国泰海通国产超节点与AI算力近况更新内部分享

发布时间：2026-08-02 一、核心要点 1. 本次分享为国泰海通证券面向签约客户的内部分享，明确内容不得外发、需经审核，提示市场有风险投资需谨慎，专家观点不构成投资建议，后续将持续举办AI算力相关专家会议。 2. 邀请ODM厂商产品经理解读国产超节点、AI芯片行业，核心涵盖6个问题：国产超节点能否对标英伟达H200、超节点的延时规模利用率取舍、CSP对总线类型的选择、国产芯片在交换环节的替代进度、高密量产堵点、客户采购结构与自研第三方超节点的关系。 3. 核心观点：国产超节点采用数量堆叠模式，华为、阿里等一体化设计厂商优势显著，第三方厂商存在硬件差距；CSP优先关注供应链安全、持续供应能力及软件栈适配；阿里PPU 1.5代是当前投入产出比最高的国产AI芯片，升腾950PR等也有不错表现。 4. 量产进展：2026年国产超节点下半年仅升腾950、阿里盘古已达量产级，昆仑芯P900虽能量产但软件适配不足；液冷方面冷板式已可批量交付，浸没式预计2027年上半年实现量产。 5. 技术动向：超节点内PCIe芯片需求长期会下降，逐步向侧端边缘端转移，八卡模组会长期存在；超节点研发的核心短板是CD设计、第三方互联芯片适配。 二、投资线索 1. 阿里PPU 1.5代国产AI芯片投入产出比最高，升腾950PR表现较好，阿里盘古、升腾950为2026年下半年量产级国产超节点相关产品。 2. 冷板式液冷已实现批量交付，浸没式液冷预计2027年上半年量产，液冷技术或成超节点散热方向。 3. CSP优先布局供应链安全、持续供应能力及软件栈适配，国产超节点需解决CD设计、第三方互联芯片适配的短板。 三、风险与关注 1. 推理算力需求爆发阶段，专用AI芯片暂未对通用GPU形成实质性分流，因专用芯片适配特定模型、迭代成本高，多数大规模推理生成不采用。 2. 超节点内存磁化核心作用为降低成本、提升超长上下文问答体验，不会降低内存需求，反而可能因追求长上下文加大内存使用量；CXL共享内存池尚处早期阶段，预计2028年后才有实际影响。 3. GPU显存（如高带宽内存HBM）性能突破依赖工艺与散热材料选型，国内三维内存相关厂商良率不佳，成本未与HBM形成明显差距。 4. 本次分享仅限国泰海通证券签约客户内部使用，未经审核不得外发，投资需谨慎。