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MLCC價格暴漲？最近華強北的現貨市場，已經開始出現熟悉的味道。 如果大家還記得2025年下半年到2026年的記憶體行情，應該會發現很多現象正在被動元件身上重演。當時市場一開始只認為HBM會缺貨，後來缺貨一路擴散到DDR5、DDR4、LPDDR甚至模組市場，最後演變成全面性的供給緊張與價格上漲。華強北作為全球電子零組件最敏感的現貨市場之一，往往比法人報告更早反映真實供需變化。 這次MLCC的邏輯其實更加直接。 AI伺服器每一代平台升級，對高容值、高耐壓、高可靠度MLCC的需求都呈倍數成長。從GB200到Rubin，再到未來800V HVDC架構，高階被動元件的使用量持續向上攀升。產業鏈近期已陸續傳出調價訊號，而AI相關MLCC需求未來幾年仍有非常大的成長空間。 很多人認為只有AI伺服器使用的高階MLCC會缺貨，我反而覺得這是最容易犯下的錯誤。 因為當龍頭廠商將有限的產能與資本支出優先配置到高毛利、高規格產品時，真正產生缺口的往往是原本供應消費電子、工業、車用與通訊市場的中低階產品。這不是需求突然暴增，而是供給結構正在改變。 當年記憶體市場也是如此。市場最初只看到HBM缺貨，卻忽略HBM擠壓成熟製程產能的效應，最後DDR4價格一年漲幅甚至超過HBM想像，許多原本被認為不會缺貨的產品反而漲得最兇。 更重要的是，很多人低估了供給端的難度。 日本廠商雖然擁有技術優勢，但擴產並不是一句話的事情。土地、人力、設備、認證週期都存在限制。當有限的新增產能遇到數以百計AI伺服器機櫃所帶來的需求增幅，產能自然會往高階產品集中，中低階供給被擠壓幾乎是必然結果。 所以我認為，現在市場看到的可能還只是第一階段。 第一階段是高階AI MLCC漲價、第二階段是供給重新配置、第三階段則是中低階產品開始出現追價、搶料與安全庫存拉高的連鎖反應。而這一切最快7月就會發生。 過去長期追蹤這個產業的人，反而容易被過去十幾年供過於求的經驗束縛。產業最大的機會，往往來自於結構改變，而不是歷史重演。 AI正在改變的不只是GPU與記憶體，也正在重新定義被動元件產業未來十年的供需平衡。沒錯，又是這次不一樣，這次又是要漲十年，酸民又要說每次都不一樣，只能說你不相信，就一次又一次的錯過。

外媒開始討論MLCC會不會複製HBM需求推升記憶體的行情，從股價表現、外資調升目標價到產業漲價訊號，確實跟去年9月之後的記憶體有不少相似之處。花旗6/8將國巨目標價一口氣從495上調超過三倍至1500元，背後反映的核心觀點，就是AI正在推動被動元件產業進入一個新的結構性成長階段。 過去MLCC最大的需求來源是手機與PC，一支手機約使用800至1500顆MLCC，一台筆電約800顆，一台電動車約1萬顆。AI資料中心出現後，需求規模完全改變。GB200 NVL72機櫃約使用15萬顆MLCC，Rubin平台提升至接近90萬顆，未來Rubin Ultra仍有大幅增加空間。除了數量增加，高容值、高耐壓、高可靠度產品的占比持續提高，單機櫃MLCC價值量從H100時代約3000美元提升至GB200的12000美元，Rubin Ultra有機會達到40000美元以上。 產業最大的變化來自供給端。AI伺服器使用的高階MLCC需要更薄的介電層、更高的堆疊層數以及更嚴格的可靠度要求。普通MLCC大約100層上下，高階AI產品已經提升到500層、1000層甚至1400層以上。製造週期由原本約26天拉長至50天以上，良率同步下降。一顆高階MLCC所消耗的產能約為普通產品的4倍，當Murata、三星電機、TDK等主要供應商將產能轉向AI產品後，整體產業可供應的有效產能開始收縮。 近期很多產業訊號，外媒傳出Murata調漲15%至35%，太陽誘電調漲6%至13%，三星電機停止報價等待新價格，華新科發出漲價通知，TDK則在法說會提到AI被動元件相關營收未來五年有機會成長10倍。