重要なポイント
- 目に見えないボトルネック: 1 台の NVIDIA GB300 AI サーバーには、スマートフォンの 30 倍である約 30,000 個の多層セラミック コンデンサ (MLCC) が必要です。フル NVL72 ラックでは約 441,000 個が使用されます。
- 2 社のチョークポイント: 村田製作所とサムスン電機は共同で AI サーバー グレードの MLCC 生産の 84% を管理しています。村田氏だけで45％を握る。
- 需要が供給を上回っている: 村田製作所の AI サーバー MLCC の注文照会は、生産能力の約 2 倍で稼働しています。 2026年4月1日には価格が15～35％上昇し、3年ぶりの大幅な値上げとなった。
- クイックフィックスなし: 村田製作所は、2026 年 4 月に 470 億円をかけて新しい生産棟を完成しましたが、主なターゲットは自動車および産業分野です。 AI サーバー グレードの容量拡張は引き続き複数年にわたって行われます。中国製の代替品はハイエンド市場から締め出されたままだ。
誰も語らない部分
人工知能 (AI) インフラストラクチャ ブームに関するすべての話は同じ筋書きに従います。NVIDIA はグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を十分に高速化できず、高帯域幅メモリ (HBM) は不足し、送電網は過負荷になり、データ センター用の土地は消失しています。
すべて本当です。しかし、GPU の見出しの下には、エレクトロニクス サプライ チェーン以外のほとんど誰も注目していないボトルネックが存在します。ボトルネックは、チップ不足と同じくらい効果的にサーバーの導入を遅らせる可能性があり、システムの余裕はさらに少なくなります。
それは米粒よりも小さなセラミックチップ、積層セラミックコンデンサ（MLCC）です。
MLCC は何も計算しません。小さな電荷のバーストを蓄積および放出し、AI モデルを実行している繊細なシリコンを破壊してしまう電圧リップルを平滑化します。サーバー ボード上のすべてのプロセッサは、防御境界のようにチップの周りに配置された数百または数千のプロセッサに囲まれています。これらがないと、GPU が電力を消費し、電圧が数ミリボルト低下し、計算が失敗します。
問題は規模だ。スマートフォンには 1,000 個を超える MLCC が含まれています。従来のサーバーは数千を使用します。ハイパースケーラーが導入に奮闘している種類の NVIDIA GB300 AI サーバーには、約 30,000 が必要です。これはスマートフォンの 30 倍、従来のサーバーの約 8 倍に相当します。
それをフルラックまで拡張すると、その数はとんでもないものになります。 NVL36 ラックには約 234,000 個の MLCC が必要です。 Microsoft、Google、Meta が競争して導入を進めている主力の NVL72 水冷ラック構成は、約 441,000 個を消費します。
そしてそのほぼすべてが 2 つの会社から提供されています。
84% の二重占有
世界のMLCC市場は日本と韓国のメーカーが独占しています。京都に本社を置く村田製作所は、世界のMLCC生産量の40％以上を占めています。サムスン電機（SEMCO）が約18％を保有し、次いでTDKが12％、太陽誘電とYageoがそれぞれ約10％となっている。
しかし、世界市場シェアは AI セグメントへの集中を過小評価しています。 AI サーバーの電力供給に必要な高静電容量、低 ESL (等価直列インダクタンス) MLCC にレンズを絞ると、市場は村田製作所が 45%、サムスンが 39% という複占状態に縮小します。
これは、AI サーバー MLCC 市場の 84% が 2 社の手に渡ったことになります。文脈として、AI トレーニング GPU 市場における NVIDIA のシェアは、独占的な 80 ～ 90% であるとよく言われます。 MLCC の複占も同じリーグに属しており、注目度はほんの一部です。
この集中の理由は物理学にあります。 AI サーバーグレードの MLCC は汎用部品ではありません。これらには、特殊なセラミック誘電体配合、極薄層の積層 (製造フロンティアでは単一チップ内に最大 600 層)、コンデンサが GPU のナノ秒スケールの電流要求にどれだけ早く応答できるかを決定する等価直列抵抗 (ESR) と ESL に対する厳しい許容誤差が必要です。それらを製造するには、何年にもわたるプロセスの改良が必要です。単純に新しい工場を立ち上げて生産を開始することはできません。
