AIサーバー1台には、いったい何個の受動部品が使われるのでしょうか。
公開情報から比較的明確に確認できるのはMLCCです。
太陽誘電はAIサーバー1台当たりのMLCCについて2025年度に1万～2万個とし、2030年度には2倍以上になると予測しています。
村田製作所もAIサーバーのコンデンサ平均搭載員数について、従来の1万～2万個から1万5,000～2万5,000個へ見直しました。太陽誘電株式会社
一方、抵抗器やインダクタについては、公開された信頼できる「AIサーバー1台当たり○個」という統一的な数字を今回確認できませんでした。
ここが重要です。
AIサーバーの受動部品市場は、
「1台に何個載るか」
だけではなく、
「どの性能の部品へ置き換わるか」
まで見ないと実際の需要を読み違えます。
AIサーバーの受動部品は「全部で何個」とは答えられない
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最初に、「AIサーバー1台」という単位そのものを確認する必要があります。
AIサーバーには、
GPUアクセラレータ基板
CPUベースボード
電源基板
ネットワーク基板
ストレージ
PSU
中間バスコンバータ
など複数の基板や電源系統があります。
さらにHGXのような8GPU構成から、ラックスケールのシステムまで構成は異なります。
NVIDIAのHGX B200やB300のリファレンス構成でも8GPUを基本とするシステムが示されています。NVIDIA Docs
したがって、
「AIサーバー1台に受動部品は合計5万個」
のような数字を、公開BOMなしに一律で設定するのは危険です。
数える対象によって結果が変わるからです。
そこで今回は、公開情報が比較的多いMLCCから確認します。
MLCCはAIサーバー1台に1万個以上使われる
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AIサーバー向けで最も具体的な員数情報が確認できる受動部品がMLCCです。
村田製作所が2025年に公表した資料では、一般的なサーバーのコンデンサ員数は1台当たり1,800～2,500個。
AIサーバーについては、BaseboardとAIアクセラレータ8基を含む構成で1万～2万個という推計が示されていました。Murata Manufacturing Co., Ltd.
その後、村田製作所は2025年のIR Dayで平均員数を見直し、
| 区分 | 公表された平均員数 |
|---|---|
| 従来のAIサーバー想定 | 10,000～20,000個 |
| 見直し後 | 15,000～25,000個 |
としています。
背景として同社は、AIアクセラレータの増加や、瞬間的に必要になる大量の電力を安定させるためのコンデンサ需要増を挙げています。Murata Manufacturing Co., Ltd.
つまり、
一般サーバー
↓
AIサーバー
への移行では、単純に計算能力だけが上がるのではありません。
GPU・アクセラレータが増える。
消費電力が増える。
負荷変動が大きくなる。
電源を安定させる必要が増す。
その結果としてコンデンサ需要が増えるという流れです。
太陽誘電は2025年から2030年にMLCC員数が2倍以上と予測
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さらに重要なのが、これから1台当たりの員数が増えると予測されている点です。
太陽誘電はAnnual Report 2026で、
AIサーバー生産台数：2025～2030年度 CAGR +5%
MLCC需要：CAGR +32%
パワーインダクタ需要：CAGR +18%
という自社予測を示しています。太陽誘電株式会社
MLCCについては、
2025年度
1万～2万個
↓
2030年度
2倍以上
としています。太陽誘電株式会社
ここで注目したいのは、AIサーバー生産台数のCAGR +5%に対し、MLCC需要は+32%という点です。
つまり、
AIサーバーが増える
↓
MLCCも同じ5%程度増える
ではありません。
1台当たりの員数増加と高性能化が同時に進むため、完成品以上の速度で部品需要が増えるという予測です。
なお「1万～2万個から2倍以上」を単純に算術換算すれば2万～4万個以上に相当します。
ただし、これは本記事で行った換算です。
太陽誘電が2030年度の絶対値として「2万～4万個」と公表しているわけではない点には注意が必要です。
なぜメーカーによって1万～2万個と1.5万～2.5万個の差があるのか
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この数字は、どちらかが間違っているという意味ではありません。
太陽誘電も村田製作所も「自社推計」であることを明記しています。太陽誘電株式会社
AIサーバーにはさまざまな構成があり、
GPU数
アクセラレータ数
基板面積
電源アーキテクチャ
世代
集計対象となる基板
などで員数は変わります。
したがって実務では、
「AIサーバーにはMLCCが正確に○○個入る」
ではなく、
「ハイエンドAIサーバーでは1万個単位のMLCC需要が発生し、さらに増加方向にある」
と読む方が安全です。
これならメーカー公式資料とも整合します。
MLCCは何のために大量に使われるのか
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MLCCは単に「電気をためる部品」ではありません。
JEITAもコンデンサの主な役割として、電圧安定化、交流・直流の選別、ノイズ除去などを挙げています。JEITA
AIサーバーではGPUやCPUの処理負荷が急速に変わります。
そのとき半導体近傍で電圧が大きく変動すると、安定動作が難しくなります。
そこで大量のMLCCを半導体や電源回路の近くに配置し、
デカップリング
