MLCC：AI算力竞赛中被低估的关键角色
一、微小元件如何左右AI发展命脉
这个部件的尺寸比米粒还要小。它就是MLCC——多层片式陶瓷电容器。业界称之为"电子工业大米"，意味着它像米饭一样无处不在、不可或缺，却极其廉价，甚至按重量计价。
然而，一个隐秘的转变正在悄然发生。
在AI算力竞争的幕后，这颗不起眼的小部件，正从"电子大米"蜕变为"AI能效的守门人"。它的供需格局正被三股力量同时撕裂：英伟达、华为，以及光通信产业。
二、大摩拆解Rubin机架：发现被忽视的关键
摩根士丹利在最新英伟达Rubin机架拆解报告中，揭示了一个少有人注意的细节。一台Rubin机架售价约780万美元，较上一代GB300近乎翻倍。但若拆解来看，价值增长最显著的并非GPU本身。在所有组件中，MLCC价值量增幅排名第二——从1530美元飙升至4320美元，涨幅达182%。
一台AI服务器的MLCC用量已达57至58万颗。而AI在整体MLCC市场的需求占比尚不足10%。正是这不到10%的增量，正在引发整个产业链的结构性短缺。
这个故事远比想象中精彩。
三、英伟达：算力巨兽的"电容渴望"
先从英伟达谈起。
从GB200到GB300，再到下一代Rubin平台，AI服务器的MLCC装载量持续攀升。行业调研数据显示，一台72卡配置的GB200服务器，整机柜MLCC用量约45万颗。到GB300，升至约48万颗。而Rubin平台预计将达到57至58万颗。
增量源自何处？三方面：GPU计算板的电容需求增长；电源侧滤波和储能需求增长；新增的DPU和高速网卡模块，每个还需额外增加60至80美元的MLCC。
不仅数量在涨，规格也在升级。
Rubin平台的高容值MLCC占比将从35%提升至40%以上。高容值的含义是：同等体积下储存更多电荷——这正是AI芯片高功耗、大电流场景的刚需。
四、华为韬定律：殊途同归的另一条路
另一边，华为的路线同样在推高MLCC需求，但逻辑截然不同。
2026年5月，华为董事何庭波在IEEE国际电路与系统研讨会上提出"韬定律"。核心是"时间缩微"——通过"逻辑折叠"技术，将芯片电路从平面转变为立体多层结构，在无需最先进EUV光刻机的情况下，大幅提升晶体管密度。
麒麟2026芯片，晶体管密度提升53.5%，从每平方毫米1.55亿颗增至2.38亿颗。
这与MLCC有何关联？
逻辑折叠将芯片做成"千层饼"，内部供电通道变得更窄、更密集。这带来一个问题：对电压纯净度的要求变得极为严苛。任何供电噪声都会被密集的晶体管放大。唯一解决方案是在芯片周围贴装更多、更小、更高性能的MLCC，进行贴身滤波和储能。
换言之，英伟达靠堆规模拉动MLCC用量，华为靠堆密度拉动MLCC规格。两条路径，殊途同归。
五、光通信：第三条增长曲线
还有第三条路径——光通信。
AI数据中心内，几十万张加速卡间需海量数据交换，铜缆已不堪重负，必须升级至800G乃至1.6T的高速光模块。而在每个高速光模块中，信号频率极高，必须堆叠超低损耗的射频MLCC来进行滤波和去耦。
达利凯普正是专注射频微波MLCC的企业，AI数据中心光模块的升级为其带来独立于服务器主线之外的增量需求。
英伟达、华为、光通信——三条路径，三个技术方向，最终都将压力传导至同一底层元器件。这颗元器件，就是MLCC。
六、供应端：寡头垄断下的结构性失衡
理解了需求，再看供应。这是整个故事的关键所在。
全球MLCC市场呈现高度寡头垄断格局。日本村田制作所一家占据近40%份额，韩国三星电机约20%，太阳诱电15%至18%，TDK约15%。剩余不到10%，才是所有国产厂商的份额总和。
更关键的是，各家赛道不同。村田的核心市场是手机消费电子、汽车和AI工业服务器；太阳诱电主打服务器和工业电源；TDK重点布局汽车和电源。国产厂商呢？目前仍以中低端通用品为主。
七、不足10%的需求，搅动整条产业链
当前MLCC行业最核心的矛盾，不是总量不足，而是结构错配。
AI服务器需要的高端MLCC，是高容量、高耐压、低ESL——即低等效串联电感——的特殊品种，利润率远高于普通电容。于是，全球主要MLCC厂商都在做同一件事：将低容值产能转换为高容值产能。
但这种转换是有代价的。低容转高容，需在相同尺寸里堆叠更多陶瓷介质层，对印刷和堆叠设备精度要求大幅提升。转产后，设备产出效率下降20%至30%，整体良率也会下滑。
结果如何？高容产能在扩张，但产能爬坡没那么快，高容依然紧缺。原本过剩的中低容产能，因被抽走，反而也开始紧张。
还有加速因素：日韩厂商正主动退出利润薄、竞争激烈的中低端规格。他们退出的订单大量外溢，但国产厂商的产能无法立刻承接。订单转移和供应链重构过程拉长了全品类交期。
可见，AI需求仅占MLCC整体市场不到10%，却通过"产能虹吸"和"订单外溢"两条路径搅动了整个产业链。
八、涨价才走到中途
这不可避免地带来了涨价。
