本文作者 | 哥吉拉

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2024 年，天利控股还是日均成交额时常归零的僵尸股，今年竟以 20 倍的涨幅成为港股年内最耀眼的明星，市值从不足 2 亿港元飙至 53 亿港元。

MLCC 概念股的光环，浮出水面。4 月，村田宣布 AI 服务器 MLCC 涨价最高 35%。

高盛将其称为 " 下一个存储芯片 "；摩根士丹利拆解英伟达 VR200 物料清单后发现，MLCC 价值量已跃升至 4320 美元，增幅 182%，在 AI 服务器 BOM 中位居 GPU 和 HBM 之后位列第三。

上一次 MLCC 如此疯狂，是 2017 年。iPhone X 的换机潮驱动之下，台湾被动元件龙头国巨 18 个月涨了 1380%，但随后 6 个月回撤 72%。

驱动这一轮超级周期的原因，究竟是什么？

01

产能虹吸

MLCC ——多层陶瓷电容器，电子电路中最基础的被动元件，负责稳压、滤波和储能，几乎每块电路板都离不开它。

天利旗下宇阳科技主打超微型 MLCC，下游以智能手机和可穿戴设备为主。

2025 年，MLCC 收入占公司总营收的 92.5%，毛利率从 6.3% 跳升到 21.2%，全年扭亏盈利 1.33 亿人民币，从连亏两年的僵尸股变成有利润的 MLCC 概念股。

市场到底在交易什么？

天利的股价，锚定的是整个 MLCC 行业的涨价预期。作为港股唯一纯 MLCC 标的，它是一张放大到极致的行业期权。要理解这张期权值多少钱，得先理解 MLCC 这个行业发生了什么。

H100 平台，单 GPU 外围 MLCC 用量约 200 颗。

Vera Rubin 时代，这个数字膨胀至约 5,000 颗。四代 GPU 间增幅超过 20 倍。

GB300 单机柜的 MLCC 装载量高达 44 万颗。摩根士丹利拆解 VR200 物料清单后指出，MLCC 价值量从 GB300 的 1,530 美元跃升至 4,320 美元，增幅 182%，在 AI 服务器 BOM 中已是仅次于 GPU 和 HBM 的第三大成本项。

用量暴增的底层逻辑是功耗。

H100 单 GPU 功耗约 700 瓦，到 Rubin Ultra 机柜已突破 600 千瓦。芯片功耗密度越高，供电回路中的电流瞬变就越剧烈，需要更多的去耦电容来抑制电压波动。

MLCC 的核心功能正是稳压和滤波。功耗越高、电流变化越快、需要的颗数就越多——用量跟着功耗走，而非跟着出货量走。

目前为止，故事还在加速。

AI 服务器 MLCC 只占全球出货量的 2-3%。但根据机构测算，其占用的产能—— 2025 年约 10%，2026 年预计升至 15-20%。

一颗 AI 级 MLCC 消耗的产能，约等于四颗标准品。高容需要更多层、更长烧结时间。超高容产品的良率仅约 40%。每出厂一颗合格品，就有 1.5 颗废品消耗了相同的设备和材料。

日本 MLCC 龙头企业——村田制作所的社长中岛规巨年初透露，AI 客户的 MLCC 询价量已经达到其产能的两倍。村田的 AI 和车规产线稼动率维持在 90-95% ——实际上已经没有增量空间了。

村田不是不想扩产，供给端有三层刚性约束。

其一，核心设备的交期。叠层机和烧结炉是 MLCC 产线上最贵的机器，日本东芝、京瓷近乎垄断，国产化率不足 35%。村田的做法是自主设计核心设备、委托指定供应商加工、不申请专利——竞争对手连模仿产品的入口都找不到。设备普遍交期 8 到 12 个月，叠层机等一到两年。

其二，新工厂的建设周期。从破土动工到量产释放，需要 12 到 18 个月。三星电机在菲律宾的新厂 2026 年刚动工，最早 2028 年才有产出。村田 2024 年开工的出云工厂，今年 4 月才完工，耗时整两年。

其三，良率的爬坡难度。超高容 MLCC 的良率仅约 40%。每出厂一颗合格品，就有 1.5 颗废品消耗相同的设备和材料。从 40% 爬到 70%，需要数个季度的工艺调整。

摩根大通在 4 月报告中指出，2026 年全球新增高端 MLCC 产能不足 5%。而 AI 需求的拉动倍率是 1.5 到 2 倍。村田等厂商的年产能增速被物理性地锁死在 10% 左右。

涨价函从 2 月开始逐一落地。国巨率先对高压和高容 MLCC 涨价 10-20%。4 月，村田对 AI 服务器 MLCC 涨价 15-35%，太阳诱电跟涨 6-13%。华新科 6 月跟进。到 5 月底，囤货情绪已经蔓延到中低端消费级 MLCC，现货被推高了约 20%。

高盛预测，MLCC 整体市场规模约为 150 亿美元，其中 AI 服务器领域的市场规模为 13 亿美元，且正以 80% 的复合年增长率强势爆发。

02

牛股含金量几何？

一颗 MLCC 从沙子到出厂，大致走四步。

第一步，把钛酸钡和稀土元素掺在一起烧成陶瓷粉体——这是 MLCC 的 " 混凝土 "。第二步，把镍粉碾成纳米级颗粒做内电极。这两样材料备齐了，才轮到第三步——用叠层机把陶瓷浆料和电极浆料一层一层交替堆起来，送进上千度的烧结炉里烧成瓷。第四步是测试分选、贴端电极、包装出厂。

