高盛：MLCC已成为AI服务器物料清单第三大成本项仅次于GPU与存储芯片
高盛指出，MLCC已成为AI服务器物料清单中第三大成本项，仅次于GPU和存储芯片。其技术迭代进入微型化与高容值的双重极限模式，生产设备和核心原材料依赖内部研发，导致扩产弹性极低，年增长率仅10%左右，难以满足AI爆发式需求。
在AI产业链中，下一个可能出现的“供给瓶颈”究竟是什么？这已成为当前业界最令人困惑的问题。高盛近期给出了一个颇为出乎预料的答案——既非光模块，也非HBM，而是一个看似微不足道的小型元件：多层陶瓷电容器（MLCC）。
6月1日，高盛分析师Nelson Armbrust在一份研究报告中揭示了这一关键点。他明确指出，在当前的AI服务器物料清单（BOM）成本构成中，MLCC已悄然跃升至第三位，仅次于GPU和存储芯片。这一排名本身便释放出强烈信号：当众人目光聚焦于算力和带宽时，一颗小小的电容器正悄然成为整个产业链上的“隐形瓶颈”。
更值得关注的是行业竞争格局的变化。针对AI服务器中紧邻GPU/ASIC的“低压高容量”MLCC，技术演进已进入“双重极限”模式：一方面，必须在极其受限的PCB板空间内实现器件的极致微型化；另一方面，还需将容值提升至上限。这绝非简单的工艺改良，准入门槛已被拉升至相当高的水平。
高盛另一位分析师Allen Chang则点明了真正的制约因素——MLCC行业的生产设备与核心原材料，很大程度上依赖于企业自身的内部研发。换言之，扩产并非简单采购几条现成生产线就能完成，它受限于内部工程专家的数量与经验积累。结果便是全行业的产能扩张弹性极度刚性，年增长率被锁定在约10%的低水平。对于AI领域爆发式增长的需求而言，这一数字显然远远不足。
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