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（来源：港龍財眼）
高盛在最新内部会上表达了其对 AI 数据中心对 MLCC 需求驱动的乐观立场。MLCC 现在交易两个东西：一是 AI 应用驱动导致高端品类发生”价格重置“，另一个是高端产能转向 AI 以后，通用型 MLCC 供给变紧，现货价格开始上行。
AI 数据中心对 MLCC 的需求仍处在长期上行周期。AI 服务器用 MLCC 的整体可寻市场规模，FY25 到 FY28 预计增长 7.4 倍，2025 年 AI 服务器 MLCC 占比已经超过 10%，未来几年可能成为最大的单一应用端。
我们对此次会议进行部分整理，方便大家阅读，完整内容可在文末获取。
(高盛内部会原声)
1/要点摘要
我们对AI 数据中心对MLCC需求的驱动仍然非常乐观，预计这是一个长期且强劲的周期性催化剂。除了高端AI专用MLCC外，商品化 MLCC 的价格也开始出现显著上行，且不同产品类别的价格走势与利润率改善存在差异。
对个股的判断需结合估值与公司特定因素（如扩产计划、涨价能力等）逐家评估；即便基本面强劲，估值过高也需谨慎。我们持续看好日本与北亚供应链相关的MLCC厂商，但也强调在市场波动时需合理选择入场时点。
2/MLCC 行业与 AI 的关系（行业驱动）
AI 服务器正在成为 MLCC 的重要增量来源。我们预测未来几年用于服务器的 MLCC 用量将几乎每年翻倍，这一动能来自 AI 加速器（GPU/TPU 等）对高密度、多层与高规格电容的强烈需求。
以 2025 年为例，AI 服务器的 MLCC 占比已超过 10%，但未来几年可能成为最大的单一应用端，从而大量消耗行业产能并推高价格与利用率。
AI 应用驱动的需求不仅扩大体量，同时改变了产品组合，导致高端品类发生“价格重置”，这是对高端厂商最有利的环节。
AI服务器用MLCC的整体可寻市场规模，预计FY25至FY28年期间市场规模将增长7.4倍
3/数据中心内部的应用分区与影响
数据中心主要可分为两大用电/用料场景：
1）计算前端：以 GPU/TPU 为主，空间受限，需小型化与高密度电容，价格与毛利率较高，当前高端厂商（例如村田）在该区块实现了高价与高毛利。
2）电源供给：使用更高电压、较大容量的电容，除了 MLCC，还会用到铝电解、电解钽等其他电容类型；这个区块规模也在增长，但产品与玩家更为多样。
高端 AI 服务器用 MLCC 的单价（ASP）与毛利远高于传统 IT 用量，厂商因此优先将产能投向 AI 端。
AI服务器架构变化及内部结构示意图
4/价格（ASP）与分类洞见
我们把 MLCC 价格/产品类别分为三类：
1）AI 服务器 / 数据中心高端（高价且正在“价格重置”）：体积/密度变化带来单价与毛利显著上升，是最有利可图的部分。
2）中高端传统 OEM（例如智能手机或车用向、苹果、丰田等）：目前价格相对稳定，短期内未见显著波动。
3）商品化（低端）MLCC：由亚洲及中国本土厂商在价格上更具攻击性。近期我们观察到商品化 MLCC 的现货价已经呈现明显上涨——不同类别价格涨幅与持续性有别，不能简单以单一新闻概括全盘。
因此，市场上关于“价格上涨”的新闻容易产生误导，需按产品类别区分看待。
5/产能利用率与扩产难度
多数 MLCC 厂商当前产能利用率接近 90%。日本厂商的常规扩产节奏大约为每年 10–15%，在部分年份可见 15–20% 的扩产率。但因关键设备与材料常由厂商内部自制，对外购成套产线与第三方工程扩产依赖较小，扩产的工程能力与节奏受限，不容易快速把产能翻倍。如果 AI 数据中心需求如预期般每年倍增，那么 AI 端会吸收大量新增产能，使得整体供需在接下来的数年内维持紧张状态。
6/我们对定价、营收与估值的框架
1）公司层面目标价（示例）：我们将某些公司目标价基于 2028 年预估市盈率（P/E）约 30 倍作为基准，并考虑一倍标准差范围来表示波动区间。近期股价调整已使基于 2028 年的估值从更高的水平回落到约 27–30 倍区间。
2）投资人应从更长期（多年）基本面角度评估入场时间点：目前若公司基本面在未来数年保持稳健（需求、价格、产能利用率等），那么当前价格可能是一个较好的买入时点，但短期内市场可能对“估值过快上移”有调整反应。
3）我们认为这是 MLCC 周期的早期阶段：与半导体产业相比约滞后三年，但其特殊之处在于单位能耗与 MLCC 需求高度相关（AI 服务器单台功耗激增），这为 MLCC 行业带来独特且持续的需求逻辑。
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