前面幾篇文章我們一直在講 DRAM 的位置。它不是 SSD 那樣的長期倉庫，也不是 SRAM 那樣貼在 CPU 旁邊的快取記憶體。

它更像系統執行階段的大容量工作台：程式執行起來以後，程式碼、資料、臨時狀態，都會放到 DRAM 裡，方便 CPU/GPU 快速訪問。

那在這篇文章，我們要進入 DRAM 晶片內部， 瞭解 DRAM 內部是怎麼個工作原理？很多人一聽“儲存晶片”，腦子裡可能會想像成一個個小盒子，裡面裝著 0 和 1。但真實的 DRAM 不是這樣。DRAM 並不是把資料像檔案一樣“裝進去”。

它存一個 0 或 1，本質上靠的是：一點點電荷。有電，可能表示 1。沒電，可能表示 0。當然，真實晶片裡不會這麼粗糙，它需要一整套電路來讀、寫、放大和恢復。

DRAM 存資料，靠的是非常微小、非常脆弱的電荷狀態。這也是 DRAM 能做大容量的原因，也是它必須刷新、必須複雜控制的根源。

一、DRAM 的基本單元：一個電晶體，一個電容

也就是說，一個 bit 通常由一個電晶體加一個電容組成。

相比 SRAM 一個 bit 往往需要多個電晶體，DRAM 單 bit 面積更小，更適合堆出很大的容量。這就是為什麼電腦記憶體、伺服器記憶體、視訊記憶體，可以做到很大的容量。

但這個設計也帶來了一個麻煩：電容裡的電荷太少，而且會漏。這個“小水杯”不是密封水箱，而是一個會慢慢漏水的小容器。所以 DRAM 的資料狀態並不是永遠穩定在那裡，而是需要後續電路不斷維護。

這點非常重要。DRAM 不是一個穩定開關。它更像是用一點點電荷暫時保存狀態。

二、Wordline 和 Bitline：DRAM 怎麼找到某一個 bit？

一顆 DRAM 晶片裡，不可能只有一個儲存單元。真實的 DRAM 是一個巨大的二維陣列。很多很多個 1T1C cell 排成行和列。

要訪問其中某個 cell，就需要兩類關鍵線路：

字線可以理解成“選中那一行”。位線可以理解成“這一列用來讀寫資料的通道”。當某一根 Wordline 被拉高時，這一行的訪問電晶體就會被打開。這些 cell 就和對應的 Bitline 連接起來。這時候，電容裡的電荷狀態就會影響 Bitline 上的電壓。如果電容裡有電，它會讓 Bitline 電壓發生一點變化。如果電容裡沒電，Bitline 的變化又不一樣。

聽起來好像很簡單：打開一行，看一下電壓，就知道是 0 還是 1。但問題在於：這個電壓變化非常小。DRAM cell 裡的電容非常小，存的電荷非常少。它不可能像開關燈一樣，啪一下從 0V 變成 1V，讓你一眼看出來。

原本 Bitline 預充到一個中間電壓。cell 接上來之後，只讓 Bitline 電壓產生非常微弱的偏移。這個偏移可能小到不能直接當成可靠的數字 0 或 1。所以 DRAM 還需要一個非常關鍵的電路。它叫 Sense Amplifier，感應放大器，簡稱感放。

三、Sense Amplifier：把微弱差別放大成可靠的 0 和 1

Sense Amplifier 是理解 DRAM 讀操作的關鍵。

如果說電容負責“存一點點電荷”，Wordline 負責“選中某一行”，Bitline 負責“把這個狀態傳出來”，那 Sense Amplifier 就負責：把非常微弱的電壓差，放大成可靠的數字訊號。

DRAM cell 裡的資訊不是大聲喊出來的，而是小聲說了一句。

Bitline 聽到了一個很微弱的變化。Sense Amplifier 的作用，就是把這個小聲訊號判斷出來，並且放大成明確的 0 或 1。如果沒有 Sense Amplifier，DRAM cell 那點微弱電荷根本沒法被穩定讀取。

這也是為什麼 DRAM 不是簡單的“電容接根線”。它必須依賴外圍電路一起工作。而且 Sense Amplifier 不只是讀出來這麼簡單。它還有一個很重要的作用：恢復資料。

