软件与服务行业：超节点引领新一代算力基础设施－算力产业跟踪250822

<p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">事件描述</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">全球算力产业龙头英伟达 2025 年逐渐开始主要以超节点 GB200 面向市场出货，而华为也在2025 年推出昇腾 384 超节点，浪潮信息在 2025 开放计算技术大会发布超节点 AI 服务器“元脑 SD200”。</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">事件评论</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">超节点是新一代算力基础设施，当前算力龙头企业纷纷推出超节点产品。超节点，英文名为 SuperPod，是英伟达公司最先提出的概念，英伟达将 AI 服务器中以超大带宽互联 16卡以上 GPU-GPU 的 Scale Up 系统称为超节点。当前业界算力领军企业纷纷推出超节点：1）英伟达基于 NVLink 协议连接服务器之间的 GPU，将相关设备连接到同一个超带宽域，构成超节点，当前主推的 GB200 中包含 36 个 Grace CPU 和 72 个 Blackwell GPU；2）华为于鲲鹏昇腾开发者大会 2025—昇腾 AI 开发者峰会上推出昇腾超节点，其创新应用全总线架构，采用高速互连技术将 384 张 910C 智算卡紧密耦合形成大型算力单元；3）浪潮信息于 2025 开放计算技术大会发布超节点 AI 服务器“元脑 SD200”，单机即可运行超万亿参数大模型，并在多个全参模型实测中，实现 64 卡整机推理性能的超线性扩展；4）其他服务器厂商如超聚变、华勤技术等也均有超节点产品布局。</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">超节点能解决大模型训练推理中以通信速度为核心的性能瓶颈。众所周知，在 AI 大模型领域遵循 ScalingLaw 定律，随着 AI 大模型参数规模不断扩大，对 AI 算力集群的规模需求也在不断增长，海外已经出现十万卡级别算力集群，未来或将进一步扩大。与此同时，DeepSeek 带来创新架构与工程优化，助力 MOE（专家混合模型）成为主流模型结构，其复杂的混合并行策略带来巨大挑战，需要具备超大显存空间、更低通信时延、更强计算性能，传统 AI 服务器依赖以太网络实现跨机互联，通信带宽较低，成为性能瓶颈。超节点作为 Scale Up 的当前最优解，通过内部高速总线互连，能够有效支撑并行计算任务，加速 GPU 之间的参数交换和数据同步，缩短大模型的训练周期。其本质是在现有技术、生态和成本约束下，从系统层面去打破 AI 芯片本身的性能边界，最大化用户价值。</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">技术升级和复杂度提升，超节点带来多个算力环节价值量提升。相比于过往的八卡或十六卡 AI 服务器，超节点 AI 服务器算力密度和通信复杂度等大幅提升，单节点功耗也显著增加，其带来的产业影响包括互联需求提升、液冷价值量提升、从传统产品厂商向系统解决方案厂商的升级等，建议关注产业链相关环节投资机会：1）纯正的国产 AI 芯片领军企业寒武纪和国产高端 CPU 和 DCU 领军企业；2）超节点服务器厂商；3）超节点配套 PCB、链接、液冷厂商；4）华为超节点相关合作伙伴。</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">风险提示</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">1、下游需求不及预期；2、国内 AI 芯片供应不及预期；3、行业竞争加剧的风险；4、盈利能力波动的风险。</span></p><p><br/></p>