平滑
ノイズ除去
瞬間的な電力供給
などを行います。
しかも部品を単純に大きくすればよいわけではありません。
GPU周辺の基板には限られた実装面積しかないため、
小型
大容量
低ESR
低ESL
薄型
高信頼性
などを同時に求められます。
太陽誘電もAIサーバー向けとして小型・大容量化や基板内蔵対応を挙げています。太陽誘電株式会社
TDKも2026年7月、AIサーバー用PSUや中間バスコンバータでは、受動部品の高効率、高信頼、高密度化が重要になっていると説明しています。TDK Product
MLCCは「個数が増える市場」から「容量密度を上げる市場」へ進む
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ここからが数量以上に重要な部分です。
基板面積は無限には増やせません。
仮にMLCCを2万個から4万個へ増やしたくても、実装面積、配線、熱、製造性の制約があります。
そのため次に必要になるのが、
同じ面積でも大きな容量を確保する
半導体へさらに近づける
部品高さを下げる
寄生インダクタンスを小さくする
という方向です。
TDKは2026年9月、AIサーバーなどの48V電源ライン向けとして、3225サイズ、100V、10µFの樹脂電極MLCCを量産開始しています。
同社は高耐圧・大容量化によって部品数削減や小型化に寄与すると説明しています。TDK
つまり将来の受動部品需要を考えるとき、
員数増
だけを見るのでは足りません。
1個当たりの容量。
耐圧。
サイズ。
損失。
実装位置。
まで見る必要があります。
抵抗器はAIサーバー1台に何個必要なのか
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抵抗器については、MLCCのような信頼できる1台当たり平均員数を今回の調査では確認できませんでした。
だからといって、AIサーバー需要との関係が弱いわけではありません。
抵抗器は、
電流検出
電圧分割
バイアス設定
プルアップ・プルダウン
信号終端
ダンピング
放電
など、多数の回路で使われます。
特に電源回路では、電力が大きくなるほど「どれだけ電流が流れているか」を正確に把握する重要性が高まります。
そのため注目したいのがシャント抵抗器です。
ROHMのPSRシリーズはサーバー電源を用途として明記しており、0.1mΩ級からの超低抵抗・高電力タイプを展開しています。ローム
KOAも0.2mΩ、0.5mΩ級などの大電流検出用金属板抵抗器や4端子タイプを展開しています。KOA株式会社
ここでは「抵抗器が何個増えるか」より、
低抵抗化
高電力化
低TCR
4端子化
高精度化
小型化
といった製品グレードの変化を見るべきです。
AI需要は抵抗器にも波及している
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数量を公開していなくても、企業業績から需要の方向を確認することはできます。
YAGEOは2026年第2四半期の説明資料で、AI関連のコンテンツ需要が複数製品カテゴリーの成長を押し上げており、MLCCと抵抗器は全社売上より速く成長していると説明しています。YAGEO Group
これは、
AIサーバー需要
＝
MLCCだけの需要
ではないことを示しています。
電源が高出力になるほど、
電圧を測る。
電流を測る。
回路を保護する。
信号条件を整える。
という機能も必要になります。
抵抗器市場では「員数の総量」だけでなく「どの抵抗器へ需要がシフトしているか」を見る方が実務的です。
インダクタは何個必要なのか
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インダクタについても、AIサーバー1台当たりの絶対員数は公開情報から一律には確認できません。
しかし需要が増える方向はかなり明確です。
太陽誘電は2025～2030年度について、AIサーバー生産台数のCAGR +5%に対し、パワーインダクタ需要を+18%と予測しています。太陽誘電株式会社
つまり、
サーバー台数が5%増えるからインダクタも5%増える
という関係ではありません。
1台当たりの電源構成自体が変わるためです。
GPUやCPUは低い電圧で非常に大きな電流を必要とします。
そのため、
多相VRM
TLVR
垂直給電
負荷近傍での電圧変換
といった技術が重要になります。
TDKもAIデータセンター向けとして、低電圧・大電流対応のインダクタや垂直給電を成長機会として挙げています。TDK
インダクタは「何個」よりDCRと許容電流を見る
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AIサーバー向けパワーインダクタでは、同じ1個でも価値が大きく変わります。
重要になるのは例えば、
| 指標 | 実務上の意味 |
|---|---|
| DCR | 導通損失と発熱 |
| 飽和電流 | 大電流時に磁気飽和しないか |
| 許容電流 | 温度上昇を許容範囲に抑えられるか |
| AC損失 | 高周波スイッチング時の効率 |
| サイズ | GPU周辺の実装密度 |
| 高さ | 垂直給電や薄型化への対応 |
| 漏れ磁束 | 周辺回路への影響 |
| 熱性能 | 高電力密度環境への対応 |
です。
太陽誘電もAIサーバー向けインダクタで、小型、大電流、基板内蔵型などを重点領域として挙げています。太陽誘電株式会社
したがってインダクタ市場では、
500個から700個になるか
だけでなく、
従来品から高電流・低損失品へ何個置き換わるか
を見る必要があります。
AIサーバーの受動部品需要は「個数×性能」で見る
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ここまでを整理すると、受動部品の見方は次のようになります。
| 部品 | 公開員数 | AIサーバーで重要になる方向 |
