Abstract

AIサーバーおよび GPU モジュールの高性能化に伴う電力要求の増加により、伴って対応するため、Aluminum Polymer Capacitor を MLCC に代替する傾向が拡大しています。High CV 中大型 MLCC ラインアップの拡充により、従来 Aluminum Polymer Capacitor がカバーしていた領域まで MLCC へ代替可能となり、MLCC はより低い高さと小さい面積でも要求される容量を実現できるため、Space Saving に有利になります。特に Low ESR 特性による優れた Transient 性能や高周波リプル、設計柔軟性および部品供給の安定性を考慮すると、MLCC 中心への転換の流れは全般的なAI サーバー市場にますます明確になっています。

1) Space Saving 効果

MLCC は Aluminum Polymer Capacitor と比べて小型で高さが低いため、同一面積に複数の MLCC を配置してより高い容量を実現できます。これによりスペース活用効率が大幅に向上します。

※ 上図は例示であり、顧客社の設計要求に応じてレイアウトの変更可能。

2) 高速 Transient 対応能力

AI GPU は瞬時の電力変動が非常に大きいため、即時の電圧補正能力が必須です。MLCC は内部 ESR（等価直列抵抗）および ESL（等価直列インダクタンス）が非常に低く、電圧ドロップを最小限にして迅速に回復できるため、Aluminum Polymer Capacitor よりも速く安定した電圧応答を提供します。また、高周波領域（1～2MHz）で低いインピーダンスを維持するため、AI サーバーの電源構造に適しています。

3) サプライチェーンの安定性

Aluminum Polymer Capacitor はサプライヤーが限られており、かつ価格変動が大きい一方、MLCC には多数のグローバルサプライヤーが存在し、長期的なリスクが低いです。

MLCC は AI サーバーの高速・高周波の電力要求を満たし、Aluminum Polymer Capacitor と比べ優れた性能と設計の柔軟性を提供します。Space Saving と安定したサプライチェーンが加わることで、MLCC 中心の構造は今後も AI サーバーの核心となるトレンドとして定着する見込みです。

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