十张图,拆解MLCC行业

MLCC,一个普通人也许一辈子都不会听到的词汇,却成为全球资本市场的热门。今天就用十张图来了解下。


产品介绍


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催化剂
AI时代的价值重估。高盛指出,MLCC已跃升为AI服务器BOM中继GPU和内存后的第三大成本项英伟达Vera Rubin VR200机架的MLCC用量约4,300美元(vs GB300约1,500美元),NVL72机柜用量可达44万-60万颗。
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产业链




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价值分布

高端产品占用产能是普通产品的2-3倍(2027年预计达4-5倍),但利润贡献远高于此比例。

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上游格局和技术难点

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中游格局和难点

全球CR5达77.3%,日韩三强(村田+三星电机+太阳诱电)主导高端


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周期位置

目前扩产的核心约束

  • 设备自产+内部资源约束:
    MLCC生产关键设备(流延机叠层机、烧结炉)多为厂商自研自产,扩产受限于内部工程资源,外部市场买不到现成设备。高盛指出行业年产能增速上限仅略高于10%
  • 转产效率损失:
    10颗中低容产能转向高容仅得8颗(风华高科口径),高端MLCC对产能占用是常规产品的2-3倍,2027年预计达4-5倍
  • 产线调试周期:
    产线转产需2-3个月调试,高端产品良率爬坡更慢
  • 厂房扩建周期长:
    村田800亿日元扩产放弃新建厂房(周期太长),全部用于升级现有产线,最终仅能提升整体产能10-15%
  • 设备采购周期:
    设备交期12个月以上,多数中小厂商观望怕扩产后价格战


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国产替代

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国内公司利润对比

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HBM叙事对比


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MLCC具备存储周期的部分特征(AI需求爆发、高端挤普通产能、高集中度),但资本门槛更低、验证周期更短、利润率天花板更低。


它不是下一个HBM,而是"周期属性+成长叙事"的混合品——当前处于"需求超预期+产能错配"驱动的价格上行窗口,但供给响应速度将快于存储。




本内容得到AlphaEngine和KnightClaw的研究支持,NotebookLM的绘图支持。


-----------全文完。


理工/金融  复合背景

畅销书《英伟达之道》译者
百亿私募/头部自媒体  双重经历
看清科技、商业本质,讲出精彩故事