MLCC的叙事和存储类似 但不能硬套
作者：主编24小时在线 文章来源：明亮公司
2026-06-09 11:23
作者：主编24小时在线 文章来源：明亮公司
2026-06-09 11:23
邦小白快读
作者：MD
出品：明亮公司
AI基础设施的投资主线正在继续向下游扩散。
过去两年，市场先后交易过GPU、HBM、光模块、PCB等环节的供需紧张，如今这一逻辑开始落到一个更基础、也更容易被忽视的品类上：MLCC（多层陶瓷电容器）。
在传统认知里，MLCC是电子工业里的基础元件，单价低、数量大，存在感并不强。它的作用是贴在芯片和电路附近，为电子设备提供稳定的瞬时电力供应。手机、汽车、服务器都需要大量MLCC，但在多数时候，它只是一个随终端景气波动的被动元件品类。
AI服务器改变了这一点。
随着GPU功耗提升、机柜功率密度上升、供电设计复杂度增加，MLCC在单机柜中的使用量和价值量都出现了明显抬升。叙事也开始改变，如果AI服务器持续放量，MLCC可能会像HBM一样，成为AI产业链中的下一个紧缺瓶颈。
近日，高盛在最新研报中指出，AI驱动的MLCC超级周期才刚刚开始。MLCC已成为AI服务器继GPU和内存之后的第三大成本项，预计2025至2030财年市场规模增长约4.3倍。
与HBM瓶颈叙事类似的是，MLCC厂商的市场集中度也颇高，其中主要包括韩国的三星电机（SEMCO），以及两家日本公司村田制作所（Murata，6981.T）和太阳诱电（Taiyo Yuden）。
村田制作所（下称“村田”）是全球MLCC龙头，整体市占率超过40%，在高端AI服务器应用的MLCC份额，村田和三星电机占比大概在90%左右，这和HBM的市场格局类似，而另一家太阳诱电主要覆盖消费电子和车规市场。
在股价走势上，进入今年三月以来，村田也几乎与SK海力士的股价走势同步，截至6月2日收盘，村田的市值月20.8万亿日元（约合8500亿人民币）。
此外，MLCC也面临需求暴增所带来的涨价以及产能短缺等问题，与HBM和存储叙事逻辑几乎相同。而且，AI服务器对高端MLCC的产能需求，已经挤压了消费级MLCC的产能，进而给消费电子行业带来了更大成本压力，甚至有人将这种现象称为消费电子行业的“AI通胀“。
不过，从长期的视角来看，MLCC和存储公司有基本的区别，体现在资本进入门槛、合作关系、估值等多个方面。
AI基建，点燃MLCC需求
MLCC的基本功能并不复杂。它就像芯片周边的“微型蓄水池”，在电流波动时快速充放电，保证芯片和系统运行稳定。越是高功耗、高频率、高复杂度的计算系统，对供电稳定性的要求越高，MLCC的用量和规格要求也就越高。
传统服务器中，单台设备可能需要数万颗MLCC。但进入AI服务器时代，尤其是在英伟达Hopper、Blackwell以及Rubin平台上，MLCC的使用量和价值量都出现了跨代变化。
半导体研究机构SemiAnalysis数据显示，H100单机柜MLCC用量约4.8万颗，对应价值量约3000美元；GB200单机柜用量约4.4万颗，但价值量提升至约1.2万美元；GB300单机柜用量进一步提升至约44万颗，价值量约1.53万美元；到Rubin Ultra NVL576，单机柜MLCC用量可能达到430万颗，对应价值量约4万美元。
考虑到AI服务器要求的MLCC是超小型体、超高容（100μF级）、高频低ESR，制造工艺涉及上千层陶瓷介质薄膜的精确堆叠，良率壁垒极高。目前只有村田和三星电机可以量产这种规格，因而两家公司占据了高端AI服务器90%的份额。
而且，不同场景MLCC的价格也有较大差别，据据公众号“水木纪要”的一份专家纪要，消费类MLCC平均价格约0.25日元，而AI服务器平均价格约2.34日元。
这意味着，从H100到Rubin Ultra，单机柜MLCC价值量增长超过十倍，用量增长接近两个数量级。
但具体来看，其中所用的料号可能还有具体的差别。上述专家纪要还显示，0805 47μF（0805为尺寸，47μF为电容量、数字越大电容量越高）料号的MLCC在英伟达不同代际中的大致用量也有明显变化：H100约240颗，B200约473颗，GB200约1478颗，GB300约1378颗。而到了Vera Rubin平台，直接提升到约4928颗。
纪要还显示，0805 100μF这种型号更像是Rubin之后才开始被明显采用的超高容料号。专家提到，在GB300之前英伟达基本没有用0805 100μF，到Vera Rubin平台约使用250颗左右。这个变化说明，随着AI芯片功耗上升、瞬态电流波动变大，平台对更高容值、更高稳定性的MLCC需求会继续上行。
