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国金计算机刘高畅 | 行业专题：国产机柜时间到来

核心内容

随着大模型的快速发展，超节点产业正进入规模落地阶段，成为新一代智算基建的核心底座。超节点通过高带宽、低延迟的互联技术，以及内存统一编址，解决了传统Scale-out架构在通信、功耗与复杂度方面的瓶颈，实现千亿参数模型的高效训练与推理。

主要观点

1. 超节点产业进入规模落地期

• 需求端：大模型参数量与训练数据量持续增长，推动对Scale-up域的刚性需求。例如，2025年Llama-4、Kimi K2、xAI Grok4等模型将万亿级参数与万卡级集群规模确立为新常态。
• 供给端：海内外厂商密集发布超节点产品，如NVIDIA的GB200 NVL72、华为的CloudMatrix 384、中科曙光的scaleX640和scaleX40、阿里云的磐久128等，标志着超节点产业已跨越技术验证期，进入规模化部署阶段。

2. 超节点驱动产业链价值量重估

• 价值量跃迁：AI服务器相对通用服务器价值量提升约25倍，其中GPU与NVSwitch Baseboard是价值量跃迁的绝对主导环节，占比超70%。
• 通信环节：通信是除GPU外价值量提升最显著的环节，网卡价值量从654美元跃升至10,908美元，增幅达15.7倍。
• 组装测试：组装测试环节价值量翻倍，成为ODM毛利率结构性抬升的重要因素。
• Markup环节：整机集成环节价值量增幅高达60倍，成为高附加值环节。

关键信息

超节点技术优势

• 通信墙突破：超节点支持高带宽、低延迟的互联，支持更大规模AI处理器的高效协同，实现更大范围、更高流量的数据传输。
• 功耗与散热优化：采用液冷散热技术，精确控制核心器件工作温度，降低固热应力导致的故障风险。
• 复杂度管理：通过逻辑切分技术，系统具备精准定位和隔离故障的能力，大幅降低故障扩散风险。

产业链价值分布

• 价值量排序：AI服务器相对通用服务器的价值量增幅排序为：GPU > SmartNIC（15.7倍） > Markup（60倍） > 电源（3.0倍） > 组装测试（2.0倍） > CPU（1.8倍） > 主板（1.5倍） > 存储与内存。
• 国产化进展：华为、中科曙光、阿里云等企业已实现超节点产品化与工程化交付，推动国产机柜发展。

ODM厂商机会

• 毛利率提升：超节点的交付复杂度提升，使得ODM厂商具备向客户转移工程溢价的能力，毛利率有望向更高区间迁移。
• 客户集中化：AI超节点服务器需求呈现“头部集中”特征，订单加速流向少数具备全栈交付能力的ODM厂商。

风险提示

• 行业竞争加剧：随着信创等政策推动，行业竞争可能加剧，部分企业可能面临出清。
• 技术研发不及预期：技术开发需要大量资源投入，若研发进度不及预期，可能导致投入产出滞后。
• 下游资本开支波动：部分计算机公司属于顺周期行业，下游资本开支波动可能对上游企业营收产生影响。

总结

超节点产业正迎来规模化落地期，其在大模型训练与推理中的关键作用日益凸显。随着技术的不断演进，超节点在通信带宽、内存统一编址、液冷散热等方面具备显著优势，成为新一代智算基础设施的核心。海内外厂商纷纷推出超节点产品，如NVIDIA的GB200 NVL72、华为的CloudMatrix 384、中科曙光的scaleX640与scaleX40、阿里云的磐久128等，标志着超节点产业已进入实质性发展阶段。AI服务器的价值量显著高于通用服务器，其中GPU、通信、整机集成等环节价值量增幅最大，为产业链带来新的增长点。ODM厂商在超节点时代具备更高的议价能力和毛利率提升空间，但同时也面临行业竞争加剧、技术研发不及预期及下游资本开支波动等风险。