AI 伺服器被動元件 2026 最新走勢：NVIDIA GB200 引爆規格升級,誰是最大贏家？

隨著全球科技巨頭投入AI算力的軍備競賽,市場焦點已從晶片本身擴散至整個供應鏈。近期外部數據顯示,AI 伺服器的爆發性成長正對AI 伺服器被動元件市場產生結構性的深遠影響,其需求不僅是量的暴增,更是規格的飛躍。

從NVIDIA推出顛覆性的GB200超級晶片,到AMD持續升級其MI系列加速器,這場算力革命的核心爭議點已轉向：傳統的被動元件產業,能否跟上AI對電能管理、訊號穩定性的嚴苛要求？

在多項訊號交織之下,這波由AI驅動的需求究竟是曇花一現的題材,還是足以改變產業生態的長期變革？本文將深入解析MLCC、電感、乃至新興的超級電容BBU商機,並探討包括MLCC概念股在內的供應鏈將如何應對這場前所未有的機遇與挑戰。

AI 算力軍備競賽：最新市場背景與事件概述

2025年,全球AI基礎設施的建置進入白熱化階段。以NVIDIA、AMD、Intel等晶片巨頭為首的技術革新,正以前所未有的速度推動伺服器架構的演進。這場競賽不再僅僅是GPU核心數量的比拼,而是涵蓋了功耗、散熱、資料傳輸與電源穩定性的全方位戰爭,這也為被動元件市場帶來了顛覆性的改變。

NVIDIA、AMD 新平台如何引爆被動元件「量價齊揚」的需求？

NVIDIA的Blackwell平台,特別是旗艦級的GB200超級晶片系統,其單一機架的熱設計功耗（TDP）動輒超過100kW,遠非傳統伺服器可比。為了穩定供應如此龐大的電流並維持高頻運作下的訊號完整性,新一代AI伺服器需要大量採用具備高電容量、耐高溫、耐高壓、低損耗特性的高階被動元件。

這意味著,不僅元件的「數量」需求大增,其「單價」也因技術門檻的提高而水漲船高,形成了市場樂觀看待的「量價齊揚」格局。

從通用伺服器到 AI 伺服器：被動元件用量為何呈現倍數級成長？

AI伺服器與通用伺服器在結構上的核心差異,在於其搭載了大規模的GPU或專用AI加速器。這些加速器是耗電巨獸,其周邊需要配置極其複雜的供電網路,導致被動元件的用量呈現幾何級數的增長。以下表格清晰地展示了兩者之間的巨大差異：

行情走勢分析（短期 + 中期）：AI伺服器被動元件的市場前景

在AI需求的強力拉動下,被動元件市場正從過去的景氣循環谷底中走出,展現出新的結構性成長動能。然而,短期與中期的驅動因素略有不同,投資人需區分看待。

💡 短期驅動因素：高階 MLCC 與電感報價止跌回穩的關鍵

近幾季以來,消費性電子市場（如手機、PC）的需求疲軟,導致標準型被動元件庫存高漲,報價持續承壓。然而,AI伺服器對高階產品的急單與強勁需求,有效地吸納了供應商的產能,尤其是在高容值MLCC與大電流電感等領域。

這股力量不僅支撐了高階產品的價格,甚至出現報價止跌回升的跡象。可以說,AI伺服器成為了穩定市場信心的「定海神針」。

💡 中期展望：AI PC 與車用電子疊加效應下的需求結構變化

展望未來一至兩年,市場的驅動力將更加多元。除了資料中心持續擴建,兩大應用將帶來疊加效應：
1. AI PC 的普及： 搭載NPU（神經網路處理單元）的新一代個人電腦,為了滿足終端AI運算的需求,其主機板設計將更為複雜,對小型化、高效能的被動元件需求將顯著增加。
2. 汽車電子的深化： 隨著自動駕駛技術（ADAS）與智慧座艙的發展,車用MLCC與電感的需求持續增長。車用元件對可靠性與壽命要求極高,屬於高毛利市場,能進一步優化廠商的產品組合。

這兩股力量將與AI伺服器的需求形成共振,推動被動元件產業從單純的景氣循環股,轉變為具備長期成長潛力的結構性板塊。

宏觀與消息面解析：NVIDIA 新架構的蝴蝶效應

NVIDIA的每一次技術發表,都如同在科技產業投下一顆震撼彈,其影響力遠不止於GPU本身。GB200與Blackwell架構的推出,正是催動被動元件規格升級的最強催化劑。

