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国产超节点深度调研纪要|产业进入放量周期一、行业背景:国产算力换道超车的核心路径国内超节点:2024样机验证,2025规模化落地,阿里、华为已经形成成熟产品。客观现实:国产单芯片和海外高端芯片仍然存在代差。行业思路不再单纯比拼单卡性能,而是走系统级集群路线。通过机柜级高密度堆叠,依靠高带 ​

国产超节点深度调研纪要|产业进入放量周期一、行业背景:国产算力换道超车的核心路径国内超节点:2024样机验证,2025规模化落地,阿里、华为已经形成成熟产品。客观现实:国产单芯片和海外高端芯片仍然存在代差。行业思路不再单纯比拼单卡性能,而是走系统级集群路线。通过机柜级高密度堆叠,依靠高带宽互联、整机协同调度,用集群综合算力去弥补单颗芯片的短板,这也是国产算力实现自主可控非常关键的路径。二、阿里超节点:产品迭代与硬件规格- 一代(2024云栖):8101芯片,仅为展示样机,没有大规模量产- 二代(2025阿里云峰会):Zen5架构+8890芯片,当前主力规模化产品硬件指标对比1、传统8卡H100服务器8GPU+2CPU;整机显存640GB;总算力约8PFLOPS;整机功耗10‑12kW;风冷/液冷;普通标准机柜。2、阿里128超节点32自研CPU+128自研GPU,CPU/GPU/交换芯片全栈自研;整机显存接近19TB;总算力约1.5EFLOPS;单机柜功耗350kW;标配单向沉浸式液冷;整机重量一吨级别,对机房供电、承重、液冷配套要求很高。阿里超节点是Agent Cloud的硬件底座。Agent时代推理密度大幅提升,超节点可以承载高密度推理,未来也会逐步向训练场景渗透。部署限制:单机柜350kW高功耗、液冷改造、机房承重,造成目前国内只有三成左右可用区可以部署这套超节点,海外短期不会大规模铺开。三、头部云厂商资本开支与超节点投入测算1、阿里:2027财年AI相关资本开支约1050亿,其中超节点相关投入400亿级别2、字节:整体资本开支接近2000亿,超节点投入400亿级别,自研+外购并行3、腾讯:资本开支900‑1000亿,超节点布局相对保守,投入200亿级别三家合计,仅超节点相关资本开支就达到千亿级别。两大底层驱动:①管制背景下,海外高端芯片供给受限,国产超节点是训练算力自主可控最重要方案;②Agent应用爆发,推理算力需求急剧抬升,超节点可以大幅提升推理集群的效率。四、阿里128超节点关键技术细节1、核心芯片CPU、GPU、互联交换芯片全部自研;仅HBM仍然依赖海外。产品定位:大显存、高互联带宽,优先适配推理,兼顾中等规模训练。2、两层网络架构:Scale‑up柜内互联、Scale‑out柜间横向扩展。3、硬件配比:CPU:GPU=1:4;柜内交换芯片与GPU配比1:4;柜间横向扩展依靠800G光模块+51.2T交换机。4、扩展能力:单台128超节点最多横向互联100台,可以构建万卡级别的大型AI集群。五、交付规模、价格、交付周期1、交付情况阿里:本财年目标接近2000柜,对应芯片二十余万颗;华为:2025全年预计交付2000‑3000套;两家合计全年交付5000套量级。2、价格阿里128超节点:单台成本接近3000万,对外售价4500‑5000万;华为超节点:单台售价7000‑8000万。3、交付瓶颈:HBM显存、自研GPU/交换芯片、CPU产能;整体交付周期约14周。六、行业竞争格局第一梯队:阿里、华为已经完成规模化交付,软硬件经过真实业务验证,领先行业大约半年。第二梯队及以后厂商产品陆续推出,但规模化落地会明显滞后。落地时间节奏:- 当前:主要用于推理场景- 2025Q4‑2026Q1:逐步拓展后训练- 2026Q2‑Q3:开始切入预训练- 乐观预期2027年年中,有望实现国产超节点完整全链路训练能力渗透率:2025超节点占大厂AI服务器40%‑50%;2026有望提升至60%‑70%。七、产业链受益顺序(业绩弹性从高到低)1、存储:HBM、DDR、LPDDR。单台超节点存储需求量极大,弹性最高。2、光模块:光模块与GPU配比接近1:1,800G需求直接跟随超节点出货放量。3、高速交换机/交换芯片:柜内25.6T,柜间scale‑out需要51.2T高端交换设备。4、液冷零部件:CDU、冷板、管路等液冷配套。5、高压直流电源:适配超高功耗机柜的定制电源系统。6、高端PCB:GPU、CPU板卡大量使用高阶PCB。八、整机制造格局超节点由云厂商完成系统设计,交给ODM工厂定制生产:- 华为体系:华鲲振宇、神州数码- 第三方ODM:华勤承接阿里超节点集成,另外浪潮、新华三、超聚变参与其中。整机制造产能高度集中。简要总结超节点不是简单服务器堆叠,壁垒在于整套系统工程能力,涵盖芯片互联、供电、液冷、整机结构、软件调度。2026‑2027是国产超节点放量大年,千亿级资本开支逐步兑现,产业链自上而下都会依次迎来业绩验证。风险提示:1、HBM等关键零部件供给紧张,限制整机交付节奏;2、云厂商资本开支不及预期;3、国产软硬件迭代进度慢于预期;4、行业竞争加剧,价格下行。#国产算力 #AI超节点 #算力基础设施 #光模块 #液冷 #高速交换芯片 #PCB$盛科通信-U(SH688702)$ $浪潮信息(SZ000977)$ $锐捷网络(SZ301165)$