AI 伺服器爆發式增長帶動組件需求激增 15 倍

對人工智慧的巨大需求正在晶片供應鏈中創造一批新的贏家，部分組件製造商發現，用於構建 AI 伺服器的關鍵零件需求增加了 15 倍。

百達資產管理（Pictet Asset Management）高級投資經理 Young Jae Lee 的分析顯示：「單台 AI 伺服器對多層陶瓷電容器 (MLCC) 的需求是標準伺服器的 10 至 15 倍。」

根據美國銀行全球研究部的一份報告，這種需求的激增已使 MLCC 和高級基板的產能利用率推高至 90% 以上。供應緊張正帶來價格上漲壓力，三星電機本週證實，正在考慮將 MLCC 價格上調多達 10%。

供應短缺引發了供應商股價的飆升，基板製造商欣興電子（Unimicron）在過去 12 個月裡上漲了約 770%，而日本的揖斐電（Ibiden）也上漲了 530%。這些漲幅表明，投資者正在輝達等頭號熱門公司之外，深入挖掘 AI 價值鏈。

新的 AI 瓶頸

核心問題在於 AI 伺服器巨大的功耗。更高的功耗需要更多且更高質量的組件來管理和穩定流經系統的電力。這在供應鏈下游產生了漣漪效應，使以前被忽視的零件製造商受益。

從這次繁榮中獲益的關鍵組件包括：

• 多層陶瓷電容器 (MLCC)： 這些微小零件對於調節電子系統內的電流至關重要。一台 AI 伺服器需要數千個。
• 高級基板： 它們作為半導體與硬體其他部分之間的連接介面。
• 熱壓焊接 (TCB)： 這是高級封裝中用於將晶片組件粘合在一起的關鍵工藝。

美國銀行全球研究部韓國研究主管 Simon Woo 表示：「如果 AI 需求出現哪怕很小的額外增長，傳統用途的可用產能將急劇萎縮。」

廣泛的基礎設施翻新

組件短缺是 AI 迫使數據中心基礎設施進行全面翻新的更大背景中的一部分。在 Data Center World 會議上，來自 Omdia 和 Vertiv 的專家指出，該行業正同時應對電力、冷卻和供應鏈帶來的挑戰。

這種轉變在液冷技術的採用上最為明顯。Omdia 預計，2025 年至 2030 年間，液冷晶片的數量將增加五倍，到 2026 年底，液冷容量將達到風冷容量的兩倍。即便如此，機架內的其他組件仍需依靠風冷。

對於投資者而言，AI 建設是一個多層級的機會。雖然 GPU 製造商已獲得了巨大收益，但持續且高利潤的增長現在可能來自那些雖然名氣較小但同樣必不可少的組件供應商。村田製作所（Murata Manufacturing）和韓美半導體（Hanmi Semiconductor）等公司的股價均創下歷史新高，這表明市場正在計入長期的供應緊張。正如安本投資（Aberdeen Investments）的 Kieron Poon 所指出的，「定價權無疑將掌握在供應商手中。」

本文僅供參考，不構成投資建議。