白話科技|MLCC是什麼?一顆比鹽巴還小的電容,如何成為AI伺服器關鍵零件?
白話科技|MLCC是什麼?一顆比鹽巴還小的電容,如何成為AI伺服器關鍵零件?

MLCC是什麼?這種積層陶瓷電容原本是電子產品裡常見的被動元件,近期卻因AI伺服器需求升溫重新受到關注,國巨、華新科等台灣供應商也成為市場焦點。

三星電機指出,AI伺服器使用的MLCC數量,是通用伺服器的10至15倍。TrendForce也指出,AI伺服器與自研ASIC平台需求升溫,使高階MLCC供應趨緊,短期內不易快速緩解。價格端也開始出現變化。日系主要MLCC廠太陽誘電率先調漲低容值消費性與部分車用MLCC價格,漲幅約6%至13%;這也帶動通路市場反應,並使三星電機評估調整代理商定價。

過去,MLCC多被視為標準化程度高、景氣循環明顯的被動元件;但在AI伺服器需求升溫後,它不再只是消費性電子景氣的配角,而成為觀察AI供應鏈供需變化的另一個切口。

電容是什麼?電路裡的「蓄水池」功能一次弄懂

電子產品裡的電流並不會永遠穩定。當晶片高速運算、元件快速切換時,電壓與電流都可能出現瞬間波動。這些波動若沒有被控制,輕則造成訊號不穩,重則影響晶片運作,甚至損害元件。

電容的功能,就是在電路裡暫時儲存電荷。當電壓突然升高時,電容可以吸收多餘電荷;當電壓下滑時,又能快速釋放電荷,協助維持電壓穩定。可以把它想成電路裡的小型蓄水池,颱風來臨、水量洶湧時蓄水,水量不足時再補水。

早在18世紀,萊頓瓶就已經是早期儲存電荷的裝置。但真正讓電容大量進入現代電子產品的,是後來高度小型化、可以大量貼裝在電路板上的各類電容。其中最常見、也最重要的類型之一,就是MLCC。

MLCC是什麼?積層陶瓷電容的結構、特性與競爭優勢

MLCC全名積層陶瓷電容(Multi-Layer Ceramic Capacitor)。從結構來看,MLCC是把陶瓷介電層與金屬電極一層一層交替堆疊,再經過燒結,形成一顆固體電容。這種多層堆疊設計,是MLCC能在很小體積內提供足夠電容量的關鍵。

簡單說,MLCC的價值在於把電容做得很小、很薄,又能大量放進電路板。目前最微型化的MLCC尺寸已縮小到 0.16mm × 0.08mm,這種極致的小型化能力對於空間寸土寸金的智慧型手機、穿戴式裝置至關重要。

白話科技MLCC

MLCC也具有幾個特性。它體積小,適合高密度電路板;高頻特性較好,能用在高速訊號與電源穩定場景;可靠度高,能應付車用、工業與伺服器等不同環境;同時也適合用自動化表面黏著技術大量生產。

相較之下,鋁質電解電容容量可以做得很大,但體積較大,高頻特性也較不適合高度密集的先進電子產品。鉭質電容穩定度高,也常用在高階電子設備,但成本與材料限制較高。MLCC則是在體積、成本、可靠度與高頻特性之間取得平衡,因此成為現代電子產品最常見的電容類型之一。

AI伺服器為何大量需要MLCC?用量、規格與供給壓力全解析

MLCC已經存在數十年,過去多被歸類為低單價、標準化程度高的被動元件。它不像GPU、HBM或先進封裝一樣直接決定算力表現,但幾乎存在於所有電子產品的電路板上。AI伺服器需求升溫後,MLCC受到關注的原因,主要來自用量增加與規格提升。

根據TrendForce研究,NVIDIA GB200單板約搭載6,500顆MLCC,下一代Rubin平台因熱設計功耗提高、電源管理設計更複雜,單板用量約上看12,000顆。三星電機也指出,AI伺服器使用的MLCC數量,約為通用伺服器的10至15倍;村田製作所則預估,AI伺服器用電容需求將在2030年度達到2025年度的3.3倍。

延伸閱讀:Vera Rubin是什麼?概念股有哪些?