而在产能方面，村田制作所近期在投资人交流中披露，受电力供应等因素制约，AI数据中心设备投资高峰可能从此前预期的2028年延后至2030年。这可能意味着AI服务器资本开支周期可能被拉长，对MLCC等关键元件的需求能见度也随之延长。
为了应对订单增长，村田计划在两年内追加800亿日元资本开支扩产。太阳诱电也从5月开始上调部分元器件价格，涨幅在6%至13%之间。三星电机预计也将跟进涨价，幅度约5%至10%。
价格调整和扩产计划同时出现，说明MLCC已经不只是被动受益于AI服务器出货增长，而是在部分高端料号上成为供需紧张的直接环节。AI资本开支的扩张，正在把MLCC从传统配套品类推向瓶颈品类。
高集中度的市场，紧张的供给
全球MLCC市场集中度较高。
按照金额口径计算，村田制作所、三星电机、太阳诱电、TDK和京瓷合计份额超过七成。但在AI服务器用高端MLCC市场，集中度更高，村田与三星电机合计份额约90%，行业结构接近双寡头。
这也是市场将MLCC与HBM进行类比的原因之一。
HBM市场由少数厂商掌握核心产能，高端MLCC同样集中在少数日系、韩系厂商手中。尤其是在高容、低压、小尺寸、高可靠性产品上，技术门槛、材料体系和客户认证都形成了进入壁垒。
MLCC的核心竞争力不仅在于堆叠层数和小型化能力，也在于陶瓷粉体、电极材料、烧结工艺以及良率控制。
村田的优势在于技术积累和粉体自制能力，且在高端MLCC上的综合能力更完整，因此在AI服务器核心供电周边具备较强竞争力；三星电机同样是AI服务器MLCC的重要供应商，尤其依托纳米级镍粉和高端制程能力，份额持续提升；太阳诱电的定位则有所不同。它在消费电子、汽车电子和部分高压高容产品上具备基础，但在AI服务器最核心的低压高容料号上，暴露程度相对不如村田和三星电机。
国内厂商目前更多受益于中低端需求外溢。随着海外龙头产能向AI服务器高端料号倾斜，部分通用型MLCC供给减少，带动中低端产品需求改善。但在更高规格产品上，国内厂商仍面临量产、良率和认证等问题，短期难以直接改变高端格局。
供需数据已经反映出行业周期启动。村田电容业务BB值，即订单与销售之比，达到1.36；AI相关订单超过当前交付能力两倍以上。村田最新季度订单同比增长约59%，环比增长约23%；太阳诱电订单同比增长约33%，环比增长约26%。
供给侧同样紧张。村田产能利用率已达到90%至95%，高阶MLCC产线基本满载。高端MLCC交期从过去约8周拉长至16至24周。渠道库存处于多年低位，部分高容料号出现扫货和有价无市现象。现货价格自2025年下半年以来累计上涨约20%，AI服务器专用MLCC涨幅则达到15%至35%。
从公司层面看，村田是本轮周期中确定性更强的标的。其AI高端MLCC订单增长更快，产能利用率更高，扩产动作更明确。公司对2026年ASP的指引为同比增长5%至10%，服务器相关销售预计同比增长85%至90%。这说明村田不只是涨价受益，还直接绑定AI服务器高端需求。
本轮MLCC周期的关键，不只是AI需求增量本身，而是高端产能对普通产能的挤出。村田披露的一个重要信息是，每增加一颗高端MLCC产能，可能需要减少两颗以上普通MLCC产能。这意味着AI需求对行业的冲击不是表面上的增量需求，而是通过产线切换和产能占用，对通用MLCC供给形成二次压缩。
因此，MLCC的通用料号也开始涨价。高端产品需求爆发，龙头厂商将资源向高毛利、高壁垒产品倾斜，中低端产品供给下降，价格压力逐步向外传导。这个机制与存储行业中HBM挤出通用DRAM产能的路径较为相似。
叙事接近，但不能硬套
MLCC会不会成为下一个存储？结合多家机构的研报来看，MLCC像存储的叙事，但整体上并不能硬套。
相似之处在于，两者都受益于AI服务器需求爆发，也都存在高端产品挤出普通产品产能的现象。存储行业中，HBM需求快速增长，导致部分先进DRAM产能转向HBM，通用DRAM供给收缩，价格上涨向全行业传导。
MLCC当前也在发生类似变化：AI服务器用高端MLCC需求提升，村田、三星电机等厂商优先保障高端料号，普通MLCC供给受到压缩，价格开始上行。
行业集中度也是相似点。HBM市场由少数厂商主导，高端MLCC市场同样集中在村田和三星电机手中。少数供应商面对爆发性需求，短期容易形成供需错配，并带来较强涨价能力。
