AI 晶片運算效能瓶頸，是否僅受限於 T-Glass 的供貨量？

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AI 晶片運算效能瓶頸不只 T-Glass 供貨

AI 晶片運算效能的瓶頸，高端玻璃纖維布 T-Glass 的供貨量是關鍵因素之一，但並非唯一限制。T-Glass 因其低熱膨脹係數和低介電常數，對於確保 AI 晶片在高功耗下的穩定性和訊號完整性至關重要。日東紡在 T-Glass 市場佔據絕對主導地位，市佔率超過 90%，這使得其產能擴張計劃直接影響 AI 晶片的生產。
T-Glass 的技術門檻與替代方案

高端玻璃纖維布製造涉及複雜的工藝，包括高純度玻璃熔製、精密拉絲與織造等，使得新進入者難以在短期內趕上。儘管市場需求激增，日東紡對擴產持謹慎態度，預計自 2026 年底起逐步提升產能，並在 2028 年前擴至 2025 年的三倍。同時，他們也計劃在 2028 年推出新一代產品，進一步降低 T-Glass 的熱膨脹係數。

面對 T-Glass 的技術壁壘，部分中國企業轉向石英布（Q 布），儘管石英布在訊號傳輸、耐熱與穩定性方面更優異，但目前技術仍處於早期階段，良率低、成本高昂，尚未大規模量產。菲利華是石英布賽道中的領先者，成為全球唯一實現「石英砂－石英纖維－Q 布」產業鏈閉環的企業，並通過輝達 Rubin 平台官方認證。
其他影響 AI 晶片效能的因素

除了 T-Glass 的供應，AI 晶片的運算效能還受到其他因素的影響，包括晶片設計、製造工藝、散熱技術以及軟體優化等。即使 T-Glass 的供應能夠滿足需求，其他瓶頸仍然可能限制 AI 晶片的整體效能。

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