用量增加之外,產品規格也同步提高。AI伺服器用的高階MLCC,和一般消費性電子使用的標準品不同。隨著AI伺服器功耗提高,電源系統正從傳統12V架構,往48V、54V甚至更高前端直流電壓演進。這使部分位於電源轉換路徑上的MLCC,必須具備更高耐壓、更高容值與更高的溫度可靠度。

高階MLCC的製造難度也因此提高。為了在有限板面空間內提高電容量,廠商必須把陶瓷介電層與金屬電極做得更薄,並精準堆疊更多層。三星電機即指出,高容值MLCC可堆疊至600層。當介電層越薄、堆疊層數越高,材料均勻性、燒結控制與良率,都會影響產品可靠度。

這代表AI伺服器帶動的需求,並不只是一般規格MLCC的數量增加,而是讓高容值、高耐壓、高可靠度產品的重要性提高。

AI伺服器功耗提高後,供電系統不只需要更多MLCC穩定電壓,也需要功率半導體負責電力轉換與管理。〈功率半導體是什麼?台股18檔概念股、MOSFET、IGBT、SiC、GaN一次看懂〉這篇文章帶你看懂MOSFET、IGBT、SiC、GaN等元件如何影響AI伺服器與電動車電源設計。

主要MLCC製造商有哪些?日韓台廠商格局一次看

MLCC市場高度集中,主要供應商集中在日本、韓國與台灣。其中,日本廠商長期在材料、製程、小型化與高可靠度產品上具備優勢;韓國三星電機則是全球主要競爭者之一,積極切入AI伺服器、車用與工業市場;台灣則以國巨、華新科為主要代表。

若以全球MLCC市場來看,村田製作所仍是龍頭廠商。金融時報指出,村田供應全球約40%的MLCC。韓國媒體ChosunBiz則引述iM證券資料指出,在AI伺服器用MLCC市場,村田市佔約45%,三星電機約39%,兩家公司合計占據多數高階需求。

村田製作所的產品強項在小型化、高容值與高可靠度MLCC,是AI伺服器、車用與工業應用的重要供應商。三星電機則主攻高容值、高壓MLCC,近年積極布局AI伺服器、車用與工業市場,並推出對應高壓電源系統的高階產品。

其他日本廠商中,太陽誘電也是主要MLCC供應商之一,產品涵蓋車用、工業、通訊與消費性電子,具備高可靠度被動元件基礎。TDK則是全球主要被動元件廠,布局車用、高壓、工業與電源相關應用。

台灣廠商方面,國巨是台灣最大被動元件廠,產品涵蓋MLCC、鉭質電容、晶片電阻與磁性元件,應用橫跨車用、工業、伺服器與網通市場。華新科則是台灣主要MLCC與晶片電阻供應商,布局車用、工業與標準品市場,受被動元件景氣循環與部分高階需求影響。

MLCC應用場景:AI伺服器、電動車、智慧型手機用量差多少?

MLCC的應用可以分成三層來看:第一層是AI伺服器與電動車,屬於目前成長最快、規格升級最明顯的市場;第二層是智慧型手機與消費性電子,出貨量大,但較容易受到景氣循環與庫存調整影響;第三層是工業、醫療、航太與國防設備,市場規模未必最大,但重視可靠度與長期供貨。

AI伺服器與電動車:用量與規格同步升級

如前文所述,AI伺服器是目前MLCC需求成長最快的應用之一。電動車同樣是高階MLCC的重要市場。三星電機指出,一輛電動車約需要20,000至30,000顆MLCC,遠高於一般消費性電子產品。

MLCC廣泛用於電池管理系統、車用逆變器、車載充電器、ADAS、自動駕駛感測器與各類電子控制單元。三星電機表示,相較於消費性電子,車用MLCC更重視長時間穩定運作,必須承受高溫、高壓、震動與濕度變化,認證時間也較長。

智慧型手機與消費性電子:用量大但循環性強

智慧型手機仍是MLCC的大量應用市場。村田指出,每支智慧型手機約使用800至1,000顆MLCC;高階手機功能越多,MLCC用量也會增加。手機內部空間有限,卻需要放入處理器、記憶體、相機模組、螢幕、無線通訊、充電與感測器等零件,因此MLCC必須持續小型化,並在有限空間中維持電源與訊號穩定。

PC、平板、穿戴裝置與一般消費性電子,也都需要MLCC。不過,這類市場標準化程度較高,需求較容易受到終端銷售與庫存調整影響。相較之下,車用、工業、伺服器等高階應用更重視可靠度、認證與長期供貨,產品組合對毛利結構的影響也更大。

工業、醫療、航太與國防設備:重點在可靠度

工業、醫療、航太與國防設備對MLCC的要求,重點在於可靠度與長時間穩定運作。這類設備的使用環境可能涉及高溫、高濕、震動或高電壓,因此產品通常需要更嚴格的測試、驗證與客戶認證。

