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AIデータセンター時代のMLCC性能比較：なぜ村田制作所と太陽誘電が大きくリードできるのか？
AIデータセンターはMLCCの新たな技術革新サイクルを推進している。
過去のサーバーは主に12V電源供給を採用していたが、現在は48Vラック電源への進化が進み、将来的には800VのHVDC高圧直流時代に突入する可能性もある。 同時に、NVIDIAのGB200、GB300などのAIプラットフォームの消費電力は継続的に増加し、GPUコア電圧は既に0.6V-0.8Vに低下しているが、単一GPUの電流は1000Aを突破している。
MLCCにとって、課題は主に三つの方向から来ている。
まずは高電圧化。48V電源はより高い耐圧、信頼性、耐熱性、機械的ストレス耐性を要求し、そのため100Vクラスやそれ以上の耐圧MLCCの需要が急速に増加している。
次に瞬時応答性。AI GPUの負荷変動はナノ秒レベルで発生し、電源ネットワークは極めて低いESL（等価直列インダクタンス）と低インピーダンスを備える必要がある。さもなければ電圧降下や性能低下、システムの不安定化が生じる。
第三は空間制約。GPU周辺のPCB面積はますます狭くなり、エンジニアはGPUに最も近い位置により多くのデカップリングコンデンサを配置したいと考えているため、MLCCは小型、高容量、高体積効率を同時に実現しなければならない。
これらの要求に直面

過去半年、業界の顕著な変化の一つは、先進パッケージングが初めて付属品からコアへと変わり始めたことです。
HBM、CoWoS、ABF基板、高速インターコネクト、電源供給と先進パッケージング能力がますますサプライチェーンの要所となっています。
なぜなら、AIチップが急速に変化しているからです。ダイはますます大きくなり、HBMは増え、チップレットも増加し、消費電力は高まり、熱密度も上昇しています。したがって、各チップのパッケージングの複雑さは非線形に上昇し始めています。先進パッケージングはもはや単なる「チップ封入」ではなく、高速インターコネクト、熱管理、電力供給、HBM接続、大型パッケージの歩留まり、多ダイ協調へと進化しています。製造プロセスが進むほど、この傾向は顕著です。
先進製造プロセスはますます高価になり、Reticleの制約も顕著になり、超大型ダイの単一化は難しくなっています。そこで、業界はチップレット、2.5D、3Dスタッキング、異種集積、ハイブリッドボンディングへと全面的にシフトしています。根本的には、製造プロセスの物理的なボトルネックに直面したときに、パッケージングを用いて性能向上を図るという戦略です。
したがって、先進パッケージングはますます「後工程のファウンドリ」に近づいています。なぜなら、RDL、TSV、マイクロバンプ、インタポーザ、ウエハーレベル処理、ハイブリッドボ

一文看懂AIデータセンター大周期下のパワー半導体
次の軍拡競争はもはやGPUだけではなく、Power
AIデータセンターはますます大きくなっており、一つのデータセンターの消費電力は中規模都市に匹敵する。
過去のデータセンターは10-20kW/rackだったが、現在は80kW、120kW、さらには600kW/rackにまで達している。大型AIクラスターの電力消費はすでにGWレベルに入った。
ボトルネックはGPU、CPU、ストレージだけでなく、電流、熱、配電、銅損、電力変換効率、電網接続、HVDCにまで広がっている。
AIデータセンター産業チェーン：
電網 → 変圧器 → UPS → HVDC → PSU → VRM → GPU。
従来のサーバーは大量に48Vを採用していた。これは従来のインターネット時代のキャビネットの電力が高くなかったためだ。しかし、AI時代に入り、低電圧システムの問題が全面的に顕在化してきた。理由は：
P = VI
同じ1MWの電力でも、48Vでは20,000A超の電流が必要となり、400Vでは約2,500A、800Vではさらに約1,250Aに低減される。
電流が減ると銅線が細くなり、銅損が減少し、発熱も減り、母排も小さくなり、PSUの負荷も軽減され、液冷の負担も減る。建設の難易度も下がり、コストも低くなる。
800Vは電気自動車（EV）で実証済みの高圧プラットフ