|---|---|---|
| MLCC | 1万～2.5万個級の企業推計あり | 小型、大容量、低ESR、低ESL、高耐圧、薄型 |
| 抵抗器 | 信頼できる一律の公開値を確認できず | 低抵抗、高電力、低TCR、高精度、4端子 |
| インダクタ | 一律の絶対員数は未確認 | 大電流、低DCR、高飽和、薄型、高周波低損失 |
この表から分かるのは、MLCCだけを「何万個」と追いかけてもAIサーバー受動部品市場の全体像にはならないということです。
実務では、
需要価値
＝
サーバー台数
×
1台当たり員数
×
1個当たりの付加価値
という3つに分解して考える必要があります。
AIサーバー市場で特に重要なのは最後の「1個当たりの付加価値」です。
電源の場所によって売れる受動部品は変わる
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AIサーバーでは「高電圧化」と「低電圧・大電流化」が同時に起きています。
矛盾しているように見えますが、電源の場所が違います。
TDKはAIデータセンターの電源を、400～800VDC、48V、12V、1V未満という複数の電圧領域で整理しています。TDK
概念的には、
| 場所 | 電圧領域の例 | 重要になる受動部品 |
|---|---|---|
| データセンター・ラック上流 | 400～800V級 | 高耐圧コンデンサ、磁性部品 |
| ラック・PSU | 48V級 | MLCC、電解・高分子コンデンサ、インダクタ |
| 中間バス | 12V級など | MLCC、インダクタ |
| GPU・CPU近傍 | 1V未満 | 大容量MLCC、低損失インダクタ |
| 電流監視 | 各電源段 | シャント抵抗器など |
となります。
つまり「AIサーバー向け受動部品」という1つの市場があるわけではありません。
電源階層ごとに要求仕様が異なります。
受動部品メーカーだけを営業先にしない
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この構造は営業先の選び方にも関係します。
MLCCやインダクタ、抵抗器を扱う商社や材料メーカーがAIサーバー市場を狙う場合、
NVIDIA
データセンター運営会社
だけを見ても案件へ届きにくい可能性があります。
実際には、
AIアクセラレータ基板メーカー
サーバーOEM・ODM
PSUメーカー
DC-DCコンバータメーカー
VRM・電源モジュールメーカー
PCBメーカー
EMS
などが仕様決定に関与します。
営業では、
「AIサーバーを作っている会社はどこか」
より、
「自社の部品が入る回路を誰が設計しているか」
を追った方が具体的です。
材料メーカーにも需要は波及する
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受動部品の増加は、その上流にも波及します。
例えばMLCCなら、
セラミック誘電体材料
ニッケル内部電極
外部電極材料
樹脂
などがあります。
インダクタでは、
磁性材料
銅系導体
樹脂
電極材料
などが関係します。
抵抗器なら、
アルミナ系基板
抵抗体材料
金属材料
電極材料
などへつながります。
したがって、
AIサーバー
↓
GPU・CPU高性能化
↓
電源高密度化
↓
MLCC・インダクタ・抵抗器高度化
↓
材料高度化
↓
製造・検査設備
というサプライチェーンまで追うと、完成品メーカー以外にも営業対象が広がります。
調達担当者は「同じ容量・抵抗値なら代替可能」と考えない
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AIサーバー向けの受動部品では、スペック表の一項目だけで代替判断するのは危険です。
MLCCなら、
静電容量
定格電圧
DCバイアス特性
ESR
ESL
温度特性
サイズ
高さ
信頼性
を確認します。
インダクタなら、
インダクタンス
DCR
Isat
Irms
AC損失
高さ
熱特性
を確認します。
電流検出抵抗器なら、
抵抗値
TCR
許容差
定格電力
パルス耐量
端子構造
熱設計
などを見る必要があります。
AIサーバー向けで高性能品への置き換えが進むほど、
「数値上似ている別メーカー品」
への置換難易度も上がる可能性があります。
営業担当者は「AI向け」の一言ではなく要求仕様を聞く
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営業側では、
「AIサーバー向け商品があります」
だけでは案件化しにくくなります。
例えばMLCCなら、
48Vラインなのか。
GPU直近なのか。
PSUなのか。
IBCなのか。
必要容量はいくつか。
耐圧はいくつか。
実装高さはいくつか。
まで落とします。
抵抗器なら、
電流検出なのか。
信号系なのか。
何Aを測るのか。
許容損失はいくつか。
TCRはいくつ必要か。
まで確認します。
インダクタも、
何Vから何Vへ変換するのか。
何A流すのか。
何MHzでスイッチングするのか。
高さ制限はいくつか。
によって対象製品が変わります。
AIサーバーという用途名より、電源回路の位置を把握する方が営業では重要です。
今後見るべき5つの指標
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AIサーバー向け受動部品市場を追うなら、次の5点を継続的に確認すると変化を捉えやすくなります。
1. AIサーバー1台当たりのアクセラレータ数
GPUやカスタムASICが増えれば、周辺電源回路の需要にも影響します。
2. 1台当たりのコンデンサ員数
村田製作所が1万～2万個から1.5万～2.5万個へ予測を引き上げたように、サーバー台数が変わらなくても部品需要は変わります。Murata Manufacturing Co., Ltd.