中国のMLCCメーカー（鳳華、三環など）の世界市場シェアは合計で約10％に成長し、2019年の6％から大幅に増加した。しかし依然としてハイエンドから締め出されたままである。業界の報告書は、中国の参入者が「AEC-Q200準拠と低ESL基準を要求する自動車およびデータセンターのソケットから依然として排除されている」と指摘している。彼らはコモディティ部門の価格で積極的に競争しており、スマートフォンでは日本のサプライヤーを15～25％下回っている。しかし、NVIDIA の B300 プラットフォームが実際に必要とする部品については、中国製の代替品はありません。
スクイーズ: 2 倍の容量での注文
村田氏の最近の収益がその状況をはっきりと物語っている。同社の2025年度第3四半期レポート（2025年10月から12月までを対象、2026年2月2日に発表）では、コンデンサ部門の収益は主にサーバー需要によって前年比10.1％増加した。コンデンサの帳簿価額は 1.12 に達しました。これは、受注が出荷を 12% 上回っており、依然として加速していることを意味します。
全体像はさらに厳しい。 2026 年 2 月の Digitimes の業界レポートによると、村田製作所の AI サーバー MLCC 注文照会は、確認された注文だけでなく、顧客からのアクティブな需要信号も含めて、現在の生産能力の約 2 倍で稼働していることがわかりました。同社はハイエンド MLCC ラインを 90 ～ 95% の稼働率で運用していました。サムスンと太陽誘電はともに80％を超えた。
ムラタの中島則夫社長は決算会見で「2026年に向けて、どのように生産し、どこまで顧客の要望に応えられるかが非常に大きな課題だ」と明言した。
2026年4月1日、村田製作所はAIサーバーと自動車グレードのMLCC製品ライン全体で15～35％の値上げの引き金を引いたが、これは同社にとって3年ぶりの大幅な値上げとなる。伝えられるところによると、サムスン電機は 4 月に 2 桁の増加を自社で検討しているとのこと。
現在、市場は二分化しています。スマートフォンや家庭用電化製品向けのコモディティMLCCは、これらの分野の需要が低迷しているため、横ばいか、あるいは軟調な状況が続いている。しかし、AIサーバーグレードと車載グレードのMLCCは構造的に不足しており、インフレはすでに受動部品の残りの部分にも広がっており、フェライトビーズや抵抗器など、銀と銅の含有量が多い部品は15～20％値上がりしている。アナリストはこれを「シザーズ・スプレッド」（商品は横ばい、ハイエンドは急増）と呼んでいますが、これは The RAMpocalypse でこのサイトで取り上げられている、AI の HBM に対する需要が他のすべての供給を共食いするという DRAM の動きを反映しています。
タンタルコンデンサ市場も、同じ話を別の角度から語ります。タンタル ポリマー コンデンサは、AI サーバーの電力供給において補完的な役割を果たし、電圧調整チェーンのさまざまなポイントを処理します。 Yageoの子会社KEMETは世界のタンタルコンデンサ生産の40％以上を管理しており、12カ月間で3回価格を値上げした。パナソニックもこれに続き、2026年2月から15～30％の値上げを実施した。受動部品のサプライチェーン全体が赤く点滅している。
BOM の計算: 0.02 ドルの部品に何十億ものコストがかかる理由
個々の MLCC の価格は、仕様に応じて 2 セントから 2 ドルの間です。一見すると、2 セントの部品の 35% の値上げは、数万ドルもする GPU と比べれば無意味に思えます。
しかし、数学的にはそうではありません。 NVL36 ラックには約 234,000 個の MLCC、NVL72 には約 441,000 個の MLCC が必要です。ラックあたりの MLCC コストの合計は、構成や上昇に応じて 2,500 ドルから 4,600 ドルになります。数千のラックを展開するハイパースケーラー全体では、受動コンポーネントの請求額は数千万に達します。 GPU と高帯域幅メモリが AI サーバーの部品表 (BOM) の大半を占めていますが、MLCC は単一の受動コンポーネントのコストの中で最大となっており、ラックあたりの数量が増加するにつれて、ラックレベルの価格に対するそれらの全体的な影響は急速に増大しています。
しかし、実際の問題はコストではありません。可用性は。
必要な 30,000 個のコンデンサのうち 29,999 個を備えたサーバーを出荷することはできません。欠けている MLCC はすべて、組み立てラインに未完成のまま放置されているサーバーです。需要信号が 2 倍の容量で実行されている場合、その需要のかなりの部分が元のタイムラインで満たされなくなります。これは価格の問題ではありません。これは、2021 年のチップ不足時に 0.50 ドルのマイクロコントローラーが 50,000 ドルの自動車を支えたのと同様のゲート制約です。
