东吴证券（601555）发布研报称，国产超节点有望在 2026 年进入商业化元年，已初步形成产品供给、公开采购、规模部署和云服务输出的完整链条，行业关注重点转向能否稳定交付、持续运行并降低单位 Token 成本。整机平台率先受益，核心零部件与基础设施环节打开增量空间。建议重点关注具备超节点产品研发、系统集成及规模交付能力的整机平台，以及国产算力芯片、高速交换芯片、高速连接器与液冷散热、电源配套等环节。

东吴证券（601555）主要观点如下：

国产超节点有望在 2026 年进入商业化元年

26Q2 以来，国产超节点密集发布，联想、浪潮、华为、中兴、沐曦、燧原及阿里云等相继推出超节点方案或云服务 ; 与此同时，中科曙光（603019）建成中国首个全国产卡十万卡 AI 超级群，国产算力基础设施由单机柜产品加快向超大规模集群延伸。需求端同步启动规模验证，中国移动（600941）集采 6208 张 AI 加速卡、776 套计算节点，华为披露昇腾 384 超节点累计部署超过 750 套。与此前以技术发布和样机展示为主不同，2026 年国产超节点已初步形成产品供给、公开采购、规模部署和云服务输出的完整链条，行业关注重点转向能否稳定交付、持续运行并降低单位 Token 成本。

中外超节点方案有何差异 ?

海外市场中，英伟达（NVDA）依托 CUDA 生态，NVLink 和 Blackwell 平台构建高度垂直整合体系，GB300NVL72 单柜集成 72 颗 Blackwell Ultra GPU，NVLink 总带宽达到 130TB/s;AMD Helios 则选择开放路线，通过 OCP、UALink 和 UEC 标准连接 72 颗 MI455XGPU，强调生态兼容和供应链开放。国内厂商则主要围绕自主生态系统和系统集成能力展开竞争。华为、阿里云依托自研 AI 芯片、互联架构、基础软件和云服务形成端到端方案，其中华为 CloudMatrix384 超节点已实现 384 颗 NPU 资源池化 ; 中兴、联想、浪潮、新华三等整机厂商则更多聚焦多元国产 GPU 适配、整机交付和行业场景落地。

为什么超节点在 2026 年加速落地 ?

模型负载升级与国产算力需求共同推动超节点加速落地。训练端，MoE 模型通过专家并行突破规模瓶颈，但 All-to-All 通信显著增加 GPU 间数据交换压力 ; 推理端，长上下文和高并发持续推高 KVCache 容量，Prefill/Decode 分离进一步增加 KV Cache 跨节点传输需求。传统 8 卡服务器主要依靠 Scale-out 网络扩展，随着集群规模扩大，跨节点通信延迟和网络拥塞逐渐成为瓶颈。超节点以高带宽、低时延互联将更多加速卡整合为统一计算域，减少跨节点数据搬运和通信等待，提高 GPU 利用率。

互联网大厂如何布局超节点 ?

互联网大厂既拥有大规模训练和推理负载，也具备自研芯片、云平台和模型服务能力，能够利用内部业务完成软硬件优化和产品验证，再将算力能力向外部客户输出。阿里云推出磐久 AL128，单柜集成 128 颗真武 M890 及 ICNSwitch，并已在百炼平台上线 ;百度（BIDU）推出天池超节点，以 32 张昆仑芯 XPU 实现一层全互连，并结合百舸平台优化通信、算子和推理调度 ; 火山引擎上线 102.4T 自研交换机和 HPN6.0 网络，面向十万卡级 GPU 集群。互联网大厂布局超节点，不仅是为了扩充算力供给，更重要的是提高自研芯片和集群利用率、降低模型训练及推理成本，并将内部基础设施能力转化为算力租赁（886050）、模型调用和企业 AI 服务收入。

风险提示：行业竞争加剧，CSP（CSPI）资本开支及 AI 算力需求不及预期，客户验证和规模交付进度不及预期。