四川
大家好，我是小武。
AI服務器的核心元件中，GPU和存儲芯片廣為人知，但比米粒還小、單價不到一毛錢的MLCC正成為隱形卡脖子環節。
一臺AI服務器需用約28000顆MLCC，這個被稱為電子工業大米的元件，當前面臨全球性缺貨，行業預計缺貨將持續到2027甚至2028年，可能是被動元件史上最長缺貨周期。
高盛研報顯示，MLCC已成為AI服務器物料成本中僅次于GPU和存儲芯片的第三大項，這是被動元件首次占據如此重要的位置。
MLCC的作用如同AI算力的電力地基。
如果GPU是AI的大腦，光模塊是血管，MLCC就是芯片周圍的穩壓器。
芯片運算時電流波動劇烈，電壓不穩定會導致運算錯誤甚至燒毀。
MLCC通過隨時充放電穩定電壓，芯片功率越大，需要的MLCC數量越多、容量越高。
全球MLCC產能高度集中，前五廠商占據近八成市場份額。
缺貨源于三個疊加因素。
首先是AI服務器數量激增，2026年全球AI服務器出貨量預計同比增長28%。
其次是單臺用量暴增且規格升級，AI服務器的MLCC用量是普通服務器的10到15倍，且從22微法升級到47微法等高容小尺寸規格，生產難度大幅提升。
最后是產能乘數效應，高端MLCC層數多、工藝復雜、良率低，一顆高端品消耗的產能是普通品的4到7倍。
2025年AI服務器僅占MLCC總顆數的1.1%，卻吃掉7.5%的產能，擠占中低端產能。
擴產面臨三大瓶頸。
專用設備交貨期長，新產線從建設到投產需18到24個月。
高端MLCC的陶瓷介質層需做到亞微米級，疊層數百上千層，容值越高、尺寸越小，良率越難控制。
上游材料被壟斷，陶瓷粉體和鎳粉主要由日本企業掌控，國內雖有突破，但高端純度和穩定性仍有差距，配方更是獨門絕技。
MLCC歷史上是周期品，但這一輪不同。
AI算力的長期增長支撐高端高容MLCC的結構性需求，村田預計年均增長30%。中低端通用品仍屬周期，但高端需求爆發是長期趨勢。
供應鏈高度集中于日韓臺，國內年進口2.56萬億顆，對外依賴度極高。
國產替代在中低端常規規格提速，但高端車規和AI用高容產品與日韓龍頭仍有差距。
材料端雖有企業突破，但高端領域仍需追趕。
產業核心競爭力往往是默會知識，如工藝手感、配方經驗，需要長期積累。
被動元件板塊上漲后，盲目追漲性價比不高，更重要的是識別隱形卡脖子環節的能力。
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