NVIDIA 独自の Blackwell プラットフォームのバックログがこの点を裏付けています。 2025 年後半の時点で、B200 と GB200 は 2026 年半ばまでに完売し、約 360 万台の受注残があると報告されています。 NVIDIA と TSMC (台湾積体電路製造会社) がすべての GPU とパッケージングのボトルネックを解決したとしても、受動部品のサプライ チェーンがラックあたり数十万個のコンデンサを供給するまでサーバーは出荷できません。
タンタルの過去の幽霊
これは以前にも起こりました。
2000 年後半、ドットコム ブームの頂点に達し、世界のエレクトロニクス業界は真っ先にタンタル コンデンサ不足に陥りました。インターネット インフラストラクチャは猛烈なスピードで展開されていました。無線通信は爆発的に普及しました。サーバーの需要が急増していました。そして、すべての運転を維持するためのコンデンサーの原料であるタンタル粉末の供給が追いつきませんでした。
リードタイムが膨れ上がった。価格が急騰した。 OEM (相手先商標製品製造業者) は、割り当てを確保するために二重発注や三重発注を開始し、需要シグナルを実際のニーズの 3 ～ 4 倍に膨らませました。受注の急増を見たメーカーは大規模な生産能力拡大に投資し、2001 年 2 月の時点ではサプライヤーは依然として下半期の深刻なタンタル コンデンサ不足に備えていました。その後、ドットコムバブルが崩壊した。需要は崩壊し、二重注文は蒸発し、業界には供給過剰とクレーター価格が残されました。
村田製作所もサムスンもそのサイクルを生き抜いた。組織内で起きた破綻の記憶が、2026 年の資本配分の決定に影響を及ぼします。
村田製作所の設備投資を見てみましょう: 2025 年度には 2,500 億円 (約 17 億ドル)。同社は470億円を投資し、2026年4月3日に島根県の出雲子会社に7万平方メートルの新しいMLCC生産棟を完成させた。しかし、その施設は主に自動車、産業、家電分野をターゲットにしており、AIサーバーグレードの部品はターゲットにしていない。フィリピンの工場では、完全な AEC-Q200 自動車認定を取得し、東南アジアの生産量が 20% 増加しました。
村田製作所は投資を行っていますが、独自の判断で投資を行っています。その拡張計画は計画的であり、自社が知っているセグメント (自動車、産業) 向けに広範なキャパシティを構築する一方、AI サーバー グレードの MLCC キャパシティの追加はより慎重に進められます。同社は、近い将来に完了する予定の専用の大規模 AI サーバー MLCC 拡張については発表していません。
この慎重さには歴史的な理由があり、それは双方向に当てはまります。 2000 年のタンタル サイクルは、ブーム時の要求信号が二重次数によって膨らむことがよくあることを部品メーカーに教えました。現在の2倍の需要シグナルの一部が、本当の最終用途需要ではなく、ハイパースケーラーによる在庫の割り当てを反映しているのであれば、積極的な拡大は、2001年にマージンを破壊したのと同じ過剰生産能力に終わる可能性がある。村田氏の抑制は、現在の需要急増の一部が人為的なものであるという賭けである。
ただし、その結果、AI ハイパースケーラーには現在キャパシティが必要になっています。たとえ需要の一部が膨れ上がったとしても、構造的な不足は現実であり、村田製作所が提供できるものと市場が望むものとの間のギャップは、早くても2028年までには埋まらない可能性が高い。
構造的なミスアラインメント
ここでのさらに深い話は、不整合なインセンティブの 1 つです。
NVIDIA、Microsoft、Google、Meta は設備投資の軍拡競争に参加しており、AI の収益が最終的には支出に見合うものになるとの賭けで、インフラストラクチャに数千億ドルをつぎ込んでいます。彼らのインセンティブはスピードです。できるだけ早くラックを展開し、次のモデルをトレーニングし、競合他社よりも先に市場シェアを獲得します。
村田の動機は生き残ることだ。同社はコンポーネントのブームが崩壊するのを見てきた。 2025 年度の営業利益率は約 15% (健全ではあるが異常ではない) と予測しており、過剰投資を避けることでその利益率を保護する予定です。 2025 年度の収益予測は、前年比 3.2% 増の 1 兆 8,000 億円 (約 120 億ドル) で、爆発的ではなく安定しています。
村田製作所の観点からは、価格を 15 ～ 35% 引き上げ、複数年のスケジュールで生産能力を拡大することが合理的です。ハイパースケーラーの観点からすれば、これは数兆ドルの賭けに対する苦痛の遅延である。
これに対する反論は、これが現実的なものであり、受動部品は多くの代替品がある商品であるというものです。村田製作所とサムスンが供給できない場合は、他のメーカーが参入するだろう。しかし、データはハイエンドセグメントについてはこれを裏付けていない。中国メーカーは現在、AIサーバーソケットではほとんど存在感を示していない。そして、村田製作所、サムスン電機、太陽誘電などの大手企業は、すでに稼働率が 80% を超えています。待機中の空き容量はありません。