高端MLCC自2025年底进入涨价通道，截至2026年5月，累计涨幅在15%至35%之间。但放在更长的时间坐标里看，当前价格水平距上一轮景气高峰仍有相当距离。
涨价背后的核心矛盾是产能的刚性滞后。高端MLCC产线从建设到投产普遍需要18至24个月，设备交期本身又受上游精密加工环节制约。2026年全年基本没有大规模高端产能释放，供给侧响应远跟不上需求侧扩张。
目前，日系大厂稼动率已拉至95%左右，交期普遍延长至16至20周，部分高容品类的供需缺口仍在扩大。台系和国内厂商的新产线已在规划建设中，但受设备交期和调试爬坡限制，实质性产出最早要到2027年才能体现。
因此，AI需求仅占MLCC整体市场不到10%，但引发的"产能虹吸"和"订单外溢"已将整个产业链的供需格局彻底重塑。这轮景气至少延续至2027年上半年。
九、产业链上游：需求从元器件向材料端传导
好，需求和供给的逻辑都已理清。接下来是这篇文章最有信息增量的部分——MLCC需求暴增，压力会向何处传导？
答案在其上游。
十、陶瓷粉体：MLCC的核心原料
MLCC的核心材料是陶瓷介质粉体。它决定了电容的容量、耐压和可靠性。
高端AI级MLCC必须使用超细、高纯度的钛酸钡配方粉。国瓷材料在全球MLCC陶瓷粉体市场的占有率超过25%，国内市占率超过60%。
公司正在规划5000吨高端粉体产能，目前已建成1500吨，剩余产能预计明年全部落地。扩产方向聚焦AI服务器和车规领域。
其控股子公司国瓷赛创还生产光模块用的TEC冷却陶瓷基板，目前验证进展顺利，年内有望实现订单落地。这意味着其在MLCC粉体和光模块散热两条线上都产生了需求。
十一、离型膜：一层薄膜的百亿市场
MLCC生产过程中还需一种核心耗材——离型膜。
MLCC制造需将陶瓷浆料涂布在离型膜上形成超薄介质层，然后再一层层叠起。AI服务器MLCC要求介质层越来越薄、层数越来越多，这对离型膜的精度要求也随之飙升。
斯迪克是国内MLCC离型膜的主要供应商，也是国内唯一实现小于1微米介质厚度超高端产品通过两家头部MLCC厂商验证的企业。其良品率达92%，而行业平均水平为85%。
2025年，斯迪克电子级薄膜材料营收同比增长48%，销量同比增长40%。全球MLCC离型膜市场空间到2027年预计达到277亿元人民币。
十二、镍粉与射频：两个细分领域的需求变化
再看两家上游公司的情况。
博迁新材是全球超细电子级镍粉的主要供应商之一。MLCC内部电极需使用极其微细的金属粉体。AI服务器MLCC越来越"多层化"——层数越多，镍粉消耗量呈倍数级增长。博迁的业务节奏与AI硬件升级节奏密切关联。
达利凯普专注于射频微波MLCC。这类产品主要用于高频信号传输场景。在AI数据中心内，800G和1.6T高速光模块大规模铺开，对高频低损耗的射频MLCC需求激增。达利凯普在这个细分领域实现了国产替代。
十三、国产MLCC制造：仍需时间
最后说一下国产MLCC制造端的两位主力——三环集团和风华高科。
它们是国内MLCC的主要生产商，也是国产高容MLCC的第一梯队。三环的高容产品占比约25%至30%，风华的占比约20%。两家都在加速攻克AI服务器所需的高端规格。
但需客观地说：国产高容MLCC在性能上已可适配AI服务器需求，但目前还未进入英伟达、英特尔等海外主流供应链。它们更多是在国内服务器厂商的辅助模块——如风扇、交换机——里批量使用，在主板核心端的渗透率仍然很低。
差距不在参数，而在长期稳定性的信任门槛。这个门槛需要时间和批量交付记录来慢慢跨越。
十四、毫厘之间的产业变迁
所以，我们来做个总结。
过去MLCC是"电子工业大米"——按斤称，几分钱一颗，没人关心它从哪里来。
但现在，在AI算力密度和能效要求双重挤压下，这颗微小的电容正成为决定系统能效天花板的关键一环。它的角色变了，它在产业链里的重要性也跟着变了。
从产业链视角来看，更上游的材料环节——陶瓷粉体、离型膜、超细金属粉体——技术壁垒更高、客户粘性更强，竞争格局也更稳定。
十五、几点观察
第一，AI对MLCC的需求不是脉冲式的，而是结构性的、可持续的。英伟达、华为、光通信，三条路径在同时推高需求。
第二，供给侧的响应是滞后的、有摩擦的。高端产能扩张需要时间，低端产能被抽走造成的紧张也不会很快缓解。这一轮供需错配至少会延续至2026年底。
第三，MLCC产业链的变化在更上游的材料环节表现得更为明显。材料端的技术壁垒和客户粘性更高，竞争格局更稳定。
这场AI驱动的产业变迁不在芯片本身，而在毫厘之间的基础元器件和它背后的材料体系。
MLCC的故事才刚刚开始。
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长林荟
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