Một công ty MSG, chặn họng chip AI toàn cầu? Khi nói về những điểm nghẽn của chip AI, những cái tên đầu tiên thường nghĩ đến là: GPU của Nvidia, HBM của Samsung và SK Hynix, và bao bì nâng cao CoWoS của TSMC. Đây thực sự là những liên kết sản xuất rất quan trọng. Nhưng có thể bạn không nghĩ tới: còn có một điểm nghẹt thở ẩn sâu hơn trong toàn bộ chuỗi cung ứng.

Người nắm giữ nút này không phải là một gã khổng lồ bán dẫn, mà là một công ty Nhật Bản được công chúng biết đến với cái tên "bán bột ngọt" - Ajinomoto.

Điều mà hầu hết mọi người không biết là trong ngành công nghiệp bán dẫn, nó có một danh tính khác:

Nhà cung cấp gần như độc quyền của ABF (Ajinomoto Build-up Film), vật liệu cách điện quan trọng nhất trong bao bì chip AI toàn cầu.

Theo báo cáo từ TrendForce và các tổ chức công nghiệp khác, thị phần toàn cầu của Ajinomoto trong lĩnh vực vật liệu ABF được sử dụng trong chất nền đóng gói GPU và CPU vượt quá 95%.


Gia vị Masako gà Masako của Ajinomoto. Ít người biết rằng công ty gia vị này còn kiểm soát hơn 95% nguồn cung ABF của thế giới, nguyên liệu chính để đóng gói chip AI.

Ajinomoto đã xác định ABF là “tiêu chuẩn thực tế” trong thị trường bán dẫn trong báo cáo thường niên năm 2023.

Điều này có nghĩa là hầu hết mọi chip hiệu suất cao trên thế giới, từ CPU của Intel đến bộ tăng tốc AI của NVIDIA và lớp màng cách điện mỏng ở giữa, đều phải được mua từ "nhà máy bột ngọt" này.

Một lớp phim

4Xác định xem chip có thể sử dụng được hay không

Hãy nói về phép ẩn dụ đơn giản nhất.

Bản thân con chip này rất nhỏ và mạch trên đó có kích thước nano. Nhưng nó cần giao tiếp với bảng mạch bên ngoài và các mạch trên bảng mạch ở mức milimet. Từ nanomet đến milimét, sự khác biệt là sáu bậc độ lớn. Làm cách nào để kết nối

? Phụ thuộc vào chất nền đóng gói.

Có nhiều lớp vi mạch trên đế. Mỗi lần một lớp, các tín hiệu được dẫn ra khỏi chip và cuối cùng được kết nối với bo mạch chủ. ABF là màng cách điện giữa các lớp vi mạch này.

Một lớp ABF phải được kẹp giữa mỗi lớp mạch để ngăn nhiễu xuyên âm tín hiệu và đảm bảo tính toàn vẹn của tín hiệu.

Bạn có thể hình dung nó giống như lớp cách âm giữa mỗi tầng trong một tòa nhà cao tầng. Nếu không có nó, sẽ có tiếng ồn ở tầng trên và tầng dưới, khiến cả tòa nhà không thể ở được. Điều tương tự cũng xảy ra với chip

.

Không có ABF, các tín hiệu tần số cao sẽ giao thoa với nhau và con chip chỉ là một đống silicon thải.


Sơ đồ cấu trúc phân lớp của gói ABF. Lớp nền ABF nổi bật màu vàng ở giữa là lõi kết nối mật độ cao của toàn bộ gói, chịu trách nhiệm đảm bảo tính toàn vẹn tín hiệu ở tần số nhiều GHz.

Đối với chip PC truyền thống, chất nền cần khoảng một vài lớp ABF và số lượng không lớn.

Nhưng chip AI thì khác. Các bộ tăng tốc AI như NVIDIA Blackwell và Rubin có kích thước gói lớn hơn nhiều so với chip truyền thống và số lượng lớp nền cũng tăng lên đáng kể.

Theo dữ liệu được tiết lộ trong bản tóm tắt kinh doanh của Ajinomoto, lượng ABF được sử dụng trong các chất nền đóng gói CPU hiệu suất cao gấp hơn 10 lần so với chất nền PC thông thường.

Một số nhà phân tích trong ngành cũng tin rằng bội số thực tế của máy gia tốc AI có thể đạt tới 15 đến 18 lần do có nhiều lớp đóng gói hơn và kích thước lớn hơn.

Việc sử dụng chip ABF đã tăng vọt theo cấp độ lớn, nhưng chỉ có một nhà cung cấp chính trên thế giới.

Không cần phải nói cũng biết mức độ nghiêm trọng của vấn đề là như thế nào.

NVIDIA Rubin sản xuất hàng loạt

TAGPH 117Đi qua Ajinomoto đầu tiên

Nền tảng Rubin được NVIDIA phát hành chính thức vào năm 2025 sẽ đưa yêu cầu về mật độ đóng gói lên một tầm cao hơn.

