扼杀人工智能繁荣的 0.02 美元零件

要点

• 看不见的瓶颈：单个 NVIDIA GB300 AI 服务器需要大约 30,000 个多层陶瓷电容器 (MLCC)，是智能手机的 30 倍。一个完整的 NVL72 机架大约使用 441,000 个。
• 两家公司的瓶颈：村田制作所和三星电机共同控制着 84% 的 AI 服务器级 MLCC 产量。仅村田制作所就持有45%的股份。
• 需求超过供应：Murata 的 AI 服务器 MLCC 订单查询运行速度约为其产能的两倍。 2026 年 4 月 1 日，价格上涨 15-35%，这是三年来的首次大幅上涨。
• 没有快速解决办法：村田制作所于 2026 年 4 月竣工了一座耗资 470 亿日元的新生产大楼，但主要针对汽车和工业领域。人工智能服务器级容量扩张仍将持续多年。中国的替代品仍然被排除在高端市场之外。

没人谈论的部分

每个关于人工智能 (AI) 基础设施繁荣的故事都遵循相同的剧本：NVIDIA 无法使图形处理单元 (GPU) 足够快、高带宽内存 (HBM) 稀缺、电网超载、数据中心用地不断消失。

都是真的。但隐藏在 GPU 头条新闻之下的是一个电子供应链之外几乎没有人关注的瓶颈，这个瓶颈可能会像芯片短缺一样有效地延迟服务器部署，而系统中的空闲时间甚至更少。

它是比米粒还小的陶瓷片：多层陶瓷电容器（MLCC）。

MLCC 不计算任何东西。它存储并释放微小的电荷爆发，消除电压纹波，否则会烧毁运行人工智能模型的精致芯片。服务器主板上的每个处理器都被数百或数千个处理器包围，像防御边界一样排列在芯片周围。如果没有它们，GPU 就会消耗电力，电压会下降几毫伏，计算就会失败。

问题在于规模。一部智能手机包含超过 1,000 个 MLCC。传统服务器使用几千个。超大规模企业正在争相部署的 NVIDIA GB300 AI 服务器大约需要 30,000 个。这是智能手机的 30 倍，大约是传统服务器的八倍。

如果将其扩展到整个机架，数字就会变得荒谬。一个 NVL36 机架需要大约 234,000 个 MLCC。旗舰级NVL72液冷机架，微软、谷歌、Meta竞相部署的配置，功耗约为441,000。

而且几乎全部来自两家公司。

84% 双头垄断

全球MLCC市场由日本和韩国制造商主导。总部位于京都的村田制作所拥有全球 MLCC 产量的 40% 以上。三星电机 (SEMCO) 约占 18%，其次是 TDK，约占 12%，太阳诱电和国巨各约占 10%。

但全球市场份额低估了人工智能领域的集中度。当您将镜头缩小到 AI 服务器供电所需的高电容、低 ESL（等效串联电感）MLCC 时，市场就会缩小为双头垄断：村田制作所 (Murata) 占 45%，三星 (Samsung) 占 39%。

也就是说AI服务器MLCC市场84%的份额掌握在两家公司手中。就背景而言，NVIDIA 在 AI 训练 GPU 市场的份额通常被认为是垄断的 80-90%。 MLCC 双寡头处于同一联盟，但受到的关注只是一小部分。

这种集中的原因是物理学。 AI 服务器级 MLCC 不是商品部件。它们需要专门的陶瓷介电配方、超薄层堆叠（在生产前沿的单个芯片中最多有 600 层）以及等效串联电阻 (ESR) 和 ESL 的严格公差，这些公差决定了电容器对 GPU 纳秒级电流需求的响应速度。制造它们需要多年的工艺改进。你不能简单地建立一个新工厂并开始生产它们。

中国 MLCC 制造商（风华、三环等）的全球市场份额已从 2019 年的 6% 大幅增长至 10% 左右。但他们仍被排除在高端市场之外。行业报告指出，中国进入者“仍然被排除在要求符合 AEC-Q200 和低 ESL 指标的汽车和数据中心插座之外”。他们在大宗商品领域展开激烈的价格竞争，在智能手机领域比日本供应商低出 15-25%。但对于NVIDIA B300平台实际需要的部件，中国却没有替代品。

挤压：订单量是原来的 2 倍

村田制作所最近的财报清楚地描绘了这一情况。在该公司2025财年第三季度报告（涵盖2025年10月至12月，于2026年2月2日发布）中，电容器部门收入同比增长10.1%，主要受到服务器需求的推动。电容器的订单出货比达到1.12，这意味着订单比出货量高出12%，并且仍在加速增长。

更广阔的前景更加严峻。 Digitimes 2026 年 2 月的行业报告发现，村田的 AI 服务器 MLCC 订单查询（不仅是确认订单，还有来自客户的活跃需求信号）的运行速度约为当前产能的两倍。该公司高端 MLCC 生产线的利用率为 90-95%。三星和太阳诱电均在80%以上。