為什麼讀資料還要恢復？因為 DRAM 的讀操作本身會擾動 cell。當電容接到 Bitline 上，電容裡的電荷會和 Bitline 發生共享，原本 cell 裡的狀態會被破壞一部分。也就是說，DRAM 讀一次資料，不是像看一眼紙上的字那麼輕鬆。它更像是你為了看清一個很小的印記，需要把它拓印出來。拓印過程中，原來的印記也會被影響。所以讀完之後，Sense Amplifier 還要把正確的資料重新寫回 cell，把電容裡的狀態恢復好。

DRAM 的讀操作，本質上是“擾動、感放、恢復”的過程。不是簡單地看一眼。

四、寫入 0 和 1：本質是給電容充電或放電

讀操作說完，再看寫操作就更容易理解了。寫 DRAM，就是通過 Bitline 和訪問電晶體，改變電容裡的電荷狀態。如果要寫入一種狀態，就把 Bitline 驅動到對應電平。然後打開 Wordline，讓目標 cell 的訪問電晶體導通。這時電容就會被充電或放電。

寫完之後，Wordline 關閉，電晶體斷開，電容把這個電荷狀態暫時保存下來。所以寫入 1 或 0，底層並不是“寫了一個數字進去”。而是把一個很小電容的電荷狀態調整到對應狀態。

當然，不同設計裡 0 和 1 對應的具體電荷狀態可以從電路定義上理解，不要機械理解成“有電一定是 1，沒電一定是 0”。

DRAM 的資料，本質上是電容裡的電荷狀態。這個狀態由訪問電晶體控制進出，通過位線傳遞，再由感放識別和恢復。

現在就能理解 DRAM 為什麼適合做大容量了。因為它的基本單元很簡單。一個 bit 主要靠一個電晶體加一個電容。單元面積可以做得很小。

當每個 bit 佔的面積足夠小，就能在同樣晶片面積裡塞進更多 bit。這就是 DRAM 相比 SRAM 的核心優勢。

SRAM 快，但一個 bit 要用更多電晶體，面積大，成本高。

DRAM 慢一些，還需要刷新和複雜控制，但密度高，容量可以做大。

所以工程上不會拿 SRAM 去做大容量主記憶體，也不會拿 DRAM 去替代 CPU L1 Cache。因為它們解決的問題不同。SRAM 是為了離計算核心更近、更快。DRAM 是為了在成本可控的情況下，提供足夠大的運行空間。這就是儲存系統裡的經典取捨。

六、但 DRAM 的代價也很明顯：資料狀態太脆弱

DRAM 的優勢來自簡單單元。但它的問題也來自簡單單元。電容很小、電荷很少、還會洩漏。讀操作還會擾動原來的狀態。這就決定了 DRAM 不是一個“寫進去就穩穩放著”的儲存。

它需要刷新、需要感放、需要預充電、需要行列控制、需要複雜的時序管理、也需要記憶體控製器配合。

所以 DRAM 看起來只是一個個 1T1C cell 排列起來，但真正能穩定工作，靠的是整套電路系統。這也是 DRAM 很有意思的地方：

儲存單元越簡單，外圍控制反而越重要。

為了讓單 bit 面積儘可能小，DRAM 把很多複雜性放到了陣列外圍和控制流程裡。這是一種典型的晶片工程取捨。用更小的 cell 換更大的容量。再用感放、刷新、控製器和時序設計，把這些脆弱的小 cell 管起來。所以 DRAM 的核心矛盾可以這樣概括：

