Server AI dapat menggunakan hingga sekitar 30.000 kapasitor MLCC, berkali kali lipat lebih banyak dari server biasa, mendorong pemasok besar seperti Panasonic dan KEMET untuk menaikkan harga secara signifikan. Tiga faktor utama memicu kenaikan: permintaan pusat data AI yang eksplosif, kendala pasokan komponen kelas...

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is rising AI demand affecting the global passive components market, why are major suppliers like Panasonic and Kemet increasing capacito. Article summary: Rising AI-server demand is tightening parts of the passive-components market because AI servers use several times more passive components than traditional servers, including up to about 30,000 MLCCs per AI server and hig. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "AI server demand is rapidly absorbing high‑end MLCC capacity and manufacturers are considering price increase of the high end MLCC capacitors needed for these applications. The MLC" source context "MLCC Consider Price Increase as AI Demand Outpaces Supply" Reference image 2: visual subject "AI server demand is ra
Ledakan infrastruktur kecerdasan buatan (AI) global bergema jauh melampaui GPU dan chip canggih. Salah satu hambatan yang semakin kritis namun jarang terlihat adalah pasar komponen pasif—terutama kapasitor seperti multilayer ceramic capacitors (MLCC) dan kapasitor tantalum.
Saat perusahaan teknologi raksasa (hyperscaler) dan perusahaan besar berlomba membangun pusat data AI, permintaan akan komponen kecil namun esensial ini meroket. Hal ini memicu kenaikan harga dari pemasok-pemasok besar dan membentuk ulang rantai pasok elektronik global.
Server AI menggunakan komponen yang jauh lebih intensif dibandingkan server tradisional. Laporan industri menunjukkan bahwa satu server AI dapat berisi hingga sekitar 30.000 kapasitor MLCC, jumlah yang beberapa kali lipat lebih banyak dari yang digunakan di platform server konvensional .
Komponen-komponen ini berfungsi vital untuk mengatur penyaluran daya, menstabilkan tegangan, dan mendukung subsistem komputasi performa tinggi. Seiring perangkat keras AI yang semakin padat daya—terutama dengan platform seperti arsitektur Blackwell milik Nvidia—server membutuhkan:
Skala pertumbuhan infrastruktur AI ini tercermin dari kinerja Nvidia. Perusahaan tersebut melaporkan pendapatan fiskal 2026 sebesar $215,9 miliar, dengan pendapatan pusat data mencapai $193,7 miliar, menyoroti permintaan luar biasa untuk perangkat keras AI yang mendorong konsumsi komponen di rantai pasok bawahannya .
Sebagai respons terhadap pasokan yang ketat dan permintaan yang meningkat, beberapa produsen komponen pasif besar telah menaikkan harga. Contohnya:
Laporan industri menunjukkan bahwa pasar yang lebih luas telah mengalami penyesuaian harga di berbagai kategori komponen pasif karena pemasok merespons tekanan kapasitas dan biaya yang ketat .
Ada tiga faktor utama yang mendorong kenaikan ini.
Server AI membutuhkan komponen pasif yang jauh lebih banyak daripada server biasa, terutama MLCC berkapasitansi tinggi dan kapasitor tantalum khusus. Permintaan ini menyerap kapasitas produksi yang sebelumnya melayani pasar elektronik konsumen dan industri .
Produsen MLCC terkemuka seperti Murata dan Samsung Electro-Mechanics kini memprioritaskan aplikasi kelas atas seperti infrastruktur AI dan elektronik otomotif, sehingga memperketat pasokan untuk segmen lain .
Produksi banyak komponen pasif bergantung pada logam mulia dan industri seperti perak, tantalum, dan paladium. Kenaikan harga material ini telah meningkatkan biaya produksi di seluruh industri .
Seiring melonjaknya permintaan dan pemasok kelas atas berfokus pada infrastruktur AI, para pembeli semakin berupaya mendiversifikasi sumber pengadaan mereka.
Ini menciptakan peluang potensial bagi produsen komponen pasif Taiwan.
Taiwan telah menjadi tuan rumah bagi beberapa pemain besar di sektor ini—termasuk Yageo dan Walsin Technology—yang memasok MLCC, resistor, dan komponen pasif lainnya yang digunakan di seluruh perangkat keras komputasi dan jaringan .
Dua pergeseran rantai pasok mulai terlihat:
Produsen server dan ODM (Original Design Manufacturer) elektronik berusaha menghindari gangguan pasokan dengan mengkualifikasi beberapa pemasok komponen. Saat kelangkaan muncul pada kapasitas MLCC kelas atas, perusahaan Taiwan dapat disetujui sebagai pemasok sekunder jika produk mereka memenuhi persyaratan keandalan .
Jika pabrikan Jepang dan Korea memprioritaskan komponen premium untuk AI atau otomotif, pesanan untuk komponen kelas menengah dapat bergeser ke pemasok Taiwan yang memiliki kapasitas tersedia .
Pembangunan AI sangat intensif dalam penggunaan komponen. Setiap generasi baru server GPU meningkatkan kepadatan daya, bandwidth jaringan, dan kompleksitas sistem—melipatgandakan permintaan akan kapasitor, resistor, dan induktor di seluruh platform.
Akibatnya, industri komponen pasif—setelah beberapa tahun melakukan koreksi inventaris—kini memasuki siklus permintaan baru yang didorong oleh komputasi AI dan perangkat keras pusat data performa tinggi .
Meskipun ada peluang, tidak semua pemasok bisa langsung merasakan manfaatnya. Server AI memerlukan keandalan yang sangat tinggi dan spesifikasi listrik yang sangat ketat untuk komponen yang digunakan dalam penyaluran daya dan pengondisian sinyal.
Artinya, keuntungan terbesar kemungkinan besar akan jatuh ke perusahaan yang sudah terkualifikasi dalam rantai pasok server, jaringan, atau catu daya, bukan pendatang baru yang mencoba memasuki pasar saat terjadi kelangkaan.
Ledakan infrastruktur AI membentuk ulang bahkan bagian terkecil dari ekosistem elektronik.
Jika pembangunan pusat data AI terus berlanjut dengan kecepatan saat ini, komponen pasif—yang selama ini dianggap sebagai bagian yang kurang menonjol dalam industri elektronik—mungkin akan menjadi salah satu titik hambat (chokepoint) strategis berikutnya dalam rantai pasok semikonduktor global.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
Server AI dapat menggunakan hingga sekitar 30.000 kapasitor MLCC, berkali kali lipat lebih banyak dari server biasa, mendorong pemasok besar seperti Panasonic dan KEMET untuk menaikkan harga secara signifikan.
Server AI dapat menggunakan hingga sekitar 30.000 kapasitor MLCC, berkali kali lipat lebih banyak dari server biasa, mendorong pemasok besar seperti Panasonic dan KEMET untuk menaikkan harga secara signifikan. Tiga faktor utama memicu kenaikan: permintaan pusat data AI yang eksplosif, kendala pasokan komponen kelas atas, dan melonjaknya biaya bahan baku logam mulia dan industri.
Saat pabrikan Jepang dan Korea memprioritaskan komponen premium untuk AI, terjadi pergeseran pesanan ke pemasok Taiwan yang berpotensi diuntungkan sebagai sumber alternatif dalam rantai pasok server Nvidia.