20260725-国盛证券有限责任公司-电子行业周报_大模型持续升级_国产超节点开启军备竞赛_13页_1mb

国产超节点发展与市场前景总结

核心内容概述

随着大模型参数持续膨胀，AI 基础设施正从单颗芯片性能竞争转向超节点系统的组织效率竞争。超节点作为 AI 训练与推理的核心基础设施，正成为行业关注的焦点。《超节点定义与实践白皮书》的发布标志着行业标准的确立，推动超节点进入规模化放量阶段。预计到 2028 年，国产超节点市场空间将达到 3414 亿元，2026-2028 年复合年均增长率高达 194%。

主要观点

• 行业趋势：大模型训练和推理需求激增，超节点成为 AI 基础设施的核心赛道，系统互联、通信时延、内存共享和集群调度能力成为竞争关键。
• 技术特征：超节点具备“内存语义”、“统一内存编址”、“超低时延”和“超大带宽”等核心特征，支持大模型的高效训练和推理。
• 市场潜力：国产超节点市场增长迅速，2028 年有望突破 3414 亿元，呈现爆发式增长。
• 厂商创新：国内厂商通过系统架构创新弥补单点算力不足，实现大规模部署与灵活扩展，形成差异化竞争优势。
• 应用落地：超节点已在多个行业实现规模化商用，涵盖互联网、运营商、金融、医疗、交通、制造等领域，支撑大模型的复杂应用。

关键信息

大模型参数与算力需求

• 2026 年大模型参数规模预计突破 3000 亿，2028 年将达到 5000 亿至 6000 亿。
• 参数增长直接推动算力、显存和卡数的成倍提升，超节点成为支撑大规模模型训练与推理的必要基础设施。

国产超节点产品亮点

技术对比与性能提升

• 华为昇腾 950 超节点：在 BF16 密集计算性能上达到 GB200 NVL72 的 1.7 倍，HBM 总容量是后者的 3.6 倍，内存带宽是后者的 2.1 倍。
• 沐曦曦景 S600 超节点：通过 OEX 架构设计，实现 GPU 低时延、高带宽通信，支持分布式训练与推理。
• 壁仞科技 Token 工厂方案：通过五级缓存架构，实现 95% 以上的缓存命中率，大幅减少重复计算开销。

产业信号与未来展望

• 标准落地：《超节点定义与实践白皮书》发布，确立统一标准，推动行业进入规范化发展阶段。
• 生态兼容：国产超节点产品逐步兼容现有软硬件生态，支持从万卡到十万卡级集群平滑扩展。
• 大规模部署：超节点通过高效互联协议、低时延通信、高带宽传输等技术，提升集群整体性能，降低部署复杂度与成本。
• 应用场景：超节点不仅适用于大模型训练与推理，还支持 Agentic AI、MoE 模型等复杂 AI 应用，提升整体算力效率。

投资建议与风险提示

• 投资建议：详见第二章相关标的，建议关注具备超节点研发与部署能力的厂商。
• 风险提示：
  1. 下游需求不及预期
  2. 研发进展不及预期
  3. 地缘政治风险

结论

国产超节点正在成为 AI 基础设施竞争的新高地，凭借系统架构创新、高效互联、灵活扩展等优势，弥补单点算力不足，满足大模型训练与推理的高性能需求。随着大模型参数的持续增长和行业对高效算力基础设施的迫切需求，国产超节点有望在未来三年迎来爆发式增长，成为推动 AI 行业发展的关键力量。