Khi chip ngày càng lớn hơn, việc đóng gói ngày càng phức tạp hơn và số lượng lớp ABF cần thiết cũng tăng theo.

Bao bì truyền thống có thể chỉ cần một vài lớp ABF, nhưng bao bì của máy gia tốc AI thường yêu cầu từ 8 đến 16 lớp trở lên.

Nếu quy mô của Rubin và Rubin Ultra tăng hơn nữa, ABF sẽ trở thành điểm nghẽn hẹp nhất trong toàn bộ chuỗi cung ứng.


Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã ra mắt thế hệ chip Rubin mới tại Triển lãm Điện tử Tiêu dùng Quốc tế 2026 (CES 2026) vào ngày 5 tháng 1. Kích thước đóng gói của máy gia tốc AI đang tăng lên từ thế hệ này sang thế hệ khác và nhu cầu về chúng ngày càng tăng Phim ABF đã tăng vọt.

Ajinomoto cũng biết điều này.

Tại cuộc họp giao ban kinh doanh mới nhất, Ajinomoto tuyên bố: AI và HPC đang thúc đẩy nhu cầu về ABF và Ajinomoto hứa hẹn nguồn cung ổn định.

Nhưng cam kết là một chuyện, năng lực sản xuất lại là chuyện khác.

Theo TrendForce, Ajinomoto có kế hoạch đầu tư ít nhất 25 tỷ yên (khoảng 1,2 tỷ RMB) vào năm 2030 để tăng công suất sản xuất ABF lên 50%.

50% nghe có vẻ nhiều.

Nhưng so với tốc độ tăng trưởng hai con số của nhu cầu sức mạnh tính toán AI hàng năm, liệu tốc độ mở rộng này có đủ hay không vẫn là một dấu hỏi lớn.

Điều rắc rối hơn nữa là rủi ro kỹ thuật của việc mở rộng sản xuất.

Quy trình sản xuất của ABF cực kỳ chính xác và năng suất là điểm nghẽn cốt lõi. Càng có nhiều lớp thì càng có nhiều vấn đề ở bất kỳ lớp nào, điều này có thể dẫn đến hỏng toàn bộ cấu trúc nhiều lớp.

Mặc dù các quy trình mới như tạo khuôn bán phụ gia (SAP) có thể cải thiện hiệu suất nhưng rủi ro về năng suất cũng tăng lên.


Chất liệu cuộn phim Ajinomoto ABF. Màng ABF được ép vào lớp nền bao bì theo từng lớp và đóng vai trò như lớp cách điện giữa các vi mạch. Chính lớp màng mờ kín đáo này đã chặn họng các con chip AI trên toàn thế giới.

Điều này có nghĩa là Ajinomoto không muốn mở rộng sản xuất, nhưng tốc độ mở rộng sản xuất đương nhiên bị hạn chế bởi năng suất quy trình.

Năng lực sản xuất CoWoS của TSMC bị hạn chế, chu kỳ phân phối chip AI bị kéo dài và hạn chế về nguồn cung ABF là một trong những lý do đằng sau điều này.

Trong toàn bộ dây chuyền, GPU không thiếu thiết kế và HBM không thiếu dây chuyền sản xuất, nhưng cuối cùng tất cả đều bị mắc kẹt trên một lớp vật liệu màng mỏng.

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô đã nhận ra vấn đề này.

Theo báo cáo trong ngành, một số gã khổng lồ công nghệ đã bắt đầu giúp Ajinomoto xây dựng dây chuyền sản xuất mới thông qua các khoản trả trước cao ngất ngưởng và chốt các hợp đồng cung cấp dài hạn.

Khi công ty giàu nhất thế giới bắt đầu đặt cọc cho năng lực sản xuất của một nhà máy bột ngọt, chính bức tranh đã nói lên điều đó.

Từ bột ngọt đến khoai tây chiên

Đế chế vô hình của Ajinomoto

Nhắc đến điều này, phản ứng đầu tiên của nhiều người là: Tại sao một công ty MSG lại đi sản xuất vật liệu chip?

Người ta nghi ngờ rằng họ muốn lợi dụng sự phổ biến của AI, nhưng thực tế thì ngược lại:

Ajinomoto bản thân là một gã khổng lồ về vật liệu bị định giá thấp.

Ajinomoto được thành lập vào năm 1909 và bắt đầu với MSG.

Nhưng ngay từ những năm 1970, người ta đã bắt đầu nghiên cứu ứng dụng hóa học axit amin trong lĩnh vực nhựa epoxy và vật liệu composite.

Năm 1996, một nhà sản xuất CPU đã tiếp cận Ajinomoto với hy vọng sử dụng công nghệ axit amin của mình để phát triển vật liệu cách nhiệt màng mỏng mới.

Ajinomoto đã thành lập một nhóm và hoàn thành việc nghiên cứu và phát triển ABF chỉ trong bốn tháng.

Năm 1999, ABF chính thức được đưa vào sản xuất và Intel là khách hàng đầu tiên.

