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7 月的上海，热浪滚滚，但比天气更热的，是 WAIC 2026 世界人工智能大会的展馆。

在华为展台前，一组黑色庞然大物前排起了长队。参观者等的不是什么消费电子产品，而是 " 超节点 " ——华为首次公开展出的昇腾 950 超节点真机。

来源：华为官方微信公众号）

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、沐曦股份也密集亮出自家产品。一时间，整个展馆变成了国产算力的 " 秀肌肉 " 现场。

很多人可能会问：不就是服务器集群吗，至于这么兴师动众？

答案是：这确实不只是 " 堆服务器 " 那么简单。从单颗芯片的性能比拼，到系统级集成能力的较量，国产算力行业正在经历一场深刻的范式切换。

推理时代来了，

算力竞赛换了新打法

要理解当前国产算力的景气度，得先搞清楚一个问题：为什么大家都在谈 " 超节点 "？

过去几年，AI 算力的竞争逻辑很简单——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，芯片之间的数据传输等待会吃掉 30% 到 50% 的计算资源，算力根本没法被充分利用。

这就好比你有一支军队，单兵都很强，但各部队通信不畅，每次协同都要花大量时间等命令传达。

超节点的本质，就是通过高速互联协议，把数十甚至上百颗 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 年将占到 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里。

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%。

拆解国产算力产业链：

谁在吃肉，谁在喝汤

国产算力产业链可以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。最核心的是 AI 算力芯片，昇腾 950、阿里真武 M890、百度昆仑芯、寒武纪思元系列都是代表选手。

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地方。

超节点不是 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：不是 " 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。

利润大转移，该押注哪一环？

看懂了产业链格局，投资思路就清晰了。

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起来，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 " 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。

后续需要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。

结语

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。

格隆汇研究院长期深耕 AI 算力全产业链，从 AI 芯片到服务器整机，从超节点架构到算力租赁，从光模块到液冷散热，持续跟踪行业技术迭代与业绩兑现节奏，深度挖掘具备系统集成能力与国产替代实力的优质标的。

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