伴随AI产业链价值的重新评估，对电路板层面细微之处的关注度也日益增强。MLCC，即多层陶瓷电容器，在5月下旬以来，相关概念股如风华高科、三环集团、国瓷材料等表现强劲，成为资本市场的新焦点。
MLCC，全称为Multi-layer Ceramic Capacitor，是一种能够在极短时间内进行电荷储存与释放的贴片电容，主要功能是稳定电源、滤波、进行旁路和耦合操作。大众对MLCC的广泛认知，可以追溯到六年前英伟达推出的一些旗舰显卡，这些显卡在出现问题时，技术人员发现部分高性能显卡因采用成本较低的POSCAP电容而出现故障，而使用MLCC的显卡则表现稳定，印证了MLCC在电子产品中优越的性能。
尽管其重要性显而易见，但长期以来MLCC作为基础元件，其在整个电子产品中的价值量并不突出，未能成为产业的核心关注点。然而，随着AI产业的蓬勃发展，整个产业链都迎来了价值重估。摩根士丹利近期的一份报告指出，英伟达新一代Rubin VR200平台显著提升了MLCC的价值，同时日韩主流厂商的产能利用率已接近饱和，高端MLCC市场出现供应紧张及价格上涨的趋势。
AI硬件系统正将许多过去深藏于物料清单中的基础元件推向台前。除了GPU、HBM、光模块等核心组件，随着算力密度的提高和电流波动的加剧，电源稳定性、信号完整性、以及对散热环境的适应性等底层需求变得尤为关键。因此，一系列不直接参与计算但对计算稳定性至关重要的上游环节，也开始成为市场热点。
当前MLCC市场的火爆，是如同传统电子产业的短暂繁荣，还是会随着AI产业的深度发展而持续走强？这正是一个新故事的开端。
核心而言，MLCC的价值博弈并非仅仅体现在硬件成本上，更在于其对系统稳定性的保障。MLCC的基本作用是储能、释放电荷、过滤噪声及稳定电压，这些功能对于维持复杂电子系统的正常运行至关重要。
在传统被动元件市场中，行情变化常与消费电子产品的库存周期紧密相关。然而，AI技术的发展打破了这一平衡。AI服务器的需求激增，不仅意味着设备元件用量的增加，更重要的是单一元件规格要求的同步提升。这种增长逻辑在于，AI GPU的扩展加剧了电力传输压力，上游供电系统采用更高电压，而GPU本身不能直接承受，就需要MLCC等元件辅助进行电流转换，确保系统运行的稳定。
从用量上看，通用服务器主板通常使用1800至2500颗MLCC，而八卡AI服务器主板则需要15000至25000颗。高端机柜，如GB200 NVL72，MLCC用量高达约44.1万颗，VR200单机柜用量更是接近60万颗。这些MLCC被广泛应用于电源系统、计算板、交换板以及高速互连环境中。
摩根士丹利的报告进一步揭示了MLCC的增值潜力。在Nvidia NVL72的物料成本构成中，MLCC从GB300平台的1530美元飙升至VR200平台的4320美元，增幅高达182%。相较之下，PCB、ABF载板和电源等其他环节虽然也有显著增长，但MLCC的增幅格外引人注目。这表明，原本用量大、单价低、弹性强的周期性元件，正因AI而获得新的市场地位。
中金公司预测，2026年和2027年AI服务器MLCC需求量将分别增长87%和88%；同期，服务器MLCC整体需求量有望分别增长49%和61%。村田也预计，到2027财年，服务器MLCC需求将是2025财年的两倍，2025至2030年间年均复合增长率约为30%。
值得注意的是，尽管MLCC应用广泛，但AI服务器对MLCC的需求是有效的增量，因为它有着特定的应用门槛。高端MLCC与普通消费电子MLCC存在显著差异。在GPU、CPU、内存和网络芯片同时高负载运行时，电流波动剧烈，板级电源管理更为复杂。MLCC需要提供精准的去耦、瞬时补电、滤波及稳压功能。这要求MLCC具备更高的功率密度、更强的电压稳定性和可靠性，同时在紧凑的板卡设计中，对小型化、高容值、耐高温和高可靠性的需求也日益增长。高端MLCC的单价可能是普通消费级产品的三到五倍，甚至更高。这一趋势在汽车电子、功率半导体和连接器等领域也曾出现，即当终端系统价值显著提升时，过去不起眼的基础元件会重新获得议价能力。
高端MLCC的市场有效供给短期内难以迅速扩张，其真正瓶颈在于高端产能。高端与低端产品间的差距不仅体现在价格、销售规模和客户认知度上，更体现在生产者的地位差异上。MLCC的稀缺并非源于总体产能不足，而是高端有效产能的匮乏。即便有产能，也难以迅速获得AI服务器客户的认证，并稳定供货。这种资质壁垒限制了众多零配件企业进入高端市场。