但MLCC和存储的差异也比较清晰。
第一个差异是资本投入的门槛。华泰证券的一份研报显示，先进DRAM或HBM产线投资通常高达数百亿美元，且需要长期工艺积累和客户绑定。相比之下，MLCC新建产线投资通常低于10亿美元，资本壁垒差距决定了供给响应速度不同。
第二个差异是客户验证周期。HBM涉及GPU平台深度协同，验证和绑定周期更长，供应商一旦进入核心客户体系，地位相对稳固。MLCC虽然也需要认证，但多数产品验证周期约12至18个月，供给端追赶速度更快。一旦价格持续上涨，台湾和中国大陆厂商在部分中高端料号上会加快投入。
第三个差异是定价和合同机制。存储行业存在较多长期协议，HBM等高端产品通过长协锁定产能和价格，盈利能见度较强。MLCC更多依靠现货和短期合同，价格波动更快，盈利能见度通常以季度为单位。
第四个差异是利润率天花板。存储行业在上行周期中具备更强经营杠杆，部分龙头DRAM业务峰值利润率可能达到很高水平。MLCC产品种类更多、客户更分散、供给响应更快，长期定价权不如先进存储，因而利润率天花板低。
此外，估值也是必须考虑的变量。MLCC板块在行情启动后估值已经明显抬升。部分机构测算显示，MLCC板块2026年预测市盈率中位数已超过40倍。村田最新的动态市盈率已经超过80倍，而存储板块估值反而低得多，SK海力士目前的动态市盈率仅22倍。
从这一角度看，MLCC当前大约具备存储周期的一部分特征，但不是存储周期的完全复制。
村田经历的四轮成长周期
AI交易的「瓶颈叙事」还在继续
「明亮公司」此前对美光的分析中提及，AI资本开支的特点，是它会沿着产业链逐级寻找瓶颈。一个环节的紧缺被缓解后，需求压力会继续传导到下一个环节。
2023年至2024年，市场最先交易的是GPU本身，英伟达成为AI基础设施投资的核心标的。随后，HBM成为新的瓶颈，SK海力士等存储厂商受益于AI服务器对高带宽存储的需求增长。再往后，光模块、PCB、液冷、电源管理等环节陆续进入市场视野。现在，MLCC成为新的讨论对象。
这背后的逻辑并不复杂。AI服务器不是单个GPU的堆叠，而是一整套高功耗、高带宽、高可靠性的系统工程。随着GPU性能提升，整机柜功耗上升，供电、散热、互连和存储都必须同步升级。任何一个基础环节出现供应不足，都可能影响整机交付节奏。
MLCC之所以在当下受到关注，是因为它同时具备两个条件：一是AI服务器单机价值量显著提升，二是高端产能短期无法快速扩张。村田和三星电机作为核心供应商，当前产线利用率已处于高位，新增产能预计要到2027年下半年之后才逐步释放。在此之前，供需紧张和涨价趋势仍较难被证伪。
但投资者也需要看到，所有瓶颈最终都会被产业资本解决。GPU有替代方案和自研ASIC，HBM会有新增产能释放，光模块和PCB也会经历扩产周期。MLCC同样如此。只要涨价持续，更多厂商会投入产能，客户也会推动供应链多元化。由于MLCC扩产资本强度低于存储，验证周期也更短，行业供给恢复的速度可能快于市场在情绪高点时的预期。
从产业视角看，MLCC确实正在成为AI基础设施链条中的新瓶颈。
而且，这会进一步推高整个消费电子产业链的成本。MLCC的交易逻辑已经从“周期复苏”升级为“AI通胀品类”，这意味着市场不再只看手机、汽车、家电等传统终端需求，而是开始把MLCC放入AI服务器资本开支框架中定价。
「明亮公司」了解到，目前这一波涨价带来的影响使得以往部分消费电子面临很大的市场挑战：产品如果大幅涨价，对应的市场需求直接消失；如果不涨价，则面临较大亏损。
但从长期来看，MLCC似乎不是另一个HBM。
MLCC厂商具备短期紧缺和涨价能力，但不具备同等水平的资本进入门槛、长期协议锁定和长期定价权。它的机会来自AI需求超预期与产能错配，风险则来自供给响应和估值透支。
更直白地说，MLCC是当前AI瓶颈叙事中确定性较高的一环，但它仍然是一个周期品。周期品的关键不是证明需求存在，而是判断紧缺能维持多久。综合不同券商的研报来看，这一事件节点大致指向2027年下半年之前。此后，随着村田、三星电机以及其他厂商新产能释放，行业会重新进入供需再平衡阶段。
注：文/主编24小时在线，文章来源：明亮公司(公众号ID：suchbright )，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
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