Según Nikkei, el próximo gran freno para los chips avanzados y el avance de la IA hacia 2026 no sería un algoritmo, sino un material crítico fabricado por una empresa japonesa centenaria: Nittobo. El hallazgo es incómodo para la narrativa habitual. No manda solo el software. También manda el “cableado” físico que sostiene a los chips.
Nittobo nació hace más de 100 años de la fusión de dos textiles japonesas, Fukushima Boseki Co., Ltd., y Katakura Seishi Iwashiro Bosekisho. Con el tiempo, esa historia de telares derivó en otra clase de tejido: el glass cloth (tela de vidrio), un componente central para fabricar sustratos de chips. Y, dentro de ese mundo, su producto más delicado es el T-glass.

Un directivo de Nittobo citado por Nikkei lo plantea sin vueltas: si no tienen capacidad adicional, no pueden incrementarla “por más presión que reciban”. Ese mecanismo de límite duro, como un interruptor que no acepta más corriente, pone nerviosos a gigantes como Apple, NVIDIA, Google y Amazon.
Ahora, la analogía doméstica: un chip moderno se parece menos a una “cajita inteligente” y más a una cocina con hornallas al máximo. Si la mesada se dilata, se deforma o tiene burbujas internas, las ollas se corren, el calor se concentra mal y todo se vuelve inestable. El T-glass cumple el rol de esa mesada perfecta.
La clave del T-glass es que casi no se expande con el calor. Su coeficiente de expansión térmica (cuánto “crece” un material al calentarse) es extremadamente bajo. Eso ayuda a que el chip mantenga su forma y su alineación cuando trabaja a máximo rendimiento, con temperaturas y estrés continuos.
Además, Nittobo produce una tela de vidrio extremadamente delgada, libre de burbujas y muy resistente al calor. No es la fibra de vidrio común de una tabla de surf o un aislante. Es otro engranaje, mucho más fino, donde un defecto no se perdona.

Porque, en estos sustratos, un fallo no se “parcha”: un problema de calidad puede arruinar lotes completos de componentes. No es un tornillo flojo. Es una grieta en la base.
Apple fue de las primeras en cerrar acuerdos con Nittobo para usar su tela de vidrio en chips presentes en productos como el iPhone. Pero el éxito del material disparó una competencia feroz. La demanda de chips de IA absorbe una parte desproporcionada de la producción, y el inventario de T-glass se agota rápido.
La tensión escaló al punto de que Apple habría enviado directivos a Japón para negociar directamente con Nittobo. Incluso pidió la intervención del Gobierno japonés para asegurar suministro, con un objetivo práctico: proteger lanzamientos clave, entre ellos el futuro iPhone plegable mencionado por Nikkei.
Mientras tanto, Apple y Qualcomm buscan alternativas en China o Taiwán. Pero el estándar de calidad es tan alto que sumar nuevos proveedores no es como cambiar de fabricante de cables: requiere procesos estables, control extremo y resultados repetibles.
Ya pasó algo parecido con las memorias DRAM y NAND (chips de almacenamiento). La IA demandó volúmenes enormes, subieron los precios y el resto del mercado pagó la cuenta. Con la tela de vidrio, el mecanismo se parece: el material tiende a ir al mejor postor, a menudo compañías como NVIDIA con márgenes más altos.
Eso deja a la electrónica de consumo en una posición vulnerable: menores márgenes, previsiones más cautas y riesgo de faltantes. Y Nittobo, por su parte, no quiere sobreinvertir tras pérdidas por exceso de stock en 2022. La empresa reconoce la gravedad, pero apuesta por una estrategia “premium” y prudente.
La escasez solo mejoraría de forma significativa cuando se concrete la expansión prevista para la segunda mitad de 2027. Hasta entonces, el futuro de la IA podría depender menos de un nuevo modelo y más de una tela finísima que, como una buena base en casa, sostiene todo sin que se note.

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.