它用很小的面積存很多資料，但必須接受電荷洩漏、讀出擾動和複雜控制。

七、從一次讀取過程，看懂 DRAM 的真實工作方式

我們用一張圖來看一次簡化版 DRAM 讀取過程：

這就是為什麼從軟體視角看，記憶體像一個大陣列；但從晶片視角看，DRAM 是非常複雜的模擬 + 數字混合系統。

八、常見誤區：DRAM 不是穩定的小開關

第一個誤區：DRAM 裡面有很多小開關，打開是 1，關閉是 0。

不精準。這更像是 SRAM 的直覺。DRAM 不是靠一個穩定開關永久保持狀態，而是靠電容裡的電荷狀態暫時表示資料。

第二個誤區：讀 DRAM 就是看一下里面是 0 還是 1。

不精準。DRAM 的讀操作會擾動 cell，本身帶有破壞性傾向。讀完之後，需要通過 Sense Amplifier 把資料恢復回去。

第三個誤區：DRAM 單元簡單，所以 DRAM 設計也簡單。

正好相反。DRAM cell 簡單，是為了高密度和大容量。但正因為 cell 太小、太脆弱，外圍電路和控制流程才非常重要。

第四個誤區：只要電容存著電，資料就一直安全。

不對。電容會漏電，溫度、工藝、干擾、時間都會影響資料保持。所以 DRAM 必須刷新，不能長期不管。

結尾：DRAM 的本質，是用脆弱電荷換巨大容量

這一篇我們正式看到了 DRAM 的基本儲存方式。一個 bit，通常由一個電晶體和一個電容組成。

Wordline 負責選中一行，Bitline 負責傳遞讀寫訊號。

Sense Amplifier 負責把微弱電壓差放大成可靠數字訊號，並在讀後恢復資料。

DRAM 能做到大容量，是因為它的單 bit 單元足夠簡單、面積足夠小。但代價也很明顯：電容會漏電、讀操作會擾動、訊號非常微弱、資料狀態需要不斷維護。

所以 DRAM 不是穩定的小盒子，也不是簡單的小開關。它更像是一個由無數微小電荷狀態組成的巨大陣列，必須依靠外圍電路不斷讀出、放大、恢復和維護。

這就是 DRAM 的工程魅力：用極小面積換大容量，再用複雜電路把脆弱狀態管理起來。 (文觀經技)

“五眼聯盟”的情報機構在一份罕見的聯合聲明中警告稱，能夠對政府和企業發動毀滅性網路攻擊的強大人工智慧模型，可能在幾個月內就會出現，其敦促各國領導人立即採取行動。

五眼聯盟是澳大利亞、美國、英國、紐西蘭和加拿大五個國家組成的一個情報聯盟。該組織在周一晚間發佈聲明稱，雖然人工智慧幫助人們改進網路防禦，但其也加快了網路威脅出現的速度，並增加了威脅的規模和複雜性。

本月初，美國政府突然阻止外國公民使用Anthropic開發的人工智慧模型Mythos和Fable 5，引發了業內外的廣泛討論。這也掀起了人們對閉源模型受到政治干擾的強烈擔憂，推動更多人關注開源模型。

Fable 5是Anthropic最新推出的模型之一 ，據稱是Mythos的一個升級版本。Mythos是一款強大的AI模型，於今年早些時候發佈，能夠檢測網路系統中的漏洞。但由於擔心它可能被利用，該模型僅供經過審查的組織和公司使用。

“五眼聯盟”認為，前沿人工智慧模型預計將從根本上改變網路攻防能力。其時間節點不是幾年，而是幾個月，同時將降低不法分子的入侵門檻，並提高攻擊的速度和複雜性。

該機構強調，在這種環境下，網路韌性對於提升業務連續性、市場信心和長期價值至關重要。這需要整個組織和社會各界共同應對。

雪梨大學美國研究中心國家安全和人工智慧專家Olivia Shen表示，最新人工智慧模型的不同之處在於，它們非常擅長生成漏洞利用程序。

她補充稱，儘管目前全世界的注意力都集中在Anthropic，但其他公司也可能開發出下一個功能強大的人工智慧產品。大型企業通常已經在網路安全方面投入了資金，所以準備得更充分，但投資不足的中小型企業基本上就像待宰的羔羊一樣。

“五眼聯盟”對此強調，企業和領導者應該投資網路防禦，升級舊系統或修補有缺陷的軟體，並限制對關鍵系統的存取權。    (財聯社)

剛剛，Claude Code迎來一次重大升級。

Anthropic正式發佈全新的企業協作工具：

官方將其定位為Claude Code的一次進化：更主動、更擅長團隊協作。

Anthropic透露，目前公司約65%的產品程式碼已經由Claude Tag參與完成。

前不久加入Anthropic的卡帕西也是第一時間站台，表示自家產品非常棒：

這是LLM使用者介面的第三次重大變革。第一次是網頁版聊天，第二次是桌面應用，而這一次，LLM變成了一個獨立、持續運行的系統，擁有組織內的工具和上下文，能與人類團隊協同工作。

