Daniel Romero

AI 服务器热潮引发新一轮 MLCC 供应紧张
AI 服务器需求正推动新一轮 MLCC 短缺周期，预计供应紧张将持续至 2027 年；如果边缘 AI 需求增强，甚至可能延续至 2028 年
单个 AI 服务器机架可能需要 300,000–400,000 个电容器，远多于电阻器或电感器，使 MLCC 成为最大的被动元件瓶颈之一
Murata 和 Samsung Electro-Mechanics 仍是高端 AI 服务器 MLCC 的领先厂商，尤其是在紧凑型超高容量产品方面。随着它们将更多产能转向这些高端产品，消费、汽车和工业订单正越来越多地转向台湾供应商
Yageo 的 MLCC 产能利用率已达到 90%，并正在扩大高雄和苏州的产能。预计到 2026 年底，其 MLCC、电阻器和钽电容的合计产能将比一年前高 15%
Walsin 的产能利用率为 80–85%，并将其 2026 年资本支出预算从 NT$5 亿–NT$1B 提高至至少 NT$30 亿。预计其 MLCC 和电阻器产能将增长 10–15%，并计划在 2027 年进行更大规模扩产
价格也日趋紧张。预计 SEMCO 将把通用型 X5R 产品的价格上调 25–30%，并将 AI 服务器所使用的高端 X6S 产品价格上调 10–20%
随着更强劲的 AI 需求、高产能利用率、不断增加的积压订单，以及日本和韩国供应商转移的订单汇聚在一

三星电机的玻璃基板量产计划正在推迟
其 TGV 模块已由 $TSM 评估 2–3 个月，但可靠性测试耗时比预期多一个多月。据报道，一些设备供应商因此被要求推迟订单
SEMCO 最初计划在 2027 年前后实现玻璃基板量产，但其 GlaSSEM 合资企业现已将全面运营推迟至 2028 年。这一延迟源于持续的可靠性验证、工艺稳定、良率提升和客户认证，而非 TSMC 的明确拒绝
SEMCO 仍在大力投入这项技术。其将投资 3191 亿韩元，约 2.4 亿美元，以获得其与 Dongwoo Fine-Chem/Sumitomo Chemical 合作的 GlaSSEM 66.2% 的股份

内存不再是一种大宗商品
至少不完全是
而且这一趋势只会加速
十年后，内存不会被认为比$TSM 或$INTC 销售的产品更像大宗商品
如今的 HBM 正处于这一趋势的早期阶段，中国就是证明
CXMT 在 HBM3 上的良率仅为 25%，而 SK Hynix 则超过 90%
由于 HBM 的复杂程度高得多，他们正努力将自身的 DRAM 制造技术转化为 HBM
即使考虑到 CXMT 每个 HBM3 堆栈使用 3,000 个 TSV，而 SK Hynix 使用 8,000 多个 TSV，这种设计简化了制造，但可能会限制带宽
量产已经被推迟，目前向包括 T-Head 和 Cambricon 在内的公司的出货量仍处于样品规模
内存越复杂，将其称为大宗商品就越没有意义。随着定制 HBM、zNAND-O、HPB、iHBM、HBF 等创新不断涌现，这一趋势只会加速

$NVDA AI需求正在高端芯片测试领域造成新的瓶颈，据Digitimes
AI芯片需求正在造成高端芯片测试设备短缺，尤其是探针卡和测试插座
据报道，Nvidia正在支付更高价格以确保获得大量可用产能，这正迫使TSMC和其他芯片公司寻找更多供应商
该问题在芯片开发早期阶段尤其严重，此时各公司仍在测试原型并检查设计是否正常运行。在这一阶段，它们可能只需要5–100个定制测试基板，但传统基板制造商通常更偏好大型生产订单，因此这些小批量工作可能耗时过长
CoWoS、芯粒和多芯片封装等先进封装使测试更加困难，因为各公司需要更多定制化硬件来测试单个芯片和封装。其中包括测试插座、工程基板、评估板、负载板和老化板
WinWay、MPI和CHPT仍是探针卡和量产测试插座领域的主要参与者。但iST、MAtek和MSScorps正在拓展这一小批量、早期阶段的测试市场

