AI算力爆發(fā)，超節(jié)點(diǎn)破通信墻，國(guó)產(chǎn)集群彎道超車

國(guó)產(chǎn)算力正從"能用"邁向"好用"，超節(jié)點(diǎn)技術(shù)成為彌合差距的關(guān)鍵支點(diǎn)。

華爾街見(jiàn)聞提及，4月24日，DeepSeek V4預(yù)覽版發(fā)布，公司披露受限于高端算力供給，V4 Pro版本服務(wù)吞吐十分有限，預(yù)計(jì)下半年隨華為昇騰950超節(jié)點(diǎn)批量上市后，Pro版本價(jià)格將大幅下調(diào)。

高盛研報(bào)指出，這一表態(tài)具有雙重意涵：一是DeepSeek的成本競(jìng)爭(zhēng)力將進(jìn)一步強(qiáng)化；二是在芯片管制持續(xù)收緊的背景下，中國(guó)頂尖AI模型向國(guó)產(chǎn)算力遷移的趨勢(shì)得到頭部玩家的背書(shū)。

此前，國(guó)家發(fā)改委亦于2025年底的新聞發(fā)布會(huì)上罕見(jiàn)正面回應(yīng)，稱"超節(jié)點(diǎn)等集群互聯(lián)技術(shù)發(fā)展，為國(guó)產(chǎn)算力趕上國(guó)際領(lǐng)先水平提供了良好機(jī)遇"。

在此背景下，東方證券發(fā)布電子行業(yè)深度報(bào)告，以"超節(jié)點(diǎn)：國(guó)產(chǎn)算力進(jìn)攻的'矛'"為題，系統(tǒng)梳理超節(jié)點(diǎn)的技術(shù)邏輯、產(chǎn)業(yè)格局與投資機(jī)會(huì)，認(rèn)為2026年將是國(guó)產(chǎn)超節(jié)點(diǎn)規(guī)模放量元年，交換芯片、服務(wù)器ODM、液冷、供電等全鏈條有望深度受益。

大模型參數(shù)規(guī)模的持續(xù)膨脹，正將算力基礎(chǔ)設(shè)施推入超節(jié)點(diǎn)時(shí)代。

與此對(duì)應(yīng)，算力集群規(guī)模不斷提升，萬(wàn)卡集群已成訓(xùn)練大模型的最低標(biāo)配，十萬(wàn)卡級(jí)集群成為主流趨勢(shì)。

Scaling Law的適用范圍亦從預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)展至后訓(xùn)練和推理全流程。

據(jù)OpenAI介紹，在開(kāi)發(fā)o3時(shí)訓(xùn)練計(jì)算和推理時(shí)間均增加了一個(gè)數(shù)量級(jí)，驗(yàn)證了模型性能會(huì)隨思考次數(shù)持續(xù)提升。

DeepSeek則表示，對(duì)模型后訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)持續(xù)投入算力，V3.2在后訓(xùn)練投入超過(guò)預(yù)訓(xùn)練成本的10%，推理性能已與GPT-5-high相似。

在分布式訓(xùn)練架構(gòu)中，張量并行（TP）和混合專家并行（EP）對(duì)帶寬需求最為突出。

隨著MoE模型中跨服務(wù)器的All-to-All通信量急劇增長(zhǎng)，傳統(tǒng)以太網(wǎng)已難以承受千億級(jí)模型單次梯度同步產(chǎn)生的TB級(jí)數(shù)據(jù)量。

超節(jié)點(diǎn)通過(guò)內(nèi)部高速總線互連，有效打破"通信墻"與"內(nèi)存墻"瓶頸，成為大規(guī)模訓(xùn)練與推理的最優(yōu)解。

在推理側(cè)，AI Agent的興起亦大幅拉升詞元Token消耗。據(jù)國(guó)家數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)，2026年3月中國(guó)日均AI Token使用量已突破140萬(wàn)億，為2025年底的近四倍。

報(bào)告援引數(shù)據(jù)指出，超節(jié)點(diǎn)Blackwell NVL72相比H200 8卡服務(wù)器，單瓦每秒生成Token數(shù)量更高，推理性價(jià)比顯著領(lǐng)先。

東方證券報(bào)告的核心論斷之一，是超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)為國(guó)產(chǎn)芯片提供了繞過(guò)單卡性能短板的有效路徑。

以華為CloudMatrix 384與英偉達(dá)GB200 NVL72為例：?jiǎn)晤w昇騰910C芯片的BF16性能僅為GB200模組的約三分之一，但通過(guò)超節(jié)點(diǎn)集群方式，單個(gè)CloudMatrix 384集群的BF16總性能反而是NVL72的1.7倍，總內(nèi)存容量為后者3.6倍，總內(nèi)存帶寬為后者2.1倍。

