事項 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。

最近，大模型公司DeepSeek突然發佈了兩大全新招聘崗位，一個是6月9日上線了“IDC設計規劃工程師”崗位，另一個是4月份上線資料中心高級維運工程師和高級交付經理崗位，工作地點不在杭州，而在內蒙古烏蘭察布。 看似普通的招聘啟事，卻在業內掀起不小波瀾。 因為，這是DeepSeek成立以來，首次公開招聘直接負責計算基礎設施營運與交付的實地崗位。這也意味著，這家純演算法研發企業開始走向自建算力中心的道路。 要知道，過去DeepSeek的算力主要來自於“租賃”，這種輕資產模式一度被業內視為演算法創業公司的標配，既規避了動輒數十億的前期投入，又能靈活應對業務規模的波動。但如今風向突變，從“輕裝上陣”到“重資產砸錢”的轉向，釋放了一個全新的產業訊號：

外媒消息，阿里巴巴集團主席蔡崇信(Joe Tsai)於當地時間6月18日(周四)亮相巴黎VivaTech 2026 科技大會。他發表了題為“Look East: China’s AI Ascent and the Full Stack Advantage”的演講，並在VivaTech x Bloomberg Awards環節進行了深入對話，系統闡述了阿里對 AI 未來的判斷。 (圖片來源於網路) 這場對談釋放出的訊號非常清晰：阿里要講的並不只是“全面投入AI”，而是解釋其All in AI背後的底層邏輯。蔡崇信認為，AI的長期價值仍未最終定型，未來價值可能沉澱在晶片、雲基礎設施、大模型，也可能沉澱在應用和產業場景。因此，阿里選擇的不是單點押注，而是圍繞整條AI價值鏈進行全端佈局。 一、AI不是軟體市場，而是50兆美元生產力市場

建設發電設施本身也面臨瓶頸。 台北時間6月3日，據《華爾街日報》報導，美國科技公司正投入前所未有的巨額資金用於建設大型資料中心，Google母公司Alphabet計畫募資800億美元就是最新一例。然而，即便科技巨頭們已籌集的資本規模不斷擴大，在AI競賽中如何有效投入這些資金卻變得越來越不確定。 供應鏈延遲交付、許可審批之爭以及電力供應不足等問題，已導致美國資料中心的建設落後於原定時間表，而且這一差距在近幾個月進一步擴大：摩根大通上個月的一項分析發現，計畫在2027年完工的資料中心容量中，超過60%尚未開工建設，另有7%已經延期。 這似乎形成了一個悖論：如果超大規模雲服務商連已經宣佈的許多項目都無法破土動工，那麼即便華爾街再願意提供數千億美元資金，又能有多大作用呢？

伯恩斯坦（Bernstein）最新報告估計，利用Nvidia即將推出的Vera Rubin架構建構1吉瓦（GW）AI資料中心容量，總成本約為470億美元，凸顯出下一代AI基礎設施資本投入日益龐大的趨勢。 報告估計，一個典型的Vera Rubin NVL72機架成本約為910萬美元，高於市場普遍引用的800萬美元。 分析師將這一差距主要歸因於記憶體成本的上升，尤其是高頻寬記憶體（HBM）。預計到2027年Rubin系統大規模部署時，HBM價格將大幅攀升。 據測算，每個機架的記憶體與儲存成本約為320萬美元，GPU仍是最大成本項，約為400萬美元。網路基礎設施預計貢獻約120萬美元，冷卻與供電成本各約15萬美元。

01.DeepSeek招聘IDC工程師，將規劃GW級資料中心 2026年6月3日，據媒體報導，中國人工智慧公司DeepSeek預計將在首輪融資中籌集約500億元人民幣（約74億美元），投後估值或達4000億元人民幣（約590億美元）。創始人梁文鋒計畫個人出資200億元，騰訊、寧德時代等企業考慮分別投資100億元和50億元，其他潛在投資者包括國家級人工智慧基金、網易、京東等。 在融資資訊後的幾天後，DeepSeek 發佈招聘“IDC 設計規劃工程師”的資訊，這一職位直接指向資料中心規劃、機房基礎設施架構設計、電力系統、製冷系統、網路基礎設施以及容量規劃等底層工程能力。 DeepSeek 希望該工程師參與資料中心園區規劃、機房規劃和基礎設施架構設計，並對電力、製冷、機櫃、網路等方案進行評審與最佳化。招聘資訊還特別提到液冷、高密度供配電、模組化建設、智能維運等方向。

據彭博社援引知情人士報導，中國正起草一項五年期國家AI資料中心網路建設計畫，總投資規模約2兆元人民幣（約合2950億美元），要求至少80% 的基礎技術（包括AI晶片）來自華為等本土供應商。該藍圖由國家發展和改革委員會牽頭，中國移動、中國電信將負責營運大部分設施，並計畫於2028年建成統一的算力網格。 資金來源依賴主權債和超長期特別國債，若計入電網升級，總資本需求可能突破5兆元。然而，融資並非最大難題，真正的瓶頸在於本土加速器的實際供應能力。80%的國產化要求實際上排除了輝達和AMD產品，中國AI算力擴容的上限將由中芯國際的物理產出決定。中芯國際當前最穩定的先進節點仍是等效7奈米的N+2工藝，產能利用率已超過93%，留給新需求的余量極為有限。 另一大制約是高頻寬記憶體。國內HBM供應嚴重不足，限制了華為昇騰類加速器的組裝。華為去年出貨約81.2萬顆AI晶片，2026年處理器營收目標為120億美元，其自身供應鏈已難以維持該增速。據估計，到2030年中國本土供應商僅能覆蓋全國AI晶片需求的約76%，而該市場規模預計將達670億美元。 中國已通過多輪政策收緊對外國晶片的限制：去年8月要求資料中心至少50% 的晶片來自本土；11月進一步規定政府資助項目完全停用外國加速器，據稱進度不足30%的新建項目被要求拆除輝達、AMD和英特爾部件。

台北時間6月8日，輝達官宣與多家韓國科技企業達成合作，它們分別是SK海力士、SK電訊、斗山集團、LG集團、NAVER。其中，人工智慧、機器人技術是重點合作領域。 韓國是亞洲製造業強國，擁有晶片、電子、汽車等優勢產業。黃仁勳表示，晶片製造將越來越多地由人工智慧和機器人技術驅動，可以將在韓國發明的機器人技術和物理AI技術應用於工業領域。此前在2025年10月底訪問韓國時，輝達宣佈與韓國三大企業集團——三星、SK集團和現代汽車集團達成合作，共同打造人工智慧（AI）工廠。 此次合作消息發佈後，“物理AI”在中國A股市場也引發了關注，當天相關概念股持續走強。目前，有多家上市公司涉及物理AI概念，如中望軟體、凡拓數創、天娛數科、能科科技等盤中漲停，索辰科技、漢鑫科技、奧比中光均漲超10%。 瞄向物理AI