雖然官方這麼說，但整體看下來，Claude Tag給人的感覺或許不只是“升級版Claude Code”這麼簡單。

它更像是Anthropic試圖讓Claude深入組織上下文、企業知識和工作流的一次嘗試。

與傳統AI助手主要服務個人不同，Claude Tag的核心賣點是團隊協作。

Claude不僅能在群聊中被動響應@，還可以在開啟相關模式後主動參與團隊工作流程。

比如，在Slack裡，只需要@Claude並提出請求，它就會將任務拆分成若幹個步驟，然後利用自身擁有的工具依次完成這些步驟。

具體來說，它能處理拉取請求的提交或合併操作，執行資料分析，或協助解決各種問題，等任務完成後，就會在Slack上回覆結果。

目前，Claude Tag只能與Opus 4.8配合使用，Fable 5依舊沒消息。

Claude Tag這個方向，其實並不意料之外，之前不論是龍蝦、“數字員工”還是飛書推出的AI夥伴，其實都是這個方向和趨勢上的嘗試。

只是Claude的模型能力，依然讓這次升級備受期待。

打工的你，準備好迎接串聯打工的AI同事了嗎？

總的來說，Claude Tag和之前不少活躍在聊天軟體裡的Agent有點像，但這次Anthropic把它直接嵌進了Slack工作流裡。

使用者可以在頻道或討論串中直接@Claude，讓它充當團隊共享的AI助手。

它不僅能看到當前對話，還能理解整個討論已經積累下來的背景資訊和上下文。

無論是分析資料、提交工單、整理會議紀要，還是把一長串聊天記錄拆解成具體行動方案，都可以直接交給它處理。

不過，Claude Tag最特別的地方並不是能聊天，而是它開始像一個真正的團隊成員那樣工作。

使用者不僅可以讓它即時完成任務，還能給它安排長期工作。

例如持續關注某個頻道、每周自動彙總進展、標記緊急事項，或者定時向相關負責人傳送提醒。

任務佈置完之後，即使跨越幾個小時甚至幾天，Claude也會持續推進，等事情完成後再主動回來@你驗收成果。

如果接入Claude Code，它甚至還能把Slack裡的開發需求直接轉化成實際工程任務，並將結果同步回原頻道。

就像我們開頭說的，與傳統AI助手最大的區別在於，Claude Tag並不是每個人各自擁有一個聊天窗口，而是整個頻道共享同一個Claude。

就好比，張三給Claude佈置了一項任務，李四後來進入頻道時可以直接看到進展並接著推進，王五再加入時也能理解整個來龍去脈。

所有人圍繞同一個Claude協作，而不是各自維護自己的上下文。

隨著使用時間增長，Claude還會逐漸積累組織知識。它會理解項目背景、團隊慣例、技術堆疊偏好以及協作流程，使用者不需要每次從零開始解釋。

在官方部落格裡，Anthropic這次重點強調了四個能力：共享上下文、持續記憶、主動介入和非同步執行。

其中最有意思的是主動介入（Ambient Mode）。

開啟後，Claude不再只是等待別人提問，而是會自己冒出來。

它會提醒那些被忽視的重要討論，會跟進長時間沒有解決的問題，會標記需要決策的事項，也會在發現相關資訊後主動通知團隊。

某種意義上，Claude開始具備了一種“主動工作”的能力。

而非同步執行則讓它更像一個真正的Agent。

使用者佈置完任務後完全可以離開Slack，Claude會自己安排執行計畫，持續推進項目，並在完成後主動匯報結果。

在官方的演示中，在一個名為#product-eng-launches的頻道里，一位工程師Nadia提出要增加一個cadence picker功能。Claude立刻分析程式碼庫，並給出瞭解決方案。

整個過程都發生在Slack討論串裡，團隊成員可以即時看到Claude的分析、決策和執行過程。

從整個產品形態來看，Claude Tag其實已經不只是一個聊天機器人，而是成為企業內部的統一入口。

人找Claude，Claude再去調GitHub、Jira、Linear、資料庫、CRM等各種系統。

對員工來說，未來可能不再需要記住幾十個企業軟體的入口，而是只需要記住一個名字：@Claude。

正如TechCrunch所分析的那樣，Anthropic真正想做的，不只是讓Claude寫程式碼，而是讓它理解組織內部的知識、流程和協作關係，並深度嵌入企業工作流。

