysokiej wydajności.

Mechanizm jest prosty: każda generacja akceleratora AI zużywa większą powierzchnię podłoża, więcej warstw i drobniejsze okablowanie. Każdy z tych czynników podnosi popyt na zaawansowane materiały do pakowania, nawet jeśli liczba sztuk chipów nie rośnie gwałtownie.

Prognozy branżowe sugerują, że roczny popyt na ABF może rosnąć o wysokie jednocyfrowe wartości procentowe, a AI i zaawansowane układy sieciowe będą kluczowymi motorami wzrostu.

Dlaczego ABF tak trudno zastąpić

Złożona chemia i długie cykle kwalifikacji

Na papierze ABF to „po prostu” żywica izolacyjna wypełniona starannie dobranymi cząstkami. W praktyce receptura jest skomplikowana i ściśle strzeżona. Drobne zmiany składu mogą zmienić rozszerzalność pod wpływem ciepła, przyczepność do miedzi albo chłonność wilgoci.

Każdy nowy dostawca musi nie tylko dopasować te właściwości, ale robić to konsekwentnie, w dużej skali, przez wiele lat produkcji. Firmy półprzewodnikowe muszą następnie zakwalifikować materiał - proces obejmujący testy niezawodności, cykle temperaturowe i kontrole w ramach pełnych serii produkcyjnych.

Ta walidacja jest powolna i kosztowna. Producenci chipów zwykle unikają zmian, jeśli nie są do nich zmuszeni. Ta inercja, połączona z przewagą Ajinomoto w chemii i kontroli procesu, wzmacnia uścisk firmy na rynku.

Kluczowe pojęcia pomagające zrozumieć stawkę

Dla osób śledzących sprzęt AI przydatne jest kilka pojęć związanych z ABF:

• Podłoże (substrate): wielowarstwowa baza pod chipem, prowadząca sygnały i zasilanie między krzemowym rdzeniem (die) a płytką drukowaną.
• Pakowanie (packaging): proces łączenia i ochrony chipu, obejmujący podłoża, kulki lutownicze (bumps) i czasem pamięć warstwową.
• HBM (High Bandwidth Memory): warstwowa pamięć umieszczana bardzo blisko procesorów, zapewniająca ekstremalnie szybki transfer danych.
• Integralność sygnału (signal integrity): jakość sygnałów elektrycznych podczas przejścia przez miedziane ścieżki; słaba izolacja lub geometria mogą ją pogarszać.

ABF wpływa na każdy z tych obszarów. Lepsza izolacja i kontrola wymiarowa oznaczają czystsze sygnały, mniej defektów i bardziej niezawodne urządzenia przez lata intensywnej pracy w centrach danych.

Ryzyka, scenariusze i co może zmienić się dalej

Koncentracja podaży w jednym kraju i jednej firmie niesie oczywiste ryzyko. Duże trzęsienie ziemi, spór handlowy lub incydent w fabryce w Japonii mógłby wywołać efekt domina w globalnej elektronice - od dostawców chmury po producentów samochodów.

Niektóre rządy i firmy chipowe już finansują prace nad alternatywnymi foliami build-up oraz nad lokalizacją części łańcucha dostaw. W realnym scenariuszu rynek mógłby przesunąć się w kierunku kilku dostawców w różnych regionach, zmniejszając ryzyko geopolityczne, ale podnosząc koszty, ponieważ inwestycje będą dublowane.

Na razie jednak branża pozostaje zakotwiczona w Ajinomoto. Każdy GPU Nvidii sprzedany do trenowania dużych modeli językowych, każdy nowy serwerowy CPU do inferencji AI opiera się na smukłej warstwie materiału, która wyrosła z nauki o żywności. Firma, która kiedyś skupiała się na tym, by zupa smakowała lepiej, dziś pomaga decydować o tym, jak szybko może skalować się sztuczna inteligencja.