昇腾、寒武纪、浪潮与超节点 计算机行业动态报告

DeepSeek V4模型在英伟达GPU和华为昇腾NPU上完成验证，实现通用推理任务1.50～1.73倍加速，延迟敏感场景最高加速1.96倍。昇腾超节点针对DeepSeek V4模型实现低延迟、高吞吐推理能力，并通过原生精度加速、稀疏访存优化、Vector与Cube共享Memory等架构升级提升推理效率。

超节点通过高速互联协议将数百至数千颗芯片组成统一内存编址的单系统，算力评价指标逐步由峰值算力转向单位Token成本、并发吞吐和实际利用效率。昇腾超节点方案通过统一内存编址、高速互联和Scale out能力，满足长序列场景下低延迟、高吞吐需求。Atlas 950 AI超节点搭载8192颗Ascend 950DT AI芯片，FP8精度总算力达8EFLOPS，采用灵衢2.0互联协议，总互联带宽达16.3PB/s。

大模型推理过程中，注意力计算带来的显存消耗与带宽压力成为重要瓶颈，稀疏注意力与低激活参数成为国产大模型优化方向。智谱GLM-5.3-Flash采用线性注意力与稀疏注意力混合架构，将激活参数量由32B压缩至18B，并引入IndexPool索引器；DeepSeek-V4结合DSA稀疏注意力，实现上下文压缩，降低显存消耗与带宽压力。

随着MoE模型参数规模持续扩大，部分新一代MoE模型已经迈向万亿参数，并支持128K以上长上下文。MoE对算力基础设施的要求已经不只是 GPU峰值算力，还包括高速互联、显存管理、通信优化和分布式调度能力。

智谱GLM-5.3-Flash公开服务全部由国产算力支撑，依托国产芯片集群与自研高带宽互联网络，首次在大规模流量场景下承担前沿模型推理。最终效果是端到端服务性能较同一硬件基线提升3倍，硬件效率与单token成本达到与主流英伟达GPU相当的水平。

寒武纪2026年上半年营业收入59.96亿元，同比增长108.13%；归母净利润23.11亿元，同比增长122.61%。公司加入PyTorch基金会并成为最高级别白金成员，持续参与PyTorch主干贡献，并完成DeepSeek-V4、GLM-5等主流开源大模型适配，软件生态持续完善。

国产算力竞争逐步由芯片性能向系统生态延伸。2026年上半年寒武纪、海光信息、浪潮信息等国产算力公司业绩增长明显，腾讯、阿里持续加大AI基础设施资本开支。海光推进CPU与DCU双芯协同，FlagOS完善异构AI芯片软件栈，国产算力竞争逐步延伸至系统软件、调度能力和整体Token生产效率。

建议重点关注：1）国产算力芯片：寒武纪、海光信息、云天励飞等。2）超节点及算力网等算力服务提供商：浪潮信息、软通动力、紫光股份、中国长城、联想集团、神州数码、思特奇等。3）算力租赁方向：宏景科技、集智股份（ARM Token工厂）、协创数据、利通电子、行云科技、智微智能、阿里巴巴、优刻得、金山云等标的。