這也是當前企業AI競爭的新方向。

微軟有Graph和Copilot，Snowflake、Databricks希望成為企業知識底座，Glean則試圖建構連接模型與企業資料的智能層。

不少網友也是表達了相同的看法，Anthropic確實是正在向不同的應用場景進發。

大家爭奪的，本質上都是企業內部那些難以顯式記錄、卻真實存在的組織知識。

在部署方式上，Claude Tag目前率先登陸Slack。

對此，Slack總經理Rob Seaman在聲明中表示：

這意味著“AI可以被多人共同使用”。過去那些只能在私聊裡完成的人機協作，如今可以直接在團隊頻道中公開進行，所有成員都能看到AI的思考過程、任務進展和最終結果。

在隱私和權限管理方面，Anthropic也做了嚴格設計。

管理員可以決定Claude能夠訪問那些工具、那些資料，以及出現在那些頻道中。

Anthropic將其稱為不同的“Claude身份”——

銷售團隊使用的Claude不會記住工程團隊的資訊，工程團隊也無法訪問銷售相關的資料和工具，所有記憶與權限都被嚴格限制在各自的範圍內。

完成權限配置後，團隊成員即可直接開始使用。

管理員不僅可以設定組織級和頻道級的Token預算，還能夠查看Claude執行過的全部操作記錄，以及每項任務的發起人。

目前，Claude Tag已經向Claude Enterprise和Team使用者開放Beta測試。

企業只需完成Slack連接、工具授權和預算設定等步驟，即可投入使用。未來30天內，Claude Tag也將逐步取代現有的Slack版Claude應用。

據路透社消息，Anthropic還計畫在未來幾周內將這一功能擴展到更多協作平台。

當然了，在各大社交媒體平台上，Claude的這次更新也引發了類似前段時間4o下線的景況。

在Reddit上，官方部落格下面首當其衝的就是AI對評論區的總結：

大多數人的意見是：我們才不在乎呢，還是把Fable重新加回來吧。

而在具體的評論中，Fable回來也成了主旋律。

不少推特網友也是表示，不要隨便更新。

所以，大家怎麼看Claude這波更新？    (量子位)

2026年4月起，MLCC（多層片式陶瓷電容器）管道價格大幅上行，核心驅動來自AI算力需求爆發、VR200 架構提升器件價值、行業供需失衡、日韓原廠集體提價、原材料成本上行多重因素共振。本輪需求確定性、產品技術壁壘均優於歷史周期，我們結合中高端產品產能擴張周期測算行業供需缺口至少維持至2028年。

國信網際網路觀點：1）預計2026H2供需缺口實質顯現並擴大，原廠將全品類漲價。當前原廠僅對部分產品小幅漲價，主因消費電子需求疲弱導致原有大客戶接受度低、AI 高容產品尚未進入大規模出貨階段，且日系廠商受過往周期漲價失敗經驗影響，調價態度偏謹慎。預計2026H2供需缺口實質顯現後，將迎來第一波全品類原廠漲價，預計幅度約 30%-50%，AI 高容與轉產擠出的中容消費料號漲幅居前。

2） AI相關產能擴產周期較久和門檻較高，當前以轉產為主，但消費級產能轉產給AI約有5-10倍“折算效率”。目前原廠年化擴產計畫約10-20%以上，但高端產能擴產門檻較高、整體擴產周期需1.5至2年。短期供給調整以產能轉產為主，下半年廠商將把消費端相近規格的中高容產能轉向AI領域，從產線轉產到良率穩定爬坡完成僅需半年，其中村田轉產偏保守，三星電機、太陽誘電更為激進。

3）本輪高端高容產品領漲，技術壁壘高的龍頭廠商將充分受益，預計持續周期將至少延續到2028年，顯著長於上輪周期。AI相關產能擴產周期較久和門檻較高，本輪行情與2018年MLCC 超級周期均為需求爆發疊加供給收縮共振，但2018年由消費電子、礦機驅動呈全品類普漲；本輪由AI伺服器需求驅動，呈結構性分化，高端高容產品領漲，技術壁壘更高、掌握高端技術的龍頭廠商將充分受益，其漲價策略偏保守。AI相關產能擴產周期較久和門檻較高，我們結合中高端產品產能擴張周期測算供需缺口預計至少延續至2028年（樂觀至2030年）。