根据公开信息，村田预计到2025年底，其整体MLCC产能利用率将达到90%至95%，AI相关订单量已是现有产能的两倍。进入2026年，随着VR200等产品的量产推进，高端产能预计将进一步紧张，导致高端MLCC的交货周期从4周延长至16至24周，部分型号甚至超过半年。
作为行业两大国际领先企业，村田预计其电容产品在2026年平均售价将同比上涨5%至10%；三星电机亦表示将通过战略性定价实现5%至10%的涨价。尽管市场潜力巨大，但可供选择的供应商却寥寥无几。由于MLCC制造过程繁琐且此前价值量不高，长期深耕此领域的企业数量有限，使得高端MLCC的供应难以迅速扩张，其根本原因在于高昂的制造门槛。
MLCC的生产看似简单，实则涉及粉体材料、介质层控制、叠层工艺、烧结技术、电极体系、良率稳定和产品一致性等多个复杂环节。产品越小型化、容值越高、耐压越高，工艺难度就越大。加上前述的资质壁垒，AI服务器和汽车电子等高价值应用场景要求供应商经过长期的认证流程，并持续证明产品的一致性。
当前市场关注的国内参与者，例如风华高科、三环集团等，虽然拥有相关业务或发展潜力，但其业务尚未完全进入高端供应链。例如，风华高科在股价连续攀升后于5月25日发布公告，明确表示公司未直接与英伟达开展业务合作。尽管MLCC产品占公司总营收约40%，但其中高端MLCC产品营收仅占MLCC总营收的35%至40%，即公司总营收的约15%。
对于这些拥有历史积累和创新意愿但尚未完全把握市场机遇的国内厂商而言，机遇与挑战并存。
机遇在于，AI服务器需求的快速增长使得国际领先厂商的产能利用率已处于高位，客户自然会寻求更具弹性的供应体系。过去，高端客户不愿轻易更换供应商，并非国内企业缺乏能力，而是原有供应链稳定，缺乏切换动力。现在，交货周期延长、价格上涨和产能紧张，为国内厂商争取认证和订单创造了宝贵的机会。
然而，挑战在于高端MLCC的技术门槛不会因市场叙事而降低。客户更看重批量一致性、可靠性记录、交付稳定性和产品规格的完整性。企业即使能生产某一款产品，也不代表能长期参与客户平台的迭代；获得阶段性订单，也并非真正进入了核心供应链。
因此，判断国内MLCC企业的发展前景，需密切关注三个关键指标：一是高端产品收入占比是否持续提升；二是AI服务器、汽车电子等高价值客户是否形成实质性的批量供货；三是毛利率的改善是否主要来源于产品结构升级。这些指标将决定企业是在享受周期性红利，还是在建立长期的市场竞争优势。资本市场在短期内关注行业景气度，但长期价值则来源于景气度带来的产业地位提升。经过市场的洗礼，即使未来遭遇行业低谷，具备核心竞争力的企业也能够实现迅速反弹。
MLCC的价值重估深层含义是，AI产业链的价值泛化。从资本市场的轮动和众多机构的调研来看，AI硬件产业链最初的价值集中在显性算力环节，如GPU、HBM、先进封装、光模块和高速交换芯片，这些环节决定了模型训练和推理的性能上限，也最容易被市场识别。然而，随着AI基础设施进入大规模建设阶段，电源、散热、连接、PCB、材料和被动元件，以及更上游的材料和制造环节，都在迅速获得关注。MLCC的重估正是这一过程的明确信号。由于这种全产业链的扩散在短短一年内完成，风险也随之显著增加。
AI服务器本质上是一种高功耗、高密度、高价值的复杂系统。其稳定运行不仅依赖于GPU的性能，还取决于板级供电、信号完整性、热管理、连接质量和基础元件的可靠性。一个机柜的价值越高，客户对因基础元件导致的停机、返修或交付延误的容忍度就越低。因此，过去成本被极度压缩的零部件开始获得可靠性溢价。
与市场炒作的“市梦率”不同，这种溢价在许多环节是可以量化的。并非所有零部件都会获得同等的价值提升，我们认为它应该具备三重特征：第一，关系到系统稳定；第二，替换成本较高；第三，有效供给无法迅速扩张。从长远来看，这些环节很可能有着相似的命运：需求爆发带来收入弹性，供给紧张带来价格弹性，最终只有具备深厚技术和客户壁垒的企业才能获得长期利润。短期行情属于行业整体，而长期价值则归属于少数具备竞争优势的公司。
因此，无论是MLCC还是其他零配件，关键在于关注从传统消费电子的周期性需求转向AI服务器和汽车电子等高价值需求，从普通产能竞争转向高端有效产能竞争，以及通过不可替代性获得溢价。宏观来看，这实际上是人工智能产业对传统产品构建形式的一种挑战：人们曾以为人工智能的电力瓶颈是为数据中心输送更多电力，但在实际升级中，人们发现让电流在“最后一厘米”保持稳定同样至关重要。即使这“最后一厘米”由一个比指甲还小的部件保护，穿过它的电流也承载着人类最伟大的智慧信息，并将最终护送这些信息，到达世界的每一个角落。