Trong những thập kỷ tiếp theo, Ajinomoto độc quyền lĩnh vực ABF.

Trong kỷ nguyên PC, kỷ nguyên di động và kỷ nguyên điện toán đám mây, bộ phim này đã âm thầm nằm trong bao bì của hầu hết mọi con chip hiệu năng cao trên thế giới, nhưng không ai để ý đến nó.

Cho đến khi nhu cầu về sức mạnh tính toán AI bắt đầu bùng nổ theo cấp số nhân.

Chủ tịch Ajinomoto Taro Fujie đã đề cập trong một cuộc phỏng vấn với Newsweek rằng thị phần của ABF trong lĩnh vực màng cách điện bán dẫn toàn cầu vượt quá 95%.

Những người đang đọc bài viết này có thể đã sử dụng các thiết bị được trang bị ABF nhưng có thể họ chưa biết.

Vì vậy, đây không phải là một công ty MSG lợi dụng sự phổ biến của chất bán dẫn, mà là một nhà vô địch ngầm về hóa chất tốt mà sức mạnh thực sự bị che khuất bởi nhãn sản phẩm tiêu dùng.

Mỗi lần bạn sử dụng AI

Lớp phim này trả tiền cho nó

Quay lại câu hỏi mà mọi người đều quan tâm:

Tại sao dịch vụ AI lại đắt đến vậy?

Tại sao chip NVIDIA luôn lo lắng?

Tại sao các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lại chi rất nhiều tiền để xây dựng trung tâm dữ liệu?

Tại sao phí gọi API của Claude, GPT và Gemini lại giảm chậm đến vậy...

Chắc chắn có nhiều hơn một câu trả lời, nhưng ABF là một trong những biến số bị đánh giá thấp nghiêm trọng.

Chuỗi logic rất trực tiếp:

Năng lực sản xuất ABF còn hạn chế và năng lực sản xuất bao bì tiên tiến còn hạn chế; nếu bao bì không theo kịp, lô hàng chip AI không thể theo kịp nhu cầu; nếu không có đủ chip, sức mạnh tính toán sẽ thiếu hụt; nếu sức mạnh tính toán bị thiếu hụt, các dịch vụ sẽ đắt đỏ.

Mỗi khi bạn gọi một mô hình lớn, mỗi khi bạn tạo một bức tranh, mỗi khi bạn yêu cầu AI viết một đoạn mã cho bạn, cấu trúc chi phí đều mang bóng dáng của bộ phim Ajinomoto.

Khi mọi người thảo luận về “Cơ sở hạ tầng AI quá đắt”, họ thường tập trung vào đơn giá của GPU, hóa đơn tiền điện của trung tâm dữ liệu và chi phí hệ thống làm mát.

Nhưng ít người nhận ra rằng trần công suất sản xuất của vật liệu màng cách nhiệt đang truyền áp lực lên từ phần sâu nhất của chuỗi cung ứng, điều này cuối cùng được phản ánh qua chi phí sử dụng của mỗi người dùng cuối.

Chiến trường thực sự của cuộc thi AI

TAGP H115đã chìm xuống bảng tuần hoàn yếu tố

Kiến trúc GPU có thể bắt kịp. Transformer có thể là nguồn mở và khung đào tạo có thể được sao chép.

Nhưng hóa học không thể sao chép được.

Ajinomoto không dựa vào việc chi tiền để xây dựng nhà máy sản xuất ABF mà dựa vào quá trình tổng hợp được tích lũy qua hơn 100 năm hóa học axit amin.

Loại rào cản này không thể giải quyết được bằng chu kỳ đầu tư, không thể sao chép bằng cách đào một vài kỹ sư, thậm chí có thể bị phá vỡ bằng kỹ thuật đảo ngược.

Khi sự cạnh tranh AI chìm dần từ lớp phần mềm đến lớp chip, rồi từ lớp chip đến lớp vật liệu, con hào thực sự không còn nằm trong mã mà có thể ẩn trong công thức phân tử.

Điều này gợi nhớ đến một kịch bản lặp đi lặp lại trong ngành bán dẫn: mỗi bước nhảy vọt về sức mạnh tính toán sẽ làm lộ ra mắt xích yếu nhất trong chuỗi cung ứng.

Vòng cuối cùng là máy quang khắc và ASML đã trở thành tâm điểm toàn cầu. Lần này, sự chú ý đang chuyển sang vật liệu đóng gói.


ASML NXE:3400B Máy in thạch bản EUV, một chiếc được bán với giá hơn 200 triệu đô la Mỹ

Mười năm trước, không có ai sẽ liên kết một nhà máy MSG với sức mạnh tính toán AI.

Nhưng ngày nay, các công ty công nghệ hàng đầu thế giới cũng đang xếp hàng để ký hợp đồng dài hạn với Ajinomoto và trả trước tiền đặt cọc cho năng lực sản xuất.

Một điểm kẹt tiềm ẩn trong nút thắt năng lượng tính toán thực chất lại ẩn giấu trong một dây chuyền sản xuất hóa chất.