昇腾 950 超节点的真机首展将掀起新的讨论风潮。

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据媒体报道，2026WAIC 即将在 7 月 17 日正式开幕。业界最大规模超节点华为 Atlas 950 真机将亮相。

这段时间，从二级市场交换机概念的突然火热，到美团大模型从训练到推理都有国产算力集群完成的消息，实际上早已吸引了关注。当算力从单点替代走向系统性竞争，超节点架构引发的产业链价值迁徙、软件生态悄然发生的质变，将自然热度攀升。而它们的价值，或许会超过市场的想象。

超节点的背后

是重构产业链  

算力形态从一张卡、一台服务器，向由成千上万颗芯片密集互联的机柜集群演变，会发生什么？这里面涉及很多技术问题，但产业链的重构是必须的，也会改变其发展状态和利润的分配。 

最直观的变化发生在互联层。超节点本质上是让很多芯片像一台更大的单芯片一样协同工作，物理距离被极度压缩，芯片间的通信密度空前提高。这直接改变了一个环节的价值量：高速背板和连接器。 

在机柜内部，卡与卡之间的短距连接不再依赖传统以太网或光纤，高性能铜缆和背板连接器承担了大量数据传输任务。昇腾概念股华丰科技就是受益者之一，据公开披露，其 2025 年营收同比增长超过 130%，高速线模组产能已饱和，公司已提前用自有资金启动扩产。

在一份调研记录中，华丰科技提到，随着芯片持续迭代和 AI 算力卡性能升级，卡间连接方案愈加复杂，" 单套高速线模组价值量会有提升 "。算力越密集，连接越不是低价值配件，而是决定系统效率的关键部件。 

实际上，如果对此前市场对 " 达链 " 的追捧有所了解，就会知道同样的逻辑适用于高速 PCB，PCB 在上半年风光无两，就是因为 AI 产业需要更强的连接设备。而对应到超节点，也同样需要机柜级别的高密度信号传输，其对板材层数、信号完整性和热管理的要求远非普通服务器可比。 

连接之外，另一条被低估的主线是液冷散热。超节点功率密度远超传统数据中心，风冷能力逼近物理极限。液冷自然是必选项。 

或许是出于这种思考，7 月 6 日以来，A 股英维克、申菱环境等深耕这个领域的企业普遍迎来股价大涨。在市场看来，它们已经属于高密度算力能否落地的关键使能者。此外，包括供电系统等模块，都在强调系统工程的壁垒。

从硬件角度看，这些环节有一个共同特征：技术门槛高、认证周期长、一旦进入供应链就很难被替换。它们中的大部分将有望享受伴随超节点架构渗透率提升持续放量的长期红利。相比之下，整机组装和系统集成也有热点傍身，不过市场的挖掘力度还普遍不足。 

综合来看，产业链上游连接器（华丰科技）、电源管理芯片（杰华特）、晶圆测试探针卡（强一股份）、碳化硅衬底（天岳先进）等环节，本身既是 AI 产业链不可或缺的一部分，2025 年的业绩都同步放量——华丰科技营收翻倍，强一股份净利润增长近七成，杰华特营收增长 58% ——同时，它们也与华为重视的算力生态有千丝万缕的联系。 

软件生态

补齐算力拼图  

硬件架构的系统性突破固然关键，但美团新一代基础大模型 LongCat-2.0 引发的热议，已经证明市场其实高度关注 " 国芯 + 国模 " 的配置。

毕竟，如果从软件生态角度看，英伟达的护城河从来不只是 GPU 本身。CUDA 平台经过近二十年积累，已成为全球 AI 开发者默认使用的编程环境，绝大多数前沿模型和工具链都是基于 CUDA 开发的。开发者从英伟达迁移到国产芯片，需要重写代码、重新适配、重新调试。而昇腾 CANN 生态，则是完成跨越的必经之路。 

去年，CANN 编译器开放、软件全面开源，" 开源开放与产品上市同步 "。CANN 是昇腾生态的软件底座，它的开源意味着外部开发者可以深入参与底层优化、贡献代码、改进工具链。 