GB200 與 Blackwell 架構對高頻、大電流被動元件的實質影響

GB200的設計核心在於將多個GPU與CPU高速互聯,形成一個巨大的運算單元,其瞬間功耗與資料吞吐量都達到了新的量級。這對被動元件提出了三大挑戰：

全球供應鏈動態：日系、台系廠商（如國巨）的技術布局與競爭優勢

面對AI帶來的高階需求,全球被動元件供應鏈呈現出清晰的梯隊。日系廠商如村田製作所（Murata）、TDK、太陽誘電（Taiyo Yuden）在尖端技術與材料科學上依然保持領先,尤其是在超小型、高電容MLCC領域擁有絕對優勢。

然而,台系廠商近年來也急起直追,展現出強大的競爭力。其中,龍頭廠國巨（Yageo）透過多次國際併購,已成功轉型,產品線從標準型擴展至高階工業、車用與AI應用。

根據近期法人對國巨法說會的分析,其AI相關營收佔比正快速提升,顯示其在高階市場的布局已見成效。台廠的優勢在於靈活的產能調配、成本控制以及與亞洲伺服器代工廠的緊密合作關係。

潛在風險與投資機會

儘管AI伺服器被動元件前景一片光明,但投資決策仍需全面評估潛在的風險與新興的市場機會。

⚠️ 可能的風險點：消費性電子需求復甦緩慢是否拖累庫存去化？

🚀 市場新機會：超級電容、BBU 在 AI 資料中心的崛起與相關概念股

在傳統被動元件之外,一個全新的藍海市場正在AI資料中心領域悄然成形,那就是備用電池單元（BBU, Battery Backup Unit）以及其核心技術——超級電容（Supercapacitor）。

為了防止因瞬間斷電或電壓不穩造成的大規模運算中斷與資料損失,AI伺服器機櫃開始大量配置BBU。相較於傳統鋰電池,超級電容擁有以下優勢：

• 極速充放電： 可在數秒內完成充放電,完美應對突發的電力波動。
• 超長壽命： 循環壽命可達數十萬次甚至百萬次,遠超鋰電池。
• 寬溫工作範圍： 在高溫的機房環境中穩定性與安全性更高。

隨著AI對資料處理可靠性的要求達到最高級別,BBU已從選配變為標配,帶動了超級電容的需求爆發。這也催生了一批新的AI伺服器概念股,值得市場高度關注。

結論與常見問題 (FAQ)

總結來看,AI革命正深刻地重塑被動元件產業的價值鏈。過去被視為「電子工業之米」的被動元件,如今在AI伺服器的驅動下,正朝向高技術、高附加價值的方向轉型。這不僅是一場數量的盛宴,更是一場規格升級的競賽。

對於投資者而言,理解這場結構性轉變,將是掌握未來科技趨勢的關鍵。那些能夠在技術上持續領先,並成功卡位AI、車用等高階應用的廠商,無疑將是這波浪潮中的最大贏家。

1. 一台 AI 伺服器需要用多少被動元件？跟普通伺服器差在哪？

一台高階AI伺服器所需的被動元件數量遠超普通伺服器。以MLCC為例,普通伺服器約需5,000至8,000顆,而AI伺服器則需要超過20,000顆,增長近4-5倍。

主要差異在於AI伺服器搭載大量GPU,需要更複雜的供電設計來確保運算穩定,因此對高電容、耐高壓的MLCC與大電流電感的需求量及規格要求都大幅提升。

2. 投資被動元件,應該關注哪些龍頭公司或概念股？

投資人可關注全球技術領先的日系廠商,如村田製作所（Murata）和TDK。在台灣市場,產業龍頭國巨（Yageo）是關鍵指標,其在高階市場的布局值得追蹤。

此外,隨著供應鏈的擴展,其他如華新科、禾伸堂等公司在特定領域的表現也值得關注。建議投資人進一步研究各公司的產品組合與AI相關應用的營收佔比。

3. 除了 MLCC,AI 伺服器還需要哪些關鍵被動元件？

除了用量最大的MLCC外,AI伺服器對以下被動元件的需求也至關重要：
功率電感： 負責穩定電源轉換,要求具備大電流、低損耗的特性,一體成型電感（Molding Choke）是主流。
精密電阻： 用於偵測電流與電壓,確保系統穩定。
超級電容： 作為新興元件,主要應用於BBU備用電源系統,提供瞬間的大功率支援,防止資料損失。

4. AI帶動的被動元件需求是短期題材還是長期趨勢？

目前市場普遍認為,這是一波長期的結構性趨勢,而非短期題材。原因在於AI運算已成為各行各業的基礎設施,其對算力、能源效率的要求只會越來越高。

這將持續推動被動元件朝向更高規格、更高價值的方向發展。雖然整體市場仍會受到消費性電子景氣循環的影響,但AI應用的底層需求將為產業提供一個更穩定且持續向上的成長基石。

*本文內容僅代表作者個人觀點,僅供參考,不構成任何專業建議。