AI 产业的竞争重心正在发生根本性位移。过去两年，市场关注的是单颗芯片的峰值算力；而进入 2026 年，随着模型参数、上下文长度和推理请求规模持续扩大，单卡指标对实际部署效果的解释力正在下降。显存容量、芯片互联、网络带宽、供电散热和软件调度共同决定 AI 基础设施的整体吞吐量——竞争已从 " 单颗芯片性能比较 " 转向 " 系统级性能、单位 Token 成本和规模化部署能力 " 的较量。这一范式切换，将芯片设计环节推向了价值重估的前沿。

科创芯片设计 ETF 国泰（589260）标的指数大涨 5%， 精准覆盖 GPU、存储、模拟芯片等 AI 算力核心赛道。

【竞争范式切换：从 " 单卡算力 " 到 " 系统效率 "】

模型调用规模指数级增长，日均 Token 调用量已超 140 万亿，相比 2024 年初增长 1000 多倍。单卡峰值算力对实际系统性能的解释力下降，系统级能力成为竞争核心。

调用规模的增长为芯片需求提供了更直接的观察维度。 人工智能显著拉动算力、存储、制造等领域需求，新需求、新技术与国产化形成三重共振。算力网建设成为 " 十五五 " 开局之年的重要投资抓手，我国算力需求指数级增长，加快形成全国一张网建设有望拉动算力相关基础设施投资。

竞争重心从单颗芯片性能转向系统效率与规模化交付。 随着模型参数、上下文长度和推理请求规模持续扩大，单卡峰值算力对实际系统性能的解释力逐步下降，显存容量、芯片互联、网络带宽、供电散热和软件调度共同决定 AI 基础设施的整体吞吐量。AI 芯片竞争正在从单颗加速器性能比较转向系统级性能、单位 Token 成本和规模化部署能力竞争。

【国产算力从 " 可用 " 到 " 可交付 " 的系统性跨越】

国产算力正从单卡、单服务器竞争，进入超节点、万卡级集群和系统工程能力竞争阶段。超节点路线试图通过更高集成度和更强互联能力，提升整体吞吐与资源调度效率。

超节点的产业价值在于解决高密度智能计算负载下的系统效率问题。 过去国产算力短板常体现在集群规模、互联效率和系统稳定性上，而超节点路线试图通过更高集成度和更强互联能力，提升整体吞吐与资源调度效率。国产算力正在从单卡、单服务器竞争，进入超节点、万卡级集群和系统工程能力竞争阶段。

未来 AI 基础设施的关键，不再只是芯片数量，而是能否把芯片、互联、内存、散热、调度和软件栈组织成稳定可用的大规模系统。 国产算力亦在由单卡、单服务器竞争向超节点和系统工程能力竞争演进，这将为芯片设计环节带来系统级价值重估的机会。

【存储与先进封装成为系统效率的核心瓶颈】

AI 训练和推理的数据读写需求，使存储由配套环节逐渐成为影响系统效率的重要组成部分。企业级 SSD 及主控芯片是 AI 存储需求的重要承接方向。

存储行业已经从 AI 算力投资的受益方转变为制约 AI 基建的关键瓶颈。 AI 需求驱动的结构性短缺贯穿全产业链，供需缺口仍在加深。价格端，26Q3 合约价涨幅放缓并非周期见顶信号，预计涨价趋势有望延续至 2027 年；长期协议并非限制涨价空间，而是让价格趋势更可预判，以短期价格弹性换取长期盈利和现金流可见性。

企业级 SSD 及主控芯片迎来量价齐升。 AI 大模型推理催生企业级大容量 SSD 需求，存储主控芯片负责调配存储芯片的存储空间与速率。根据 TrendForce，2026 年 NAND Flash 原厂主要通过制程升级增加位元供给，由于 AI 服务器、高容量企业级 SSD 需求旺盛，供应商持续提高企业级 SSD 供给比重，其中以 QLC SSD 最为突出。AI 需求驱动企业级 SSD 容量成长，对应主控芯片价值量及出货量迎来快速提升。

先进封装与测试成为芯片性能实现的重要协同环节。 大模型训练同时需要高算力、大存储量和高效互联，芯片存储量和片间互联带宽成为重要技术指标。AI 计算平台通过异构集成 CPU 控制单元、GPU/NPU 加速器及 DPU 数据处理器等，构建起任务优化的协同架构，对芯片测试提出了更大挑战。要支撑起 AI 芯片革命的持续创新，测试测量行业需要面临超高速接口、异构系统集成复杂度、光电融合、以及面向 AI 计算集群的系统级测试的技术难点。

科创芯片设计 ETF 国泰（589260） 精准覆盖 GPU、存储、模拟芯片等 AI 算力核心赛道。在 " 模型调用规模指数级增长 + 系统效率竞争升级 + 存储与先进封装价值重估 " 三重逻辑共振下，该 ETF 是投资者把握芯片设计环节从 " 单卡性能 " 走向 " 系统级交付 " 这一质变进程的核心工具。

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