📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨 AI 基础设施全面走向“超节点”时代的必然性，分析超节点如何通过 Scale-up 架构解决大模型训练与推理中的“通信墙”和“内存墙”问题，并重点阐述超节点如何助力国产算力芯片通过集群规模效应弥补单卡性能短板，实现“弯道超车”。
行业主线：
- 超节点成为基础设施基石：随着模型参数提升及 MoE 架构普及，超节点通过内部高速总线互连，有效支撑并行计算，是构建百万卡集群的必选项。
- Scale-up 协议开源化：行业正从 NVLink 等封闭协议向 UALink、OISA 等开放标准协议演进，旨在打破竞争格局并加速生态建设。
- 国产化路径明确：国产芯片可通过构建更大规模的超节点域（如华为 384 集群）在总体性能上超越海外单机柜方案。
关键变化与分歧：
- 硬件需求升级：超节点带动交换芯片配比提升，催生对 PCB 背板、正交连接器及高速光互连的需求。
- 散热与供电重构：单机柜功耗激增使 100% 全液冷成为刚需，供电架构向集中式 Power Shelf 及 HVDC/SST 系统转变。
- 价值链重估：服务器交付模式从 L10 提升至 L11/L12 整机柜交付，提升了服务器 ODM 厂商的准入门槛与价值留存。
受益方向与风险：
- 受益方向：高性能交换芯片、液冷全链条设备、服务器 ODM 厂商、高功率 PSU 及铜缆/PCB 供应商。
- 核心风险：AI 发展不及预期导致资本开支削减、行业竞争加剧、地缘政治影响供应链。