投資建議：行業高端產能緊缺周期拉長、漲價邏輯循序漸進落地，海外高端MLCC龍頭企業將受益於本輪AI高容MLCC產品緊缺，量價齊升、利潤率改善。國產廠商受益於海外供給緊缺帶來的訂單外溢、產品漲價帶來的利多。

風險提示：AI落地不及預期、價格上漲不及預期、海外產能落地提速、管道價格回落、原料漲價、國內擴產致行業競爭加劇。

1. MLCC市場火熱，為何村田、三星電機、太陽誘電等原廠只針對部分產品漲價且幅度有限？

目前正處在AI相關MLCC需求爆發、AI新客戶引入階段。對傳統大客戶（消費級客戶）來說，下游消費電子需求疲弱、暫不接受漲價。對AI客戶來說，高容MLCC尚未進入“大規模出貨”與“全面斷供”階段，也傾向“能供貨再漲”。預計下半年隨著轉產和AI產品放量將迎來供需缺口實質顯現並擴大，預計原廠將全品類漲價。

①　消費類客戶接受度弱：除AI、新能源車與普通伺服器尚可外，手機/白電等消費電子需求整體疲軟，原廠與原來大客戶的漲價商談暫未獲得認可。

②　AI高容MLCC尚未全面放量，提價意義有限：原廠指出AI MLCC本身已處於高價，且尚未進入大規模出貨階段；當前更多是交付不足，短期提價無法解決供貨，AI客戶也傾向“能供貨再漲”。

③　2018/2022歷史原因，日系漲價極度謹慎：有2018年周期與2022年漲價失敗的前車之鑑，相關廠商漲價偏謹慎，日本廠商（太陽誘電等）等待龍頭村田先調價才會跟隨。

2. 後續MLCC廠商漲價的預期，以及管道端的漲幅？

原廠後續漲價預期：當前部分原廠針對AI專用高容產品提價約15%~35%，隨著2026年三季度供需缺口實質顯現，預計第一波原廠平均全品類提價或達30%-50%，根據36氪，AI高容（0603 100μF、0402 47μF）與日韓轉產擠出的中容消費料號（如0201 1μF、0201 2 2μF）上漲會更高；預計第二次漲價在2027年，不會再一年內反覆調價。

管道端漲幅與傳導：根據36氪報導，目前管道端全品類平均漲幅已經達到30%-70%，緊缺料號達2-3倍以上；但最新高端AI MLCC（如0603 107/100μF）基本不在國內流通，現貨市場有價無市。

3. 頭部原廠產能擴張與轉產計畫如何？落地的周期和瓶頸怎樣？

由於擴產周期較長，未來一年轉產將先於擴產兌現，中樞供給的真正緩解可能要到2028年才能顯現。

（1）擴產幅度與節奏：實際落地約10%-15%，以AI伺服器相關的高容/超高品質產線為主

①　村田：追加約800億日元MLCC投資（分兩財年），26Q1業績會計畫就AI伺服器相關MLCC進行緊急產能增設約800億日元（FY2027已批准400億日元），使FY2027年MLCC產能同比提升略超+20%。

②　三星電機：天津工廠2026年擴產約20%，菲律賓新廠規模約為現有產能1.5倍；中期年化增速約10%。

③　太陽誘電：維持年化10%-20%擴產，並削減部分車規產能轉向AI伺服器供貨。

（2）轉產範圍與時間點：下半年普遍開始轉產，各家策略差異明顯

①　廠商策略差異：根據各公司一季度業績會，村田保守、優先擴產滿足AI並維持消費供給。三星/太陽誘電更激進，計畫分別將約15%/30%以上消費產能切向伺服器領域。下半年頭部原廠如三星/太陽誘電等將密集開始轉產。

②　相近尺寸/容值平台才能快速轉至AI：集中在0201/0402/0603的1μF、4。7μF、22μF、47μF等消費級中高容規格（4V-16V），車規線獨立且利潤良好，原則上不做轉產。

