📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告深入分析 AI 基础设施全面进入“超节点”时代的技术趋势。超节点通过高速互联协议（Scale-up）将数十至数百颗 GPU 逻辑上整合为统一计算系统，有效解决大模型训练与推理中的“通信墙”与“内存墙”问题，是国产算力弥补单卡性能短板、实现大规模集群效能提升的关键路径。
行业主线：
- 架构演进：AI 模型向多模态及稀疏架构（MoE）演进，导致张量并行（TP）和专家并行（EP）对带宽需求剧增，推动算力集群从简单的 Scale-out 转向 Scale-up 优先的超节点架构。
- 生态开放：互联协议正从 NVLink 等私有封闭协议向 UALink、OISA 等开放标准协议演进，旨在打破供应商锁定，加速国产超节点生态建设。
关键变化与分歧：
- 交付模式升级：服务器厂商交付能力从 L10（组装）提升至 L11/L12（整机柜/多机柜），导致 ODM 厂商价值留存环节增多，迎来价值重估。
- 散热与供电重构：单机柜功耗突破 50kW，推动散热方案由风液混合向 100% 全液冷演进；供电架构转向集中供电，带动 PSU 升级及 HVDC、SST 系统的需求。
受益方向与风险：
- 受益方向：Scale-up 交换芯片、高速 PCB 背板与铜缆互连、全液冷散热组件、高功率 PSU 及服务器 ODM 厂商。
- 核心风险：AI 发展不及预期导致资本开支削减、行业竞争加剧以及地缘政治风险。