一組看不懂的字母“MLCC”,如何成了撩動百億資金的市場新貴?

AI算力狂飆突進,指甲蓋大小的MLCC竟成百億資金爭奪的“守門員”。

AI產業鏈的價值重估終於推進到了電路板的“最後一釐米”。

5月下旬以來,MLCC概念股持續上漲,風華高科連續走強,三環集團、國瓷材料、火炬電子、順絡電子等公司被資金關注。成為一支讓人意外的產業勁旅。

MLCC是什麼?它的全稱叫多層陶瓷電容器 (Multi-layer Ceramic Capacitor),也就是電路板上的貼片電容,能在短時間內釋放或吸收電荷,主要起到濾波、旁路、耦合、諧振這些處理和穩定電流的作用。

大眾第一次對它產生系統性的認識,可能來自輝達。不過不是現在的AI產品,而是6年前,輝達當時推出的旗艦消費顯示卡3080和3090系列,出現了大批次的嘯叫、黑屏、崩潰問題。

不少使用者和技術博主經過研究,發現有問題的顯示卡普遍全盤採用成本較低的POSCAP電容;而沒有問題的顯示卡,則都採用了MLCC電容搭配POSCAP電容,甚至全MLCC電容。

雖然輝達當時的BOM中沒有硬性規定必須採用那種產品,但實際體驗證明,MLCC在電子產品中有更好的性能。

起初,這種優勢其實並沒有給它帶來很大的影響,因為從電子產品整體來看,它雖然重要,但作為基礎件的價值量有限,還不至於成為產業的明星。

直到最近,AI產業鏈爆火之後,“一人得道,雞犬升天”的景像在全產業鏈持續上演。因為隨著AI伺服器需求增長,大摩在最近的一份“網紅研報”中明確提到,輝達新一代Rubin VR200平台顯著提高了MLCC價值量,日韓龍頭產能利用率接近滿載,高端MLCC出現供給緊張和漲價跡象。

不僅僅是MLCC,AI硬體系統正在把過去隱藏在BOM表深處的基礎器件,頻繁地推到台前。GPU、HBM、光模組都只是最表層的元素,現在算力越密集,電流波動越劇烈,板級設計越複雜,電源穩定、訊號完整、熱環境適應這些底層環節就越重要,所以一大批不負責計算,卻影響計算能否穩定發生,甚至只是存在於上游的環節,都在成為熱點。

這個周期,是像傳統電子產業時代一樣曇花一現,還是能隨AI產業發展走得更遠?狂歡之下,一個新故事生根發芽。

MLCC價值博弈的關鍵,
是系統穩定性而非硬體價值

MLCC的功能並不神秘。它的基本作用是儲存和釋放電荷、過濾噪聲、穩定電壓。

被動元件行業過去最常見的行情來自庫存周期,也就是消費電子產業(比如手機)的周期性銷售波動。下游需求決定上游生產價值。

但AI打破了這個平衡,因為AI伺服器帶來的不是一般需求恢復,而是單台裝置元件用量和單顆元件規格的同時提升。

這個應用增長的邏輯是這樣的:AI GPU的擴展同時放大了上下游的電力傳輸壓力。上游於是採用更高電壓的配電,包括800伏直流電,不過GPU本身承受不了這種電流,所以需要下游採用更強的VRM、更緊湊的PDN和更激進的解耦響應來實現電流的轉換。這個轉換類似動態的波紋,需要MLCC作為保障系統穩定的一環。

從用量看,通用伺服器主機板大約使用1800至2500顆MLCC,八卡AI伺服器主機板需要15000至25000顆。而高端機櫃,比如GB200 NVL72的MLCC用量約44.1萬顆,VR200單機櫃約60萬顆。它們都要服務於電源系統、計算板、交換板和高速互連環境。

因此,日前走紅的一份來自Morgan Stanley的研報,明確提到了這部分增量的價值。在Nvidia NVL72物料成本中,MLCC從GB300平台的1530美元提高到VR200平台的4320美元,增幅達到182%。

對比一下其他環節的增量,PCB由35100美元提高到116730美元,增幅233%;ABF載板由11160美元提高到20340美元,增幅82%;電源由57600美元提高到76000美元,增幅32%。MLCC的絕對金額仍然不及GPU、記憶體、PCB等環節,但增幅很可觀。用量大、單價低、彈性強的周期元件,現在有了新身份。

據中金公司測算,AI伺服器MLCC需求量在2026年和2027年有望分別增長87%和88%;伺服器MLCC整體需求量在2026年和2027年有望分別增長49%和61%。村田也預計,FY27伺服器MLCC需求將達到FY25的2倍,FY25至FY30年均複合增長率約30%。

值得一提的是,你可以從MLCC的歷史中發現它應用廣泛,但AI伺服器對MLCC的需求之所以是有效增量,是因為它有一定的應用門檻,高端MLCC不等同於普通消費電子MLCC。

GPU、CPU、記憶體、網路晶片同時高負載運行,電流波動更加劇烈,板級電源管理更複雜。MLCC需要承擔就近去耦、瞬時補電、濾波和穩壓功能。功率密度越高,系統對電壓穩定和元件可靠性的要求越高;板卡設計越緊湊,對小型化、高容值、耐高溫和高可靠產品的需求越強。

高端MLCC單價可能是普通消費級產品的3至5倍甚至更高。這個邏輯在汽車電子、功率半導體、連接器和PCB中都出現過:當終端系統價值顯著提高,過去不起眼的基礎件會重新獲得議價能力。