（3）落地周期與核心瓶頸：轉產在落地周期與所需資金上具備顯著優勢

①　周期角度：根據36氪，擴產周期“下單-安裝-偵錯-量產”至少1年，疊加核心裝置（流延/疊層/高端塗布機）交期0.5-1.5年，整體擴產周期在一年半甚至兩年以上。從產線轉產到良率爬坡完成僅需半年。

②　資金制約：擴產所需資金較多，2022-2025下行期利潤低，擴產資本開支受限。

4. 消費級相近尺寸和容值的MLCC才合適轉產給AI，為什麼認為消費級低容MLCC產品也會普漲？

低容會“被動上漲”的核心是“產能擠出與級聯轉移”。AI用MLCC主要由與其“相近尺寸/容值平台”的消費線快速切換（AI所需MLCC尺寸與容值區間較廣），並不直接來自1μF以下的低容產線。日韓龍頭將消費中高容產線轉向AI領域後，國內、台系廠商為填補1–10μF供給缺口，會將自有低容產能轉產至中高容規格，進而對低端低容產品形成二次產能擠出；疊加管道恐慌性補庫行為，低容MLCC價格被動跟漲。

消費級低容MLCC預計價格漲幅會顯著低於高容以及與AI共線產品。目前全鏈庫存低位，交付周期延長，管道/現貨先行推升中高容，並向低容擴散；與伺服器共線的消費物料（10μF、22μF等）管道端提價已經較為顯著。

5. AI相關MLCC轉產後產出比與價值量怎樣變化？

6. 復盤2018年MLCC超級周期，原廠和管道端的漲幅、漲價持續的周期？

2018年漲價行情從年初持續至年末，主漲價周期約8個月，完整景氣修復周期跨度達2年。根據新浪財經、電子工程世界EEWorld報導，2017年下半年部分規格率先漲價，2018年全品類同步上行，三季度市場均價觸頂，較年初漲幅約60%。2018年四季度開始回落2019年快速去庫存下行，較峰值跌幅超過50%，2019年下半年逐步走穩。行業從去庫存到恢復正常利潤區間的完整周期，可延續至2019年末甚至2020年。

根據公司歷史公告口徑，整體周期內原廠多採取多輪、小步快走的節奏、日系廠商顯著保守，具體如下：

①　三星電機較早提價：第一波約+20%–30%，後續多輪溫和跟進。

②　國巨多輪上調，漲價幅度明顯：在0805/0603 104等通用品領域有絕對話語權，配合控製出貨，後期形成“價高者得”的拍賣式定價。

③　村田後期小幅漲價：起初不以漲價為主，聚焦高容/車規，僅在後期對不盈利低容小幅跟進提價“幾十百分點”。

④　其他公司基本未顯著漲價：TDK、太陽誘電提價不明顯，因上輪周期較短。

管道端現貨與代理價格顯著領先於原廠合同價調整，部分通用品在極端階段上10x–25x（不同口徑），但並非全品類一致。同期公告亦顯示2018年市場均價較年初約上漲60%甚至更高，反映不同規格與階段的差異化（國巨、村田公告口徑vs電子工程世界EEWorld報導現貨價格）。

7. 預測本輪MLCC行情的漲幅和持續性？與2018年周期的異同？

本輪行情的需求端受益於AI伺服器帶來的MLCC量、價齊升，增長空間與持續性顯著更高。2018年為全品類普漲，由消費電子、礦機需求驅動。本輪行情源於AI需求激增，供給收縮來自巨頭產能向高端轉產，從而帶來消費級擠出。根據此前外發報告《AI伺服器架構升級驅動MLCC量價齊升:MLCC供需與核心公司盈利彈性測算》，在當前當前全球AI資本開支超過兆美金，測算全球算力晶片出貨量從2026到2030年CAGR 24%。整體AI伺服器的MLCC需求量五年CAGR預計為55%-64%，考慮到MLCC單顆平均容值也有約一倍的提升，AI伺服器的MLCC價值量/市場規模增速五年CAGR有望超過85%-100%。