村田社长中岛纪夫在财报电话会议上直言不讳地说：“2026年，一个非常大的挑战是如何生产以及在多大程度上满足客户的需求。”

2026 年 4 月 1 日，村田将其 AI 服务器和汽车级 MLCC 产品线提价 15-35%，这是该公司三年来首次大幅提价。据报道，三星电机 4 月份的增长率为两位数。

现在市场已经两极分化。用于智能手机和消费电子产品的商品 MLCC 仍然持平甚至疲软，因为这些领域的需求低迷。但人工智能服务器级和汽车级MLCC存在结构性短缺，通货膨胀已经蔓延到无源器件的其余部分：铁氧体磁珠和电阻器等银和铜含量高的元件已上涨15-20%。分析师称之为“剪刀差”（商品持平，高端飙升），它反映了本网站在 The RAMpocalypse 中介绍的 DRAM 动态，其中 AI 对 HBM 的需求蚕食了其他所有产品的供应。

钽电容器市场从不同的角度讲述着同样的故事。钽聚合物电容器在人工智能服务器供电中发挥补充作用，处理电压调节链中的不同点。国巨旗下基美电子控制着全球钽电容产量的40%以上，该公司在12个月内已3次提价。松下紧随其后，从 2026 年 2 月开始加价 15-30%。总体而言，无源元件供应链正在闪烁红灯。

BOM 数学：为什么 0.02 美元的零件要花费数十亿美元

单个 MLCC 的成本在两美分到两美元之间，具体取决于规格。乍一看，两美分的零件涨价 35% 与价值数万美元的 GPU 相比似乎无关紧要。

但数学却表明事实并非如此。一个 NVL36 机架需要大约 234,000 个 MLCC，一个 NVL72 需要大约 441,000 个 - 每个机架的 MLCC 总成本为 2,500 美元到 4,600 美元，具体取决于配置和爬升情况。在部署数千个机架的超大规模企业中，无源元件费用高达数千万。虽然 GPU 和高带宽内存在 AI 服务器物料清单 (BOM) 中占主导地位，但 MLCC 已成为最大的单一无源元件成本，并且随着每个机架数量的攀升，它们对机架级定价的总体影响正在迅速增长。

然而，成本并不是真正的问题。可用性是。

您无法运送包含 30,000 个所需电容器中的 29,999 个电容器的服务器。每一个缺失的 MLCC 都是装配线上不完整的服务器。当需求信号以 2 倍容量运行时，该需求的很大一部分根本无法在原始时间表上得到满足。这不是价格问题。这是一种门控约束，类似于 2021 年芯片短缺期间 0.50 美元的微控制器如何支撑 50,000 美元的汽车。

NVIDIA 自己的 Blackwell 平台积压订单证实了这一点。截至 2025 年末，B200 和 GB200 已售罄，直至 2026 年中期，据报道积压数量约为 360 万台。即使 NVIDIA 和台积电 (TSMC) 解决了每个 GPU 和封装瓶颈，服务器仍然无法发货，除非无源元件供应链为每个机架提供数十万个电容器。

钽过去的幽灵

这种情况以前也发生过。

2000 年底，在互联网繁荣的顶峰，全球电子行业首先遇到了钽电容器短缺的问题。互联网基础设施正在以极快的速度部署。无线通信呈爆炸式增长。服务器需求激增。而钽粉的供应，即保持其运行的电容器的原材料，却无法跟上。

交货时间激增。价格飙升。 OEM（原始设备制造商）开始双重订购和三次订购以确保分配，这将需求信号夸大了实际需求的三到四倍。制造商看到订单激增，投资大规模产能扩张，直到 2001 年 2 月，供应商仍在为下半年严重的钽电容器短缺做好准备。然后互联网泡沫破灭了。需求崩溃，双重订单消失，整个行业面临产能过剩和价格暴跌的局面。

村田制作所和三星都经历过这个周期。萧条的机构记忆影响着他们 2026 年的资本配置决策。

看看村田制作所的资本支出：2025 财年为 2500 亿日元（约合 17 亿美元）。该公司于 2026 年 4 月 3 日在岛根县出云子公司竣工了一座占地 70,000 平方米的新 MLCC 生产大楼，投资额为 470 亿日元。但该工厂主要针对汽车、工业和消费电子领域，而不是人工智能服务器级部件。菲律宾一家晶圆厂通过全面的 AEC-Q200 汽车认证，增加了 20% 的东南亚产量。

村田正在投资，但它是按照自己的条件进行投资。其扩张计划是经过深思熟虑的：为其所知的细分市场（汽车、工业）建立广泛的产能，而人工智能服务器级 MLCC 产能的增加则更加谨慎。该公司尚未宣布近期完成的专用大规模 AI 服务器 MLCC 扩建计划。