各家公司的說法雖然不同，但共同指向同一件事情：AI需求正在持續吸收高階產能，供需平衡逐漸改變。 花旗這次特別強調的重點並非單一產品漲價，而是多產品同步受惠。除了MLCC之外，晶片電阻與鉭電容同樣受惠於AI供電架構升級。報告預估國巨MLCC、晶片電阻與鉭電容未來幾年ASP年複合成長率分別達20%、16%與25%，並將2028年EPS預估拉高至43元以上。當高階產品占比持續提升，價格上漲與產品組合優化將同時推升獲利能力。 從產業結構來看，AI對MLCC的影響與當年HBM帶動記憶體產業的邏輯有許多共通點。需求快速成長、高階產品消耗大量產能、產業集中度高、供給擴張速度落後需求增長，最終形成價格與獲利同步上升的循環。差別在於MLCC應用範圍更廣，從AI伺服器、車用電子、工業設備到消費電子全面涵蓋，因此影響範圍遠大於單一終端市場。 如果未來兩到三年Rubin、Rubin Ultra以及800V HVDC架構持續推進，市場看到的將不只是AI伺服器MLCC需求增加，而是整個被動元件產業供需結構的重新平衡。花旗將國巨目標價提高到1500元，本質上反映的是市場開始用AI基礎設施供應鏈的角度重新評價國巨，而非單純以傳統被動元件公司的景氣循環來看待這家公司。這也是近期外資報告持續上修獲利預估與評價倍數的主要原因。 算力推動GPU、CPU、記憶體需求，而算力需要電力，又推升PSU、被動元件、功率元件需求，這兩道主軸已成為AI時代最受惠的焦點。

之前提到 AI 帶動的被動元件需求，最後很可能重演記憶體產業這兩年的供給擠壓與漲價循環。很多人認為 MLCC 只是成熟元件，不可能出現像 HBM、DDR5 那樣的結構性缺貨，但最近幾家外資的大幅調升目標價與產業報告，開始讓市場重新理解這件事的本質。 從摩根士丹利、JPMorgan、CLSA這幾份最新國巨報告來看，現在產業看到的已經不只是AI帶來需求增加，而是AI正在改變整個被動元件產業的供需結構。除了國巨，昨天華新科也發出漲價函，去年發的漲價函在反應銀價上漲的成本提升，而現在雖然也是説因應成本上漲，但已經開始反應供需吃緊。 過去一台GB300 NVL72機櫃約使用32萬顆MLCC，而下一代Rubin VR200 NVL72已經來到超過57萬顆，增加接近80%。若以金額計算，單一機櫃MLCC價值量從約1,530美元提升至4,320美元，增幅超過180%。其中高容值47uF以上MLCC占比從不到20%提升到超過30%，代表真正消耗產能的高階產品需求正在快速放大。 問題不只是需求增加而已。高容值、高耐壓MLCC的製造時間遠高於一般產品，同樣產能下能做出的顆數大幅下降。JPMorgan甚至直接指出，AI用高階MLCC消耗的生產資源可能是一般MLCC的3到5倍。 這就開始出現和記憶體產業一模一樣的現象。當三星電機、村田、太陽誘電等龍頭把更多產能往AI產品移動，原本供應消費電子、工業、網通、一般伺服器的中低階MLCC反而開始出現供給缺口。最近供應鏈已經陸續傳出ODM、通路商開始提前拉貨建立庫存，而部分料號甚至出現三星直接拒接大單的情況，市場開始擔心MLCC成為下一個AI供應鏈瓶頸。 這也是為什麼CLSA直接把這次行情形容成重演2017~2018年被動元件超級循環。CLSA認為目前Book-to-Bill已經超過1.3倍，交期拉長到1520週，通路商提前備貨，現貨價格開始雙位數上漲，與2017-2018年供給缺口擴大的環境極度相似，因此將國巨目標價調高至1080元。 摩根士丹利則把國巨目標價調高到1010元，認為市場雖然已經大漲，但故事還沒結束。報告中直接提到，目前ODM與通路商正在盡可能取得更多MLCC庫存，避免未來AI伺服器出貨時被MLCC卡住。 JPMorgan則把國巨目標價調高至1000元，並認為這一輪AI需求帶來的漲價循環可能比2018年更健康、更長。因為當年的缺貨主要來自車用需求與供給失衡，而現在的核心動能來自AI資料中心、GPU叢集、電源管理與高階運算基礎建設。 