本輪AI需求聚焦高性能/中高容產品，技術壁壘更高、掌握高端技術的龍頭廠商將充分受益，其漲價策略偏保守。2018年周期通用、低中容、標準化高的產品漲價明顯，MLCC龍頭漲價幅度較弱，本輪顯著以中高容需求為主、向中容/部分低容擴散。根據Trendy Tech Tribe（日本電子產業媒體），AI需求主要依賴日韓系龍頭廠商，本輪頭部原廠對部分AI產品小幅調價、常規品仍未統一調價，管道全品類均價已上漲，但遠低於2018年極端漲幅，AI最新高端料號基本不在國內流通，限制現貨炒作。我們預計不會像2018年一樣現貨沖頂速度快、但持續時間短；本輪原廠合約價傳導較慢，回落預計也更慢。

AI相關產能擴產周期較久和門檻較高，我們測算供需缺口預計至少延續至2028年（樂觀至2030年，顯著長於上輪周期）。原廠年化擴產計畫約20%以上，但高端產能擴產門檻較高、周期較久。根據36氪，正常擴產周期≥1年，流延/疊層等核心裝置交期半年以上。產能轉產給AI約有5-10倍“折算效率”，也限制了供給增長。因此我們測算2028年擴產產能大規模落地、才有望緩解供需缺口。

8. 為什麼2018年國巨和村田MLCC價格漲幅差別巨大？

根據新浪財經，2018年周期，國巨在0805/0603 104等低容通用品擁有定價權，控製出貨並引入“價高者得”的管道機制，放大現貨漲幅；村田聚焦高容/車規，低容產品本就不具備成本優勢且策略保守，作為龍頭調價偏謹慎。

①　產品結構不同：2018年，漲價最高的是通用、低中容、標準化程度高、管道流通性強的品類。國巨在這類產品上暴露度更高。相對而言，村田更強在高容、小型化、高可靠與車規/工業領域。

②　定價策略不同：國巨的定價風格在周期中更具進攻性，通過控製出貨、提高現貨議價權、放大流通端價格彈性。而日系基於維護長期客戶/反壟斷風險傾向“寧退出、不激烈漲價”，由此與台系“價格彈性最大化”形成對照。村田在高規格產品上的做法更偏向維持產品組合升級、改善結構性ASP，而不是推動同類產品出現劇烈全面提價。

③　客戶結構與管道屬性不同：國巨通用品流通性高，管道價格更容易被放大；村田大量產品進入大客戶和高端應用，其合約和客戶認證約束更強，價格調整節奏更慢。

9. MLCC市場中AI伺服器和其他類型的出貨量/收入份額分別是怎麼樣的？

根據此前外發報告《AI伺服器架構升級驅動MLCC量價齊升:MLCC供需與核心公司盈利彈性測算》，AI相關MLCC當前出貨量佔比約為5%，但產能佔比已達約10%（高端料產能佔用顯著）。且AI在“產能佔用/價值量/毛利貢獻口徑”的權重遠高於數量佔比，是行業利潤中樞上移的關鍵引擎。後續伴隨著原廠擴產/轉產，預計2027年AI相關MLCC產能佔比市場總產能將達到25%-40%。

10. Rubin採用穩壓系統，是否對MLCC需求減少？

Rubin背板搭載VPD垂直供電+TLVR耦合電感穩壓方案，雖能減少單路GPU供電所需MLCC數量；但整機GPU功耗大幅提升、配套模組數量擴容、供電電壓域增多，整體MLCC總需求反而提升。GB300到Rubin NVL72整機架MLCC需求數量增長約80%，47μF+高容值產品在Rubin中的佔比超過30%，而GB300不足20%。 說明整體系統並沒有減少去耦與濾波需求，反而因為功耗和供電複雜度提升，使得對高容和高價值MLCC的依賴更強。

從板級架構看，AI伺服器主機板上MLCC的關鍵核心價值區域是GPU/HBM封裝去耦區。根據此前外發報告《AI伺服器架構升級驅動MLCC量價齊升:MLCC供需與核心公司盈利彈性測算》，因其要求在極小空間內提供高容值，典型規格是0402 47μF、0603 100μF，價值量顯著高於其他區域； 其次是高壓直流供電架構區，需要大尺寸、高耐壓MLCC，如1206 106/107。

行業高端產能緊缺周期拉長，漲價邏輯循序漸進落地，海外高端MLCC龍頭企業將受益與本輪AI高容MLCC產品緊缺，量價齊升、利潤率改善。國產廠商受益於海外供給緊缺帶來的訂單外溢、產品漲價帶來的利多。    (材料匯)

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