報(bào)告指出，通過(guò)Switch tray多芯片方案，國(guó)產(chǎn)交換芯片帶寬代際相對(duì)落后的問(wèn)題亦可得到有效彌補(bǔ)。

據(jù)玉淵譚天援引的數(shù)據(jù)，2025年國(guó)產(chǎn)AI芯片的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額已達(dá)到約41%。

模型端同樣有新進(jìn)展——DeepSeek-V4模型適配昇騰芯片后，實(shí)現(xiàn)了高吞吐、低時(shí)延的推理部署；智譜GLM-5宣布完成與7家主流國(guó)產(chǎn)芯片平臺(tái)的深度適配。

東方證券指出，在互聯(lián)協(xié)議層面，國(guó)產(chǎn)生態(tài)布局亦在提速：

東方證券報(bào)告梳理出超節(jié)點(diǎn)時(shí)代的五大產(chǎn)業(yè)變化趨勢(shì)。

首先是，交換芯片需求量?jī)r(jià)齊升。

超節(jié)點(diǎn)機(jī)柜內(nèi)新增Scale up域，驅(qū)動(dòng)交換機(jī)及交換芯片用量大幅增加。

以Rubin NVL72為例，相比Blackwell，隨著GPU帶寬翻倍，單機(jī)柜交換芯片用量從18顆提升至36顆。

報(bào)告還指出，伴隨集群規(guī)模擴(kuò)展、引入二級(jí)HBD域，交換芯片需求或?qū)⑦M(jìn)一步倍增。

液冷成為剛需，全液冷時(shí)代漸進(jìn)。當(dāng)單機(jī)柜總功耗達(dá)到50KW以上時(shí)，液冷成為必選方案。

GB200 NVL72單機(jī)柜功耗已達(dá)120KW，華為CloudMatrix 384和阿里磐久2.0均采用風(fēng)液混合方案。

更新一代的Vera Rubin NVL72機(jī)柜將正式采用100%全液冷，交換機(jī)芯片、DPU、光模塊等全面搭配液冷散熱模組，機(jī)柜外側(cè)CDU散熱量將邁入MW級(jí)。

第三則是服務(wù)器ODM價(jià)值重估。

超節(jié)點(diǎn)服務(wù)器使廠商從過(guò)去L10級(jí)別的服務(wù)器組裝交付，提升至L11整機(jī)柜級(jí)甚至L12多機(jī)柜級(jí)制造交付，參與環(huán)節(jié)從Computer tray延伸至Switch tray、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、供電與制冷系統(tǒng)集成，準(zhǔn)入門檻大幅提高。

華勤技術(shù)預(yù)計(jì)2026年全年超節(jié)點(diǎn)項(xiàng)目收入將超過(guò)百億元；浪潮信息發(fā)布元腦SD200超節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)64路國(guó)產(chǎn)AI芯片高速統(tǒng)一互連；百度旗下昆侖芯256/512超節(jié)點(diǎn)將分別于2026年上下半年上市。

第四，光互連與PCB背板需求新增。

計(jì)算節(jié)點(diǎn)與交換節(jié)點(diǎn)之間的高速互聯(lián)，在64或128 XPU規(guī)模內(nèi)以銅纜為首選，綜合成本約為光互聯(lián)方案的二分之一。

超出128 XPU后，正交背板方案信號(hào)損耗更低、結(jié)構(gòu)穩(wěn)固，適合高密架構(gòu)；更大規(guī)模超節(jié)點(diǎn)集群則需引入OCS（光電路交換）設(shè)備，進(jìn)一步支持Dragonfly+或3D Torus等拓?fù)鋽U(kuò)展。

最后是供電架構(gòu)重構(gòu)，PSU及HVDC需求提升。

超節(jié)點(diǎn)采用"機(jī)房級(jí)高壓直供→機(jī)柜級(jí)母線傳輸→節(jié)點(diǎn)級(jí)精準(zhǔn)降壓"的三級(jí)集中供電架構(gòu)，PSU逐步從3.3KW向5.5KW、18.3KW升級(jí)，對(duì)應(yīng)Powershelf提升至33KW乃至110KW。

隨著機(jī)柜功率邁入MW級(jí)，數(shù)據(jù)中心供電架構(gòu)有望加速向高壓直流（HVDC）和固態(tài)變壓器（SST）轉(zhuǎn)型。