超节点：国产算力进攻的“矛”

核心观点 AI发展的必经之路：AI Infra全面走向超节点时代。部分投资者认为，超节点只是从八卡向更多个算力卡升级的简单堆砌，而我们认为超节点是训练侧和推理侧算力基础设施发展的必选项，是未来百万卡集群的基石。(1)训练侧：随着模型参数提升以及MoE架构的转变，TP和EP带来大带宽多频次的互联需求，超节点服务器可通过内部高速总线互连，能够有效支撑并行计算任务，缩短大模型训练周期。(2)推理侧：养“龙虾”时代，推理任务对KVCache缓存要求较高，超节点有效解决“内存墙”问题，且单W每秒生成Tokens更高，在推理侧更具性价比。(3)百万卡集群，Scale up先行，超节点是未来大规模集群的地基。 薛宏伟执业证书编号：S0860524110001xuehongwei@orientsec.com.cn021-63326320蒯剑执业证书编号：S0860514050005香港证监会牌照：BPT856kuaijian@orientsec.com.cn021-63326320贾国瑞执业证书编号：S0860526030002jiaguorui@orientsec.com.cn021-63326320雷星宇执业证书编号：S0860526040001leixingyu@orientsec.com.cn021-63326320 Scale up协议走向开源开放，超节点助力国产卡“弯道超车”。超节点可分成整机柜超节点、分机柜超节点、Matrix超节点（级联超节点），主要由计算节点、交换节点、TOR交换机、供电单元、供电母线、电缆桥架/正交背板、液冷散热配套等单元组成。博通、阿里为代表的厂商逐步发起开放标准协议，打破Scale up协议相对封闭的竞争格局，加速超节点生态建设。尽管国产芯片在制程上略有落后，以华为384与GB200NVL72为例，单颗昇腾910C芯片BF16性能仅为GB200模组的1/3，但通过超节点的方式，单个384集群BF16性能总体则是NVL72的1.7倍。 超节点服务器带来五大变化趋势。(1)超节点新增Scale up需求，随着Scale up域不断扩大，带动交换芯片配比持续提升；(2)交换节点与计算节点之间需要高速互联，伴随算力卡数量持续提升，逐步催生PCB背板、正交连接器需求；(3)超节点机柜高密化发展，功耗持续提升带动100%全液冷需求；(4)从8卡机到超节点，涉及网络、供电、制冷等多个环节，行业准入门槛提升，价值留存环节增多，服务器ODM厂商迎来价值重估；(5)超节点重构供电架构，带来PSU、HVDC、SST需求。 李晋杰执业证书编号：S0860125070012lijinjie@orientsec.com.cn021-63326320 投资建议与投资标的 投资建议：超节点是国产算力进攻的“矛”，通过超节点方式弥补单卡性能不足，2026年是国产超节点放量元年。超级点柜内新增Scale up域，带来交换芯片及交换节点需求；交换节点与计算节点之间需要高速互联，带来铜缆、PCB背板及光互连需求；超节点机柜功耗大幅提升，液冷成为刚需，全液冷时代渐进；超节点机柜涉及多个环节，行业准入门槛提高，价值留存环节增多，服务器ODM厂商迎来重估；超节点功耗持续增长，重构供电架构，带来PSU、HVDC、SST需求。 “光之设备”新起点2026-04-14AI存储需求强劲，关注CXL内存池方案进展2026-04-14海外AI迎新叙事2026-04-08 相关标的：交换芯片相关厂商盛科通信-U(688702，未评级)、万通发展(600246，未评级)、澜起科技(688008，买入)等；服务器整机相关厂商华勤技术(603296，买入)、浪潮信息(000977，未评级)、紫光股份(000938，未评级)、工业富联(601138，买入)、联想集团(00992，买入)、中兴通讯(000063，未评级)等；PCB相关厂商南亚新材(688519，未评级)、深南电路(002916，未评级)等、半导体制造相关厂商中芯国际(688981，买入)、华虹公司(688347，未评级)、盛合晶微(688820，未评级)等；光模块相关厂商华工科技(000988，买入)、光迅科技(002281，未评级)、源杰科技(688498，未评级)、长光华芯(688048，未评级)、环旭电子(601231，买入)等；铜缆连接器相关厂商华丰科技(688629，未评级)、意华股份(002897，未评级)、航天电器(002025，买入)、汇聚科技(01729，未评级)等；液冷全链条自研自产龙头英维克(002837，未评级)；液冷相关设备厂商申菱环境(301018，未评级)、领益智造(002600，买入)、远东股份(600869，未评级)、高澜股份(300499，未评级)等；供电相关厂商欧陆通(300870，未评级)、英诺赛科(02577，未评级)、天岳先进(688234，未评级)、杰华特(688141，未评级)、纳芯微(688052，买入)、芯联集成-U(688469，未评级)等。 风险提示 AI发展不及预期，行业竞争加剧风险，地缘政治风险 目录 1.AI发展的必经之路：AI Infra全面走向超节点时代.......................................5 1.1模型从语言走向多模态，Scaling Law泛化至全流程....................................................51.2 AI模型转向稀疏架构，超节点成为最优解....................................................................61.3百万卡集群，Scale up先行.........................................................................................8 2.以Scale up网络为翼，超节点助力国产集群腾飞......................................10 2.1超节点类别及内部结构...............................................................................................102.2超节点组网架构：Clos、Full-Mesh、Tours与Dragonfly...........................................132.3 Scale up协议及对应项目：Scale up开放生态不断丰富，国产超节点集群加速崛起.16 3.超节点带来五大变化趋势..........................................................................23 3.1超节点变化趋势一：Scale up交换机与交换芯片用量增加...............................233.2超节点变化趋势二：新增PCB背板与光互连需求..............................................243.3超节点变化趋势三：液冷成为超节点刚需，100%全液冷时代渐进.....................253.4超节点变化趋势四：服务器ODM厂商价值重估................................................263.5超节点变化趋势五：超节点重构供电系统............................................................27 投资建议......................................................................................................28 盛科通信：国产商用数据中心交换芯片龙头，深度受益于Scale up域扩张.....................28华勤技术：3+N+3多维布局，超节点业务加速放量.........................................................29浪潮信息：国内AI服务器龙头，推出SD200超节点.......................................................30英维克：国内全链条自研液冷龙头，实现全方位液冷布局...............................................30锐捷网络：国内交换机领军企业，推出超节点解决方案...................................................31 风险提示......................................................................................................32 图表目录 图1：AI模型持续迭代，性能持续攀升........................................................................................5图2：AI基础设施进入超节点时代................................................................................................6图3：稠密模型和稀疏模型通信模式的差异..................................................................................7图4：AI大模型采取并行策略训练................................................................................................7图5：并行策略下TP、EP带来服务器之间大量带宽需求............................................................7图6：超节点服务器对推理架构优化.............................................................................................8图7：超节点集群Tokens per second/W吞吐量更高...................................................................8图8：算力集群拓展方向Scale up + Scale out.............................................................................9图9：Scale up互联带宽更高.......................................................................................................9图10：超节点性能优于普通集群..................................................................................................9图11：超节点类型分类..............................................