3. 電源アーキテクチャ
48V、12V、TLVR、VPD、IVRなどの変化は、使われるインダクタやコンデンサを変えます。
4. 高付加価値品の増産計画
太陽誘電はAIサーバー需要が想定を上回ったことから、2027年度のMLCC能力増強を従来想定の年率10%程度から10～15%へ引き上げる見通しを示しています。太陽誘電株式会社
5. 受動部品各社のAI向け売上
YAGEOのように、MLCCだけでなく抵抗器や磁性部品までAI需要が波及しているかを見ることが重要です。YAGEO Group
FAQ
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AIサーバー1台にはMLCCが何個使われますか？
企業推計では1万個単位です。
太陽誘電は2025年度に1万～2万個、村田製作所は見直し後の平均員数として1万5,000～2万5,000個を示しています。
ただし構成や集計範囲が異なるため、すべてのAIサーバーが同じ個数という意味ではありません。太陽誘電株式会社
普通のサーバーではMLCCは何個ですか？
村田製作所の2025年公表資料では、通常サーバーのBaseboardが1,800～2,500個、AIサーバーは1万～2万個という推計が示されています。Murata Manufacturing Co., Ltd.
AIサーバー1台の抵抗器は何個ですか？
信頼できる一次情報として一律の搭載員数は今回確認できませんでした。
公開BOMがない機種について「1台○千個」などと断定するのは避けた方が安全です。
AIサーバーではどんな抵抗器が重要ですか？
一般的なチップ抵抗器に加え、大電流を測定する低抵抗シャント抵抗器などが重要です。
高電力、低抵抗、低TCR、高精度といった特性が選定ポイントになります。
インダクタはなぜ増えるのですか？
GPU・CPUの低電圧・大電流化に伴って、電源回路の多相化や負荷近傍での電力変換が進むためです。
太陽誘電は2025～2030年度のAIサーバー生産台数CAGR +5%に対し、パワーインダクタ需要を+18%と予測しています。太陽誘電株式会社
受動部品は個数が多いほど市場も大きくなりますか？
必ずしもそうではありません。
小型大容量MLCC、大電流低DCRインダクタ、高精度シャント抵抗器など、高付加価値品への置き換えによって1個当たりの価値も変わるからです。
AIサーバー向け受動部品の営業先はどこですか？
サーバーOEM・ODMだけではありません。
PSU、DC-DCコンバータ、VRM、電源モジュール、PCB、EMSなど、実際に回路を設計し部品を選定する企業まで対象を広げる必要があります。
まとめ
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AIサーバーの受動部品需要を見るときに覚えておきたいのは、次の4点です。
- MLCCには1万～2.5万個級というメーカー推計が存在する
- 抵抗器・インダクタは公開BOMなしに正確な1台当たり員数を出せない
- AIサーバー台数以上の速度でMLCCやパワーインダクタ需要が伸びる可能性がある
- 本当に重要なのは「台数×員数×1個当たり付加価値」である
AIサーバー市場を見る場合、
何台作られるか
だけでは足りません。
その1台に何個載るのか。
さらに、その1個がどこまで高性能化するのか。
ここまで分解すると、MLCC、抵抗器、インダクタのどこに営業・調達・設備投資の機会が生まれるのかが見えやすくなります。
半導体・受動部品市場をさらに詳しく確認したい方へ
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AIサーバー向け需要だけでなく、日本国内の半導体・受動部品メーカー、工場、MLCC需給、設備投資、地域別の製造拠点まで確認したい場合は、「日本の半導体・受動部品工場 年次白書2026」でまとめて確認できます。
47都道府県の工場マップ、主要40社超の企業分析、受動部品・MLCC需給などを全129ページに整理した法人向け資料です。note（ノート）
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