村田製作所はまた、コンデンサだけでなくAIサーバーの電源モジュールへの多角化にも着手しており、これらの製品から約500億円（約3億3,200万ドル）の収益を目指している。同社は単なる受動部品のサプライヤーではありません。同社は、AI サーバーの電力供給の垂直統合型ゲートキーパーとしての地位を確立しています。
次に何が起こるか
村田製作所は、AI サーバー MLCC の需要は 2030 年まで 30% の年平均成長率 (CAGR) で成長し、総需要は 2025 年のレベルの 3.3 倍に達すると予測しています。
もしその予測が当てはまるなら、現在の不足は急増ではなく、すでにスマートフォンのメモリ供給を共食いしている HBM への DRAM の再配分 とよく似た、世界の受動部品製造の AI への構造的な再配分の始まりである。
目先の計算は容赦ない。出雲の建物がオンラインであっても、村田製作所が発表した拡張により、パーセンテージで 2 桁前半の容量が追加され、AI サーバーの MLCC 需要は年間 30% と予測されています。拡張は現在のギャップを埋めるものではありません。意味のある余剰生産能力が実現するとしても、それは 2028 年から 2030 年の話です。
ハイパースケーラーにとって、これは、AI インフラストラクチャの構築が最も遅いコンポーネントの速度で進むことを意味します。そのコンポーネントは GPU やメモリではなくなりつつあります。誰もクリティカルパスに載せなかったセラミックチップです。
投資家にとって、受動部品のサプライチェーンは、AI 業界で最も過小評価されている「拾い集め」の役割かもしれません。村田製作所の株式 (TYO: 6981) は、歴史上最もホットな技術開発の独占的な門番というよりも、成熟した産業企業に典型的なバリュエーションで取引されています。
そして、AI 業界全体にとって、この教訓は、50 セントのチップが 5 万ドルのトラックを支えたとき、2021 年に自動車業界が学んだことと同じです。サプライ チェーンの強さは、その最も無視されているリンクと同じです。
0.02 ドルのコンデンサは、1 兆ドル規模の産業において最も見落とされている重要な部品となっています。そして、京都と水原の 2 社は、AI ブームが実際にどれくらいの速度で構築されるかを決定している。
出典 (14)
- finance.biggo.com Murata FY2025 Q3 Earnings Call Summary (BigGo Finance)
- trendforce.com Murata Predicts AI Server MLCC Demand to Double
- trendforce.com Murata Confirms April 1 Price Hike on Key Components
- digitimes.com AI Server MLCC Orders Double Capacity (Feb 2026)
- digitimes.com Demand for AI Infrastructure Spreads to MLCCs
- digitimes.com AI Server Boom Strains Tantalum Capacitors
- en.theblockbeats.news BlockBeats: Murata 35% Price Increase Analysis
- trendforce.com Tantalum Capacitor Rally, Panasonic Hikes 15-30%
- digitimes.com Yageo/Kemet Third Tantalum Price Hike
- passive-components.eu China MLCC Makers Reach 10% Market Share
- iconnect007.com MLCC Market Splits in Q1 2026
- digitimes.com Murata to Mass-Produce Power Modules for AI Servers in 2026
- eetimes.com Tantalum Capacitor Suppliers Wary About Demand (2000 shortage)
- digitimes.com MLCC Prices to Climb as AI Demand Hits Full Capacity
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