7月的上海，热浪滚滚，但比天气更火爆的，是WAIC 2026世界人工智能大会的展馆。在华为展台前，长龙般的队伍引人注目，大家等待的并非普通消费电子产品，而是华为首次公开展出的昇腾950超节点真机。不远处，中科曙光的十万卡超集群“曙光8000”迎来全球首秀，阿里云、百度昆仑芯、壁仞科技、沐曦股份等也纷纷亮出自家产品。一时间，整个展馆俨然成为国产算力的“秀肌肉”现场。很多人不禁发问：不就是服务器集群吗，至于这么兴师动众？其实，这绝非简单的“堆服务器”所能概括。从单颗芯片的性能比拼，到系统级集成能力的较量，国产算力行业正经历一场深刻的范式切换。
要理解当前国产算力的景气度，必须先厘清一个问题：为何大家都在谈“超节点”？过去几年，AI算力的竞争逻辑相对简单——谁的芯片算力强，谁就赢。但随着大模型参数量从千亿走向万亿，单纯的“堆卡”模式撞上了物理墙。传统集群在规模扩大后，芯片间的数据传输等待会吞噬30%至50%的计算资源，算力根本无法被充分利用。这就好比一支军队，单兵作战能力虽强，但各部队之间通信不畅，每次协同都需要大量时间等待命令传达。超节点的本质，便是通过高速互联协议，将数十甚至上百颗AI芯片整合成一个统一编址、低延迟、高带宽的协同计算系统，让一群芯片“像一台计算机一样工作”。
从长期趋势看，这场范式切换有着坚实的底层支撑。AI产业正从“训练为王”走向“推理为王”。Gartner数据显示，2025年起AI推理算力占比已突破50%，预计2029年将达65%。燧原科技董事长赵立东在WAIC现场直言，推理算力需求将达到训练算力的10倍甚至100倍。国内大模型的Token调用量也在狂飙。4月底一周内，全球AI大模型调用量Top9中，中国大模型占据6席，总调用量达7.942万亿Token，再次超越美国。豆包推出分层订阅付费，打破“免费为主”格局；腾讯混元Hy3上线两周Token调用增长10倍。AI应用商业化正在提速，推理算力的需求曲线被持续抬高。
从短期趋势看，景气度已实打实反映在财报中。浪潮信息2026年上半年预计归母净利润26亿至31亿元，同比增长226%至288%。第二季度单季归母净利润约19.95亿至24.95亿元，同比增长约494%至643%。上半年预告利润下限，已超过公司2025年全年的24.13亿元。与此同时，国内CSP厂商资本开支持续加码。字节跳动将2026年AI资本开支上调至逾2000亿元，阿里巴巴考虑将三年AI基建投入从3800亿元提升至4800亿元。腾讯、阿里、字节三家合计2026年资本开支预计达5976亿元，同比增长70%。
国产算力产业链可大致分为上游芯片与器件、中游服务器整机与系统集成、下游算力服务三个层次。上游是技术制高点，也是价值量最集中的环节。核心在于AI算力芯片，昇腾950、阿里真武M890、百度昆仑芯、寒武纪思元系列均为代表。与芯片配套的高速互联芯片是超节点的核心壁垒——英伟达NVLink-C2C实现了1.8TB/s的CPU-GPU互联，国内盛科通信、澜起科技等正在加速追赶。值得关注的是，CPU在AI推理时代的地位显著提升。英特尔CEO陈立武表示，CPU与GPU配置比例正从1:8向1:1靠拢。AMD将2030年服务器CPU市场规模预期从600亿美元翻倍上调至1200亿美元。海外CPU持续涨价，英特尔2026年累计涨幅将达30%。CPU正从AI算力链的“配角”变成“主角”之一。
中游是服务器整机与系统集成环节，也是当前需要留意的重点。超节点并非GPU的简单堆砌，而是融合多芯片、整机硬件、高速互联与配套软件的复杂集成系统。英伟达Vera Rubin机架包含130万个独立组件、近1300个芯片，整体重量约2吨。这种系统级复杂度直接拉高了行业门槛。门槛抬高意味着利润正向具备系统集成能力的头部厂商集中。过去服务器厂商面临“收入大但净利率低”的困境，超节点时代，价值重心从标准化硬件组装上移到定制化系统设计和全栈集成服务。浪潮信息第二季度利润暴增近5到6倍，说明高附加值产品占比已在显著提升。
竞争格局方面，国产超节点已形成“百花齐放”局面。华为凭昇腾生态和灵衢互联协议打造业界最大规模超节点；中科曙光推出ScaleX640和ScaleX40双产品矩阵，率先落成十万卡超集群；浪潮信息、新华三、中兴通讯、华勤技术等OEM厂商也密集推出各自产品。这种格局有个重要特征：并非“零和博弈”。华为走全栈自研路线，阿里依托云服务优势将超节点作为公共云产品输出，服务器OEM厂商则凭工程化能力在集成交付环节找到位置。不同定位的企业，都能在产业链中找到价值锚点。
看懂了产业链格局，投资思路便清晰了。这一轮国产算力的核心逻辑，不是简单的“叙事炒作”，而是“系统集成时代”的利润再分配——利润正从上游芯片厂商向具备集成能力的环节转移。
第一条主线，也是相对核心的：锚定具备超节点系统集成能力的服务器OEM厂商。超节点的系统复杂度决定了这不是谁都能做的生意，能做整机交付的厂商需要架构设计、热管理、供应链整合和大规模交付的综合能力。此外，超节点规模化部署后维保需求也会随之增加，具备原厂认证的厂商还能吃到维保市场增量。
第二条主线：关注国产AI芯片和互联芯片的突破机会。超节点的核心是高速互联，谁掌握了互联协议和交换芯片，谁就卡住了系统的“咽喉”。华为灵衢互联协议已实现1024卡规模统一内存编址和3微秒超低时延，盛科通信、澜起科技在高速交换芯片持续突破。同时，DeepSeek和智谱等头部模型厂商正探索自研推理芯片，模型公司下场做芯片，说明竞争已从“模型能力”延伸到“模型-芯片-云平台”的全栈协同，这将进一步打开国产芯片替代空间。
第三条主线：跟踪算力租赁环节的业绩兑现。算力租赁是业绩弹性相对较大的环节之一，头部企业利润动辄数倍增长。看点在于能否通过长约锁定客户、构建稳定现金流。后续需重点跟踪几个关键节点。一是华为Atlas 950超节点的交付节奏，DeepSeek已明确表示“昇腾950超节点批量上市后Pro版价格会大幅下调”，规模化部署将推动AI应用成本下降，形成正向循环。二是运营商超节点集采落地情况，中国移动已首次启动集采，标志着算力建设从“通用堆叠”向“超节点架构”转型。三是国产芯片产能爬坡进度，供给端释放速度将直接决定国产算力的交付能力。
当然，投资不能忽视风险。AI推理需求不及预期、超节点交付和模型适配偏慢、核心零部件供应波动、行业竞争加剧等，都可能影响景气节奏。板块内部分标的短期涨幅较大，也存在回调风险。
从被“卡脖子”到超节点真机亮相，从万卡集群到十万卡超集群落成，国产算力正经历从“跟跑”到“并跑”甚至部分“领跑”的关键跨越。这不仅仅是一个关于芯片的故事，而是一个关于系统工程的故事。当算力竞争从单点峰值性能转向系统级全栈效率，中国企业的机会，恰恰在于强大的工程化能力、完整的产业链配套和海量的应用场景。
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