这四步构成了一条精密的长链。材料和设备集中在上游，日系供应商占据了最核心的份额。中游成品制造，国内企业从消费级向车规级和 AI 服务器级渗透，差距在缩小。下游的测试分选和包装，国产供应链已相当成熟。

先从设备说起。叠层机和烧结炉是 MLCC 产线上最贵的两台机器，被日本东芝、京瓷两家公司近乎垄断，国产化率不足 35%。村田的做法是自主设计核心设备，委托指定供应商加工。一台叠层机的交期一到两年，占单条产线采购金额近 50%。

A 股有两家覆盖了 MLCC 设备——杰普特做测试分选机，博杰股份做外观检测。

再往上游走，到材料。MLCC 的原材料是钛酸钡陶瓷粉体。在高容产品里，粉体占成本的 35-45%。

全球前五大供应商，四家是日企——堺化学 28%、Ferro 20%、日本化学 14%、富士钛 8% ——合计控制约 61% 的份额。唯一的中国玩家是国瓷材料，国内份额约 70-80%，全球约 10%。

今年 1 月中国对日本实施稀土出口管制，氧化钇、氧化镝、氧化铽对日出口受限，日本企业也面临断供减产，把国产粉体从 " 成本替代选项 " 升级成了 " 供应安全必需品 "，国瓷正在加速 5,000 吨高端粉体扩产。

不过差距真实存在，日企的主流粉体做到 80-100 纳米，国瓷在 120-150 纳米，粉体粒径差距大约一代。

另一种核心材料是镍粉，做内电极用的。80 纳米以下的超细镍粉，全球只有六家企业能量产——五家是日企，一家是博迁新材。博迁走的是 PVD 法，80 纳米镍粉全球领先，深度绑定三星电机。

回到成品制造。全球 MLCC 年出货量约 5 万亿颗，村田一家占近三成，三星电机两成多，太阳诱电吃下一成。大陆厂商加起来，份额不到 10%。

AI 服务器 MLCC 的圈子更集中。村田约 45%，三星电机约 40% ——两家锁住了约 85% 的供给。

为什么别人进不来？护城河有三层。

第一层，认证壁垒。AI 服务器 MLCC 需要同时通过 AEC-Q200 车规认证和英伟达专项测试，认证周期长达两到三年。

第二层，技术与产能的代差。村田的介质层能做到 0.5 微米、叠层 1600 层，相比之下国内龙头三环集团目前做到 1 微米、1000 层。风华高科一季度高端 MLCC 占比仅约 10% 至 15%，常规低容料仍是主力。差距在缩小，但基底量级仍差一个数量级。

第三层，也是最难逾越的——村田 " 材料 - 设备 - 工艺 " 三位一体的闭环系统。陶瓷粉体到电极浆料全部自研，核心设备自主设计、委托加工。1600 层叠层叠加 0.5 微米介质厚度，是五十年持续迭代的 Know-How，不是砸钱就能马上砸出来的。

国产替代的真正瓶颈不是某一台设备或某一种粉体，而是三位一体的闭环体系。

风华高科走全品类规模路线，月产能 635 亿只国内第一，从 01005 超微型到 2225 大尺寸全系列覆盖，主攻市场份额。但粉体依赖外购，高端 MLCC 占比仅约 10% 至 15%，毛利率 16%。

三环集团走垂直一体化路线，核心原材料粉体 100% 自给，毛利率 42%，高容产品占 MLCC 营收 30%，2026 年一季度营收 26.81 亿元同比增 46.3%。

回头看那个今年涨了 20 倍的天利控股集团——它在哪个位置？

从营收规模看，天利去年 MLCC 营收 6.39 亿人民币。风华高科、三环集团电子元器件的营收规模，几乎是天利的数倍。毛利率 21.2% ——较 2024 年的 6.3% 确有大幅改善，但龙头的毛利率水平多在 40% 以上。

最核心的风险在产品错位。

宇阳科技的核心能力集中在超微型 MLCC（01005 和 0201 尺寸），下游以智能手机为主。AI 服务器所需的 0402 到 1206 封装、10 微法以上、25 伏以上的大尺寸高容高压产品，在介质配方、叠层工艺、电极设计和客户认证体系上与超微型产品分属不同赛道。

市场流传的 " 宇阳 MLCC 已进入英伟达和昇腾服务器供应链 " 的说法，证券时报、新浪财经等媒体均有提及，但均未说明具体处于认证、送样还是批量供货阶段。

一家在行业内连第二梯队都未站稳的公司，只因港股市场缺乏其他纯 MLCC 标的，便被赋予了整个赛道的代言人地位。规模、利润率、产品匹配度几个维度上，股价与基本面之间裂缝逐渐扩大。

03

尾声

本轮周期的底层逻辑截然不同。2017-2018 年的 MLCC 周期本质上是一次消费电子驱动的库存波动，智能手机换机潮叠加日系厂商产能切换，供需缺口迅速被填平。

AI 服务器的功耗密度仍在以代际为单位翻倍，单机柜 MLCC 用量从数千颗飙升至数十万颗。供给端受制于设备交期、工厂建设周期和良率爬坡的三重物理约束，供需缺口的持续时间，不再取决于一轮促销季的结束，而是取决于大型云计算厂商愿意为 AI 基础设施持续投入多久。

这可能是 MLCC 行业历史上第一次出现以年为单位的供需错配窗口。当 GPU 和 HBM 的短缺已成为市场共识，资金向产业链下游寻找下一个约束节点是必然的选择。

但对于一个已被充分讨论的赛道而言，分歧往往不在于产业趋势的长期方向，而在于当前估值是否已将那些确定性的逻辑悉数兑现。当乐观预期已被定价，安全边际便需要重新审视。

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