摩根大通：AI供应链景气向封装、PCB、MLCC扩散，瓶颈持续迁移
nashnova research
摩根大通亚洲科技调研覆盖37家公司、115名投资者，核心结论：AI硬件景气正从芯片和HBM向封装、基板、液冷、MLCC等外围环节扩散，但赢家属于有技术壁垒的供应商，而非扩产最快的公司。
AI硬件的钱，正在流向哪些"外围"环节？
GPU和ASIC需求依然强劲，云服务商采购意愿没有明显减弱；服务器供应链普遍看到2027年的订单，部分公司已在讨论2028年初步需求。
新变量出现：Neocloud（新型云算力平台）及SpaceX等非传统买家正加入采购行列，这意味着→ 算力需求的来源比市场预期更分散，不再只靠几家大型云厂撑场。
非AI市场分化明显——工业、汽车有所改善，PC比预期抗压，智能手机仍是主要疲弱板块。
瓶颈为什么总在"搬家"？
先进封装是最典型的例子：亚洲主要封测厂2026年资本开支同比增幅超过80%、创纪录，但产能紧张仍可能延续至2027—2028年。
用大白话说＝ 钱砸下去了，产能却不会马上出来。原因是瓶颈已从洁净室转向设备——CoW（芯片在晶圆上封装）等先进封装设备交期长达12个月，传统封测厂和台积电在抢同一批设备。
基板和PCB出现类似逻辑：高端基板长协锁量不锁价，按芯片代际重新议价；EMIB-T（一种不用中介层的封装方案）把更多功能转移到基板上，对线路精度、层数和良率要求更高。
覆铜板原材料约束也在加深：低端受玻纤布限制，高端受铜箔限制。这反映出 AI硬件的供给压力正逐层向上游传导。
液冷什么时候真正放量？
摩根大通预计液冷将在2026年下半年重新加速，驱动力来自英伟达VR200量产，以及亚马逊Trainium 3、谷歌TPU v8等ASIC项目。
到2027年，ASIC有望超越GPU成为更重要的液冷收入来源。这意味着→ 液冷供应商的增长曲线将从"跟英伟达走"转向"跟多个芯片平台走"。
每个项目通常由两家主要供应商+一至两家备份构成，认证名额有限，有利于已锁定资质的厂商维持毛利率。
MLCC为什么突然变成"关键器件"？
MLCC（多层陶瓷电容，电路板上最常见的小元件之一）在AI服务器中的搭载数量比汽车、手机等传统应用高一个数量级。
但数量只是表面，真正的增量来自规格升级：AI服务器要求MLCC同时满足小型大容量、高温（从85℃升至105℃甚至125℃）、高压（部分电路要求1200V级）、低ESL（低寄生电感）和长期可靠性。
用大白话说＝ 以前MLCC是"有就行"的通用零件，现在变成了"做不到就上不了机"的关键瓶颈件。最先进的1005尺寸产品容量已达47μF，最小尺寸进入016008（仅0.16mm×0.08mm）。
未来服务器供电会用哪种方案？
摩根大通描述了一种分层配置：大容量MLCC承担主流去耦和储能；低ESL多端子或嵌入式MLCC靠近芯片处理高频噪声；硅电容服务最敏感的极低电感节点。
这意味着→ 技术路线不是赢家通吃，而是按容量、ESL、空间和成本进行组合——每一层都有不同的技术门槛和供应商格局。
低ESL的实现方式也多样：芯片小型化、反转端子、三端子或多端子结构缩短电流路径，更进一步可将薄型MLCC嵌入基板、减少寄生电感。
中国厂商追得上吗？
通用MLCC上，中国大陆和台湾厂商已明显追赶；但在0603、X6S去耦、1005/47μF等先进品上，材料技术、超薄片处理和制造良率仍拉开代际差距。
在最先进材料领域，日本厂商被认为领先约十年，其中村田制作所的技术和专利优势尤其突出。这反映出 高端MLCC的核心壁垒不在设备，而在材料—设备—制程之间的长期磨合。
摩根大通用棒球"第二局"形容当前MLCC周期，说明服务器相关需求仍处在较早阶段。厂商并未追求极端涨价，而是优先维护客户关系和长期供货——更克制的提价策略有助于避免客户重复下单和库存堆积，从而延长周期持续时间。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。