CANN 通过分层解耦，将算子库、加速库、图计算、编程语言等软件代码开源，支持 PyTorch、vLLM、SGLang、Triton、TileLang 等主流社区和项目。在 PyTorch 生态适配方面，昇腾已对齐开源社区的 2300 多个常用 API，使 20 多个主流大模型能够在昇腾平台上以较少改动实现开箱即用。 

到今年，市场已经看到了不错的效果。

今年上半年，DeepSeek V4 发布当日，华为昇腾即完成适配，推理时延做到毫秒级。DeepSeek 官网定价页上甚至直接写明：" 预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调。"  

一家头部大模型公司，把旗舰产品的定价节奏直接绑在了国产芯片的出货进度上，这在两年前是难以想象的。 

随后就有了美团 LongCat-2.0 大模型带来的惊讶—— 1.6 万亿参数，据公开信息从预训练到后训练到推理部署全程使用国产算力。美团用数万张国产算力卡，从零到一完成了所有流程，是一个巨大的突破。 

简单来说，国产算力的软件生态正在跨过从 " 能用 " 到 " 好用 " 的临界点。过去，模型先在英伟达上跑通、再往国产芯片上迁移是标准流程，开发者和芯片厂商之间隔着一层 " 翻译 " 的距离。现在，国模在开发阶段就与华为昇腾进行深度适配，" 芯模技术紧密协同 "，俨然有并行生长之势。

这种协作中，芯片架构的迭代可以直接反馈到模型训练策略中，模型的算子需求也可以反过来影响芯片的微架构设计。

IDC 的数据显示，2025 年中国 AI 加速卡市场中国产芯片份额首次突破 41%，其中华为昇腾出货占全部国产芯片的近一半。市场份额的此消彼长，软件生态成熟度的提升是底层驱动力。 

规模化将是

" 成年礼 " 的到来  

在半导体和算力基础设施领域，" 发布 " 和 " 交付 " 之间的距离可以被拉得很长。昇腾 950 超节点的真机首展之所以值得被认真对待，核心原因就在这里——一台满配 128 个计算柜的实体机器摆在展馆里，意味着它不仅仅是实验室里的工程样机，而是已经具备了批量制造和现场部署能力的成熟产品。 

昇腾有一个 " 三年路标 "：2026 年 950 系列，2027 年 960 系列，2028 年 970 系列，以几乎一年一代算力翻倍的速度持续演进。

这种代际演进的确定性，对于产业链上下游意味着什么？当客户确信明年会有更好的产品、后年会有下一代产品时，他们才敢于投入资源做适配、做部署、做生态建设。这种确定性本身，就是国产算力生态最需要的稳定性锚点。

而从模型角度看，大模型竞赛正从 " 比参数 " 转向 " 比落地 "，推理算力需求开始超过训练需求。企业真正关心的，不只是模型能不能训练出来，而是每一次调用的成本、延迟和稳定性。

紧跟市场趋势，昇腾 950 系列把 PR 和 DT 两款芯片分开设计—— PR 针对高并发推理的预填充阶段，DT 针对解码阶段的高内存带宽需求——本质上是在用架构优化回应这个需求结构的变化。

当市场的主流需求从 " 建工厂 "（训练）转向 " 工厂开工后的日常生产 "（推理），国产芯片的成本可控、供应稳定、可规模化部署的优势就开始显现。 

其实在昇腾之外，从美团 LongCat-2.0 的全程国产训练，到 DeepSeek V4 的芯模协同，到寒武纪、天数智芯、摩尔线程等厂商纷纷实现的 Day 0 适配，国产算力明显已出现群体突破态势。接下来，成熟的玩家和生态必然会带来更大惊喜。

华泰证券研报称 2026 年为 " 国产超节点元年 "，测算 2028 年国产超节点相关市场空间为 3414 亿元。这个预测能不能兑现，取决于未来两年整个生态的交付能力。但方向已然可以确定，市场有了定心丸。 

十天后，昇腾 950 超节点的真机首展将掀起新的讨论风潮。而在那之后，它的规模化时代，才是想象力擢升的开始。

本文来源：松果财经（公众号：songguocaijing1）—— 解读财经热点事件，以独特视角带你挖掘新经济时代的商业机会。

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