DIGITIMES 报道称，AI 服务器需求依然非常强劲，但零部件错配问题正在恶化，内存、CPU、PCB 和 MLCC 的供应缺口达到 15–20%
预计这一问题将持续至 9 月
Vera Rubin 已开始量产出货，预计服务器出货量将在 2026 年第四季度进一步增长，并于 2027 年成为主要收入贡献来源。Nvidia H 系列和 GB 系列系统、ASIC 服务器以及通用服务器的需求也依然强劲
ODM 厂商业绩反映了这一强劲势头。Quanta 8 月营收同比增长 177.5%，Inventec 增长 35.8%，MiTAC 增长 119.9%。Quanta 和 Inventec 均表示，服务器是增长的主要驱动力

$AAPL 通过将现有产品做得好 10%，打造了一家$5T 公司
自 iPhone 以来，他们没有做出任何真正具有革命性的事情，但让消费者放心地将辛苦赚来的钱花在 Apple 产品上，已经绰绰有余了

$AMD 在花旗全球TMT会议上
“我们还没有透露大量细节，但我们确实有一些关于超低延迟推理的内部芯片雄心，这些芯片将通过小芯片架构融入我们的架构。”
Taalas 收购和 Cerebras 合作只是 $AMD 进军超低延迟推理的初步尝试
目标是今后在内部开发这种芯片，我们可能会看到的趋势是，针对特定工作负载设计的专用 ASIC 越来越多

这个世界上，$GOOG 究竟是怎么在 AI 竞赛中落后这么多的？
我们很早就听说过公司内部的文化问题，但在最近 AI 领导层洗牌后，这些问题似乎变得更加严重
他们拥有先发优势、最多的资源，以及一些最早的领先模型
$META 竟然有可能超越他们，简直太疯狂了

2026 年第二季度品牌 DRAM 供应商市场份额
1. Samsung — 市场份额 39.4%，营收环比增长 63.4%
2. $SKHY — 市场份额 24.9%，营收环比增长 37.9%
3. $MU — 市场份额 23.3%，营收环比增长 65.5%
4. CXMT — 市场份额 9.5%，营收环比增长 99.3%
来源：TrendForce

$AMD 表示 MI500 将提供 NPO 和铜连接选项
AMD 的 MI500 系列计划于 2027 年下半年推出，并在 2028 年成为其主力产品，将配备大于当前 72-GPU 配置的扩展域
对于扩展连接，AMD 表示将同时提供基于铜和基于近封装光学的选项，预计这两种技术将共存多代娱乐主管

富士通旨在到 2030–2035 年实现量子计算的实用化
该公司计划将其超导系统从 256 个量子比特扩展至 1,024 个，并最终达到 10,000+ 个物理量子比特，同时目标是在 2030 年实现 250 个逻辑量子比特，并在 2035 年达到 1,000 个

欧洲已签署一份价值 4.51 亿美元的 LUMI-AI 合同，这是一台位于芬兰的新型 AI 超级计算机，计划于 2027 年下半年部署
它将使用 $AMD Instinct MI430X GPU 和第六代 EPYC CPU，这对 AMD 而言是主权计算领域的一项重大胜利
预计 LUMI-AI 的 AI 算力将达到当前 LUMI 系统的 10 倍，HPC 吞吐量接近其 2 倍
它还将采用 Bull 欧洲设计的 BXI 互连，而不是 NVIDIA NVLink，从而减少对 NVIDIA 生态系统的依赖

中国正试图在没有 EUV 的情况下实现 3D DRAM
Naura Technology 已展示出一项用于 64 层 3D DRAM 的关键刻蚀工艺，这或许能让中国在无法获得 EUV 光刻技术的情况下继续提升 DRAM 密度
与其在二维平面上缩小晶体管，不如像 NAND 多年前所做的那样，将 3D DRAM 垂直堆叠起来。Naura Technology 的工艺能够从 64 层 Si/SiGe 堆叠结构中选择性去除硅锗层，同时保留硅结构
据报道，该工艺性能强劲：SiGe 对 Si 的选择比超过 500:1，每个循环的硅损失低于 1 nm，并且全部 64 层的结构均匀性超过 95%。这一点非常重要，因为深度且均匀的刻蚀是 3D DRAM 面临的主要制造挑战之一
对于 CXMT 而言，这最终可能提供另一条扩展路径，减少对先进光刻技术的依赖，更多依靠垂直架构、材料和工艺技术