【比較】村田製作所・イビデン・太陽誘電ら5社、「AIサーバ特需」で1番儲かるのは？

AIサーバ「特需の中身」をひも解くと…

　米エヌビディアの最新AI基盤「GB300 NVL72」は、72基のBlackwell Ultra GPUと36基のGrace CPUを1つのラックスケールシステムに統合している。従来のサーバがCPUを中心に業務処理を担ってきたのに対し、AIサーバは大量のGPUを高速で協調させ、生成AIの学習や推論を同時並行で進める構造だ。


　GPUだけを増やせば完成するものではない。演算、給電、通信、冷却、データ保存のすべてを作り直す必要がある。

　中でも難題となるのが電力供給である。GPUの処理能力が上がれば消費電力が増え、電圧の変動も大きくなる。そこで電気を一時的に蓄え、必要な瞬間に供給する積層セラミックコンデンサー（MLCC）や、ノイズを抑えるインダクター、フィルターの搭載量が増える。

　村田製作所も、AIサーバでは電源が重大なボトルネックであり、消費電力の削減が最優先事項との認識を示している。

　さらに、GPUやCPUと外部回路をつなぐICパッケージ基板にも変化が起きる。複数の半導体を組み合わせるチップレット化が進むほど、基板は大型化、高多層化、微細化する。面積が広がれば反りや微細な異物による不良が起きやすく、歩留まりの確保は難しくなる。その結果、量産実績を持つメーカーの価格交渉力が高まりやすくなる。

　AIサーバ特需とは、単にGPUの販売台数が増える現象ではない。GPUの高性能化によって、電子部品の「搭載数」「要求性能」「製造難度」が同時に上昇する構造なのである。部品メーカーにとって重要なのは、AIサーバ関連の売上高だけではない。高付加価値品の構成比が高まり、どこまで利益率を押し上げたのか。そこに明暗が表れるのだ。 【次ページ】勝者を決める「3条件」、総合力1位は？