相較於一般標準品,這類高可靠度應用未必追求最大出貨量,但更重視產品規格、供貨穩定性與客戶認證能力。對MLCC供應商來說,能否切入工業、醫療、航太、國防等高階利基市場,會影響產品組合與毛利結構。

台灣MLCC概念股:國巨(2327)、華新科(2492)等廠商布局解析

國巨(2327)

國巨是台灣最大被動元件廠,產品涵蓋MLCC、鉭質電容、晶片電阻、磁性元件與感測器。根據國巨2024年年報,MLCC占整體營收19%,鉭質電容占18%。

國巨2020年完成收購美商基美(KEMET)後,產品線從MLCC與晶片電阻,進一步擴大到鉭質電容、薄膜電容、電磁與感測元件等領域。KEMET長期布局高階車用、工業、航太、醫療、雲端網通與5G設備等應用,也使國巨的產品組合更偏向高階利基市場。

若想進一步了解國巨如何從被動元件標準品,轉向高可靠度、車用、工業與AI伺服器供應鏈,可延伸閱讀:〈被動元件是什麼?國巨漲停背後:一顆被動元件,如何把陳泰銘推上台灣首富?〉。

華新科(2492)、信昌電(6173)

華新科是台灣主要被動元件廠,產品包括MLCC、晶片電阻、射頻元件、電容器與其他被動元件。其中,MLCC佔2024年營收42%,晶片電阻佔22%。

相較於國巨,華新科更集中布局標準品。若被動元件進入漲價或補庫存週期,華新科通常會被視為標準品需求回溫的受惠廠商之一。華新科旗下信昌電(6173)則以MLCC、晶片電阻、介電瓷粉等產品為主,並著重布局車規MLCC。

禾伸堂(3026)

禾伸堂早期以電子元件代理起家,後續切入利基型MLCC與固態電容製造。禾伸堂在桃園龍潭設有生產基地,製造積層陶瓷電容,並以自有品牌銷售,同時也代理多家國際半導體與電子零組件,同時具備通路與部分自製MLCC業務。

通路商:堡達(3537)、日電貿(3090)

堡達、日電貿屬於電子零組件與被動元件通路相關廠商,商業模式與MLCC製造廠不同。製造商受惠於產品規格升級與產能利用率,通路商則更受代理產品組合、庫存水位、交期變化與價格循環影響。

MLCC為什麼會缺貨、漲價?

MLCC近期再度受到關注,並不是所有規格都全面缺貨,而是高階產品與標準品市場出現分化。AI伺服器、車用與工業應用拉高高容值、高耐壓、高可靠度MLCC需求;標準品則受到產能配置、庫存控管與通路備貨影響,出現價格止跌與部分反彈。

第一,高階MLCC供給彈性有限。TrendForce指出,雲端服務商加速導入ASIC,使MLCC需求快速集中到小尺寸、高容值、耐高溫的高階品項。

並且,AI伺服器使用的MLCC必須在有限板面空間內提供更高電容量,並承受更高溫、更高電壓與更嚴苛的可靠度要求。這使高階MLCC的供給不能單靠一般產線補上。材料、薄層堆疊、燒結控制、機械強度與客戶認證,都會影響實際供應能力。即使村田、三星電機、太陽誘電等供應商擴大相關規格生產,部分高階MLCC仍因製造難度與良率問題,難以快速增加產量。

第二,標準品市場也受到產能配置影響。在AI應用需求增加下,日韓主要供應商將部分產能轉向高附加價值產品,使消費性MLCC的供給彈性逐季縮小。TrendForce指出,台灣與中國通路商因此提前備貨標準品,形成ODM實際訂單下滑、通路訂單增加的落差。

2026年4月,太陽誘電率先調漲低容值消費性與部分車用MLCC價格,漲幅約6%至13%。TrendForce也指出,受供應鏈漲價動能影響,整體MLCC平均價格跌幅收斂至不到0.5%,為近三年最小跌幅,顯示供應商議價能力有所恢復。

第三,稀土材料增加供應鏈不確定性。部分稀土元素會作為MLCC的添加材料,用來改善電容量溫度特性、壽命與可靠度。因此,中國稀土實施出口管制後,高階MLCC供應鏈也面臨材料風險。

因此,這一波MLCC漲價不能簡化成「AI伺服器把MLCC買光」。真正的變化,是AI伺服器與自研ASIC平台把需求推向少數高階規格,讓高階產能出現結構性供給壓力;同時,標準品市場又受到產能配置與通路備貨影響,使價格從過去的下跌循環中逐漸止穩。

延伸閱讀:
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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