概要

随着 AI 服务器和 GPU 模组性能的持续提升，整体电力需求不断增加。为应对这一变化，业界正加速将原本使用的 Aluminum Polymer Capacitor 转换成 MLCC。随着High CV 中大尺寸 MLCC 产品线的扩大，MLCC 已能够覆盖传统由 Aluminum Polymer Capacitor 所承担的应用范围。MLCC 在更低高度和更小占板面积的情况下也能实现所需电容量，因此在 Space Saving 方面具有明显优势。尤其是在 Low ESR 特性所带来的优异 Transient 性能、高频 Ripple 表现，以及设计灵活性与零部件供应稳定性等因素的综合考量下，以 MLCC 为中心的转换趋势正在整个 AI 服务器市场中变得愈发明显。

1) Space Saving 效果

MLCC相较于 Aluminum Polymer Capacitor
具有更小的尺寸和更低的高度，因此在相同板面积内可以并联使用更多MLCC，从而实现更高的总电容量。这一结构优势使空间利用效率得到大幅提升。

※ 以上图示仅为示例，可根据客户的设计要求进行布局调整。

2)高速 Transient 响应能力

由于 AI GPU 的瞬时电力波动非常大，因此快速的电压补偿能力至关重要。MLCC 具有极低的内部 ESR(等效串联电阻) 和 ESL(等效串联电感)，能够最大限度地减少电压下降并实现快速恢复，相较于Aluminum Polymer Capacitor，可提供更快速、更稳定的电压响应。此外，在 1~2MHz 高频区间仍能保持低阻抗，因此非常适用于 AI 服务器电源结构。

3)供应链稳定性

与 Aluminum Polymer Capacitor 供应商数量有限且价格波动较大的情况相比，MLCC 拥有全球范围内的多家供应商，长期风险显著更低。

MLCC 能满足 AI 服务器对高速与高频电力的需求，相较于 Aluminum Polymer Capacitor，在性能表现与设计灵活性方面更具优势。随着 Space Saving 优势和供应链稳定性的叠加，以 MLCC 为中心的结构将在未来持续成为 AI 服务器的重要趋势。

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