更重要的是，市場開始發現國巨受惠的不只是MLCC。JPMorgan認為未來真正可能帶來獲利驚喜的，反而是晶片電阻、電感與鉭質電容。國巨透過併購KEMET後已成為全球鉭質電容龍頭，而AI伺服器對電源穩定度要求極高，使鉭電容需求快速上升。JPMorgan預估AI相關營收占比未來幾年將持續提升，而鉭電容價格近年已經維持雙位數成長。 摩根士丹利甚至指出，鉭氧化物原料價格自2025年底以來已經上漲超過100%，未來仍有進一步漲價空間。 而除了國巨之外，台灣市場最近也開始看到華新科正式發出漲價通知函，宣布自6月起針對電阻及部分電容產品進行價格調整。當外資開始同步上修獲利、上修評價、上修目標價，而供應鏈開始出現拒單、拉貨、備庫存、漲價函同時發生時，這代表市場正在從「AI需求增加」進入「AI開始改變供需結構」的階段。 當一個VR200機櫃需要57萬顆MLCC、數千顆鉭電容、大量電感與電阻的時候，真正的變化其實是整個電子零組件產業鏈都開始被AI重新定價。記憶體過去1年發生的事情，正在被動元件產業慢慢重演。 而這一次，市場開始發現，缺的可能不只是算力。缺的還有支撐算力運作的每一顆元件。

800V HVDC的到來，代表AI資料中心正式開始從「算力競賽」進入「電力基礎建設競賽」。當未來單櫃功耗從現在100~150kW往300kW、500kW甚至1MW發展，整個電力架構、供電模組、電源轉換、保護元件、儲能系統、被動元件規格都必須全面升級。 過去市場看被動元件，大多聚焦手機、PC、車用需求，但800VDC架構出現後，被動元件需求開始進入另一個層級。因為高壓直流供電最大的挑戰並不是送電，而是穩壓、保護、濾波與瞬態電流控制。AI GPU從待機切換到滿載時，瞬間電流變化極大，資料中心內部需要大量高耐壓、高容值、高頻特性的MLCC、Polymer Capacitor、Film Capacitor與Power Inductor去吸收瞬態雜訊與穩定供電。 未來被動元件需求有幾個結構性變化： 第一，高壓化。 從傳統48V、54V逐步往400V、800V架構發展，高壓MLCC、高壓薄膜電容、高壓功率電感需求將快速增加。過去很多被動元件廠商主要競爭容量與價格，未來競爭門檻開始轉向耐壓、耐熱與壽命認證。 第二，高容值化。 AI GPU、HBM、CPU功耗越來越高，瞬態電流控制變得極端重要。未來高容值MLCC將大量出現在GPU模組、Power Shelf、Power Rack與電池備援系統周圍。這也是為什麼近兩年很多日系廠商持續往0201、01005、高容值產品推進。 第三，高溫化。 AI資料中心大量導入液冷後，局部環境溫度持續上升，高溫規格被動元件需求快速增加。未來不是能不能做MLCC，而是能不能在125℃甚至更高溫環境下維持穩定特性。 第四，儲能化。 800VDC架構與BESS（Battery Energy Storage System）結合度非常高，未來AI資料中心會有更多超級電容（Super Capacitor）、EDLC、高功率薄膜電容作為瞬間功率緩衝層。因為AI運算負載波動遠大於傳統企業伺服器，需要更快的能量釋放速度。 第五，單位MW被動元件用量大幅提升。 市場過去習慣用「一台伺服器有多少MLCC」思考，但未來應該改成「每MW算力需要多少被動元件」。當AI資料中心從100MW擴張到1GW等級時，即使單機規格不變，整體需求量也會呈現指數級成長。SemiAnalysis認為AI資料中心正進入超大規模建設期，而800VDC本質上就是為GW級AI工廠準備的電力架構。 800V HVDC下半年開始成為未來AI Factory標準，受惠範圍會一路往下延伸到電源管理、功率半導體、電池儲能、電感、MLCC、薄膜電容甚至整個配電系統。未來AI資料中心競爭的核心不只是算力，而是每一度電能不能轉換成更多Token。當產業開始追求Tokens per Watt，電力效率本身就會變成下一輪AI基礎建設投資重點。