国泰海通国产超节点与AI算力近况更新内部分享

一、核心要点

1. 本次分享为国泰海通证券面向签约客户的内部分享，内容涉及国产超节点与AI芯片行业，核心问题包括国产超节点对标英伟达H200的能力、延时规模利用率取舍、CSP对总线类型的选择、国产芯片在交换环节的替代进度、高密量产堵点及客户采购结构与自研第三方超节点的关系。
2. 核心观点：
   • 国产超节点采用数量堆叠模式，华为、阿里等一体化设计厂商优势显著，第三方厂商存在硬件差距。
   • CSP优先关注供应链安全、持续供应能力及软件栈适配。
   • 阿里PPU 1.5代是当前投入产出比最高的国产AI芯片，升腾950PR等也有不错表现。
3. 量产进展：
   • 2026年国产超节点下半年仅升腾950、阿里盘古已达量产级，昆仑芯P900虽能量产但软件适配不足。
   • 液冷方面冷板式已可批量交付，浸没式预计2027年上半年实现量产。
4. 技术动向：
   • 超节点内PCIe芯片需求长期会下降，逐步向侧端边缘端转移，八卡模组会长期存在。
   • 超节点研发的核心短板是CD设计、第三方互联芯片适配。

二、投资线索

1. 阿里PPU 1.5代国产AI芯片投入产出比最高，升腾950PR表现较好，阿里盘古、升腾950为2026年下半年量产级国产超节点相关产品。
2. 冷板式液冷已实现批量交付，浸没式液冷预计2027年上半年量产，液冷技术或成超节点散热方向。
3. CSP优先布局供应链安全、持续供应能力及软件栈适配，国产超节点需解决CD设计、第三方互联芯片适配的短板。

三、风险与关注

1. 推理算力需求爆发阶段，专用AI芯片暂未对通用GPU形成实质性分流，因专用芯片适配特定模型、迭代成本高，多数大规模推理生成不采用。
2. 超节点内存磁化核心作用为降低成本、提升超长上下文问答体验，不会降低内存需求，反而可能因追求长上下文加大内存使用量；CXL共享内存池尚处早期阶段，预计2028年后才有实际影响。
3. GPU显存（如高带宽内存HBM）性能突破依赖工艺与散热材料选型，国内三维内存相关厂商良率不佳，成本未与HBM形成明显差距。

四、声明 本次分享仅限国泰海通证券签约客户内部使用，未经审核不得外发，投资需谨慎。