有效供給無法迅速擴張,
真正的約束在高端產能

高端與低端之間總是有著天壤之別,這種差別存在於差價、銷量規模、客戶認知度,以及其生產者的地位差異之中。MLCC稀缺的原因,就是總產能並不等於高端有效產能。產能名義上存在,不代表能夠通過AI伺服器客戶認證,更不代表能夠穩定供貨。這種資質總是能卡住很多零配件企業。

公開資訊顯示,截至2025年底,村田整體MLCC產能利用率達到90%至95%,AI相關訂單量是現有產能的兩倍。進入2026年,隨著VR200等產品量產推進,高端產能預計進一步趨緊,高端MLCC交期由4周延長至16至24周,部分型號超過半年。

作為行業兩大海外龍頭,村田預計其電容產品2026年平均售價同比上漲5%至10%;三星電機表示將通過戰略性定價推動5%至10%的漲價。

雖然市場看到了這種機會,但能供選擇的標的並不多。由於MLCC此前價值量不高但製造煩瑣,真正長期深耕這個領域的企業只有少數幾家,所以高端MLCC供給難以迅速擴張,核心原因在製造門檻。

MLCC看似簡單,實際涉及粉體材料、介質層控制、疊層工藝、燒結技術、電極體系、良率穩定和產品一致性。越小型化、越高容、越高耐壓,工藝難度越高。此外還有前文提到的資質壁壘的影響,AI伺服器和汽車電子這類高價值場景,供應商需要經過較長認證,進入名單後也要持續證明一致性。

目前,市場追捧的國內參與者,例如風華高科、三環集團等,均有相應的業務或預期,但並不屬於對應的高端業務鏈。

比如,風華高科就在股價連續大漲後,於5月25日公告:公司未與輝達直接開展業務合作。公司MLCC產品營業收入佔公司整體營業收入的比例約為40%,其中高端MLCC產品營收佔MLCC產品總營收的比例約為35%—40%,佔公司整體營業收入的比例約為15%。

這些有歷史積累,有創新意願,但還沒有充分拿捏市場機會的國產廠商,實際上同時面對著機會與挑戰。

機會在於,AI伺服器需求增長足夠快,國際龍頭產能利用率已經處在高位,客戶自然會尋求更具彈性的供應體系。過去某些高端客戶不願意更換供應商,不一定是國內企業完全沒有能力,而是原有供應鏈穩定,客戶缺乏切換動力。現在交期延長、價格提高、產能趨緊,給國內廠商爭取認證和訂單創造了窗口。

而挑戰在於,高端MLCC不會因為一些敘事而降低技術門檻。客戶看的是批次一致性、可靠性記錄、交付穩定性和產品規格完整度。企業能做出某一款產品,不等於能長期參與客戶平台迭代;能獲得階段性訂單,也不等於真正進入核心供應鏈。

因此,判斷國內MLCC企業只需要緊密跟蹤三類資料即可:

第一,高端產品收入佔比是否提高;第二,AI伺服器、汽車電子等高價值客戶是否形成實質放量;第三,毛利率改善是否來自產品結構升級。

這三類指標決定企業究竟是在享受周期紅利,還是在贏得定位優勢。資本市場願意給予更高定價的,首先是行業景氣度,但長期來看,還是景氣度帶來的產業地位提升。經過時間洗禮,即便未來進入周期低谷,也會在反彈時一飛衝天。

MLCC重估的深層含義:
AI產業鏈的價值已經泛化

從資本市場的輪動狀況,以及大量機構的調研和判斷來看,AI硬體產業鏈最初的價值集中在顯性算力環節。GPU、HBM、先進封裝、光模組、高速交換晶片,這些環節決定模型訓練和推理的性能邊界,也最容易被市場識別。

但當AI基礎設施進入大規模建設階段,電源、散熱、連接、PCB、材料和被動元件。以及上游關聯的材料和製造,都在光速“飛昇”。MLCC的重估就是這一過程的訊號。而由於這種全產業鏈擴散實際上僅僅是在短短一年(大部分甚至是今年才被發掘)時間裡完成的,風險也就變得更加顯著。

AI伺服器本質上是一套高功耗、高密度、高價值的複雜系統。它的穩定運行不只依賴GPU性能,也依賴板級供電、訊號完整性、熱管理、連接質量和基礎元件可靠性。一個機櫃價值越高,客戶越不能接受因基礎元件造成的停機、返修或交付延誤。於是,過去被壓縮成本的零部件開始獲得可靠性溢價。

不過和市場炒出來的“市夢率”不同,這種溢價在很多環節是可以量化的。不是所有零部件都會獲得同等價值提升,我們認為它應該具備三重特徵:第一,關係到系統穩定;第二,替換成本較高;第三,有效供給無法迅速擴張。

從長期來看,這些環節很可能都有著相同的命運:需求爆發先帶來收入彈性,供給緊張帶來價格彈性,最終只有技術和客戶壁壘足夠深的企業才能留下長期利潤。短期行情屬於行業,長期價值屬於少數公司。

因此,MLCC也好,其他零配件也好,重要的不是當下“按計算器”式的線性外推,而是關注從傳統的消費電子等周期性需求轉向AI伺服器和汽車電子等高價值需求,從普通產能競爭轉向高端有效產能競爭,以及靠不可替代性獲得溢價。

往大了說,這其實是人工智慧產業對傳統產品建構形式的一種挑戰:大家曾經都以為,人工智慧的電力瓶頸是為資料中心輸送更多電力,但在實際升級中,人們發現讓電流在最後一釐米保持穩定同樣重要。

那怕這最後一釐米由一個比指甲還小的部件保護,穿過它的電流也正在承載著人類有史以來最偉大的智慧資訊,並將最終護送這些資訊,到達世界各地。 (環球老虎財經)