这种谨慎是有历史原因的，而且是双向的。 2000 年的钽周期告诉零部件制造商，繁荣时期的需求信号往往会因双重订购而夸大。如果当前的 2 倍需求信号中的一些反映的是超大规模企业的库存配置，而不是真正的最终用途需求，那么激进的扩张可能会导致 2001 年破坏利润率的产能过剩。村田的克制是押注当前需求激增的某些部分是人为的。

然而，结果是人工智能超大规模企业现在需要容量。即使一小部分需求被夸大，结构性短缺也是真实存在的，村田能够提供的产品与市场需求之间的差距最早在 2028 年之前不太可能缩小。

结构失调

这里更深层次的原因是激励措施错位。

NVIDIA、微软、谷歌和 Meta 正在进行一场资本支出军备竞赛，向基础设施投入数千亿美元，押注人工智能收入最终将证明这些支出是合理的。他们的动机是速度：尽可能快地部署机架、训练下一个模型、抢在竞争对手之前占领市场份额。

村田的动力是生存。它目睹了零部件的繁荣转为萧条。它预计 2025 财年的营业利润率约为 15%（健康但不是特别高），并计划通过避免过度投资来保护该利润率。其2025财年的收入预测为1.8万亿日元（约合120亿美元），同比增长3.2%：稳定，而非爆炸性增长。

从村田的角度来看，在多年的时间内提高价格 15-35% 并扩大产能是合理的做法。从超大规模企业的角度来看，这是对万亿美元赌注的痛苦延迟。

真正的反驳是，无源元件是具有多种替代品的商品。如果村田和三星无法供应，其他制造商就会介入。但高端市场的数据并不支持这一点。目前中国厂商在AI服务器插座领域的涉足还很少。村田制作所、三星电机和太阳诱电等巨头的运营利用率均已超过 80%。没有闲置产能在等待。

村田制作所还开始将业务多元化，从电容器转向人工智能服务器电源模块，目标是从这些产品中获得约 500 亿日元（约合 3.32 亿美元）的收入。该公司不仅仅是一家无源元件供应商。它将自己定位为人工智能服务器电力传输的垂直整合看门人。

接下来会发生什么

村田预计，到 2030 年，AI 服务器 MLCC 需求将以 30% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，总需求将达到 2025 年水平的 3.3 倍。

如果这一预测成立，那么当前的短缺并不是高峰，而是全球无源元件制造向人工智能进行结构性重新分配的开始，就像DRAM向HBM重新分配一样，这已经在蚕食智能手机内存供应。

近期的数学是无情的。即使 Izumo 在线建设，Murata 宣布的扩张仍以低两位数百分比增加产能，而 AI 服务器 MLCC 需求预计每年增长 30%。扩张并没有缩小当前的差距。有意义的过剩产能（如果真的出现）是 2028 年至 2030 年的故事。

对于超大规模企业来说，这意味着人工智能基础设施的建设将以最慢的组件速度进行。该组件越来越不再是 GPU 或内存。就是没有人放到关键路径上的陶瓷芯片。

对于投资者来说，无源元件供应链可能是人工智能行业中最被低估的“镐和铲”游戏。村田制作所的股票（TYO：6981）的交易估值更符合成熟工业公司的典型估值，而不是历史上最热门技术建设的垄断看门人的估值。

对于整个人工智能行业来说，这个教训与汽车行业在 2021 年学到的教训是一样的，当时一块 50 美分的芯片支撑着一辆价值 5 万美元的卡车：供应链的强度取决于其最被忽视的环节。

0.02美元的电容器已成为价值数万亿美元的产业中最容易被忽视的关键部件。京都和水原的两家公司正在决定人工智能热潮的实际发展速度。

资料来源 (14)

• finance.biggo.com Murata FY2025 Q3 Earnings Call Summary (BigGo Finance)
• trendforce.com Murata Predicts AI Server MLCC Demand to Double
• trendforce.com Murata Confirms April 1 Price Hike on Key Components
• digitimes.com AI Server MLCC Orders Double Capacity (Feb 2026)
• digitimes.com Demand for AI Infrastructure Spreads to MLCCs
• digitimes.com AI Server Boom Strains Tantalum Capacitors
• en.theblockbeats.news BlockBeats: Murata 35% Price Increase Analysis
• trendforce.com Tantalum Capacitor Rally, Panasonic Hikes 15-30%
• digitimes.com Yageo/Kemet Third Tantalum Price Hike
• passive-components.eu China MLCC Makers Reach 10% Market Share
• iconnect007.com MLCC Market Splits in Q1 2026
• digitimes.com Murata to Mass-Produce Power Modules for AI Servers in 2026
• eetimes.com Tantalum Capacitor Suppliers Wary About Demand (2000 shortage)
• digitimes.com MLCC Prices to Climb as AI Demand Hits Full Capacity