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电子行业
行业研究 | 深度报告
AI发展的必经之路：AI Infra全面走向超节点时代。部分投资者认为，超节点只是从八卡
向更多个算力卡升级的简单堆砌，而我们认为超节点是训练侧和推理侧算力基础设施发
展的必选项，是未来百万卡集群的基石。(1)训练侧：随着模型参数提升以及 MoE 架构的
转变，TP 和 EP 带来大带宽多频次的互联需求，超节点服务器可通过内部高速总线互
连，能够有效支撑并行计算任务，缩短大模型训练周期。(2)推理侧：养“龙虾”时代，
推理任务对 KV Cache 缓存要求较高，超节点有效解决“内存墙”问题，且单 W 每秒生
成 Tokens更高，在推理侧更具性价比。(3)百万卡集群，Scale up先行，超节点是未来大
规模集群的地基。
Scale up 协议走向开源开放，超节点助力国产卡“弯道超车”。超节点可分成整机柜超
节点、分机柜超节点、Matrix 超节点（级联超节点），主要由计算节点、交换节点、
TOR 交换机、供电单元、供电母线、电缆桥架/正交背板、液冷散热配套等单元组成。博
通、阿里为代表的厂商逐步发起开放标准协议，打破 Scale up 协议相对封闭的竞争格
局，加速超节点生态建设。尽管国产芯片在制程上略有落后，以华为 384 与 GB200
NVL72 为例，单颗昇腾 910C 芯片 BF16 性能仅为 GB200 模组的 1/3，但通过超节点的
方式，单个 384集群 BF16性能总体则是 NVL72的 倍。
超节点服务器带来五大变化趋势。(1)超节点新增 Scale up需求，随着 Scale up 域不断扩
大，带动交换芯片配比持续提升；(2)交换节点与计算节点之间需要高速互联，伴随算力
卡数量持续提升，逐步催生 PCB 背板、正交连接器需求；(3)超节点机柜高密化发展，功
耗持续提升带动 100%全液冷需求；(4)从 8卡机到超节点，涉及网络、供电、制冷等多个
环节，行业准入门槛提升，价值留存环节增多，服务器ODM厂商迎来价值重估；(5)超节
点重构供电架构，带来 PSU、HVDC、SST需求。
投资建议：超节点是国产算力进攻的“矛”，通过超节点方式弥补单卡性能不足，2026
年是国产超节点放量元年。超级点柜内新增 Scale up 域，带来交换芯片及交换节点需
求；交换节点与计算节点之间需要高速互联，带来铜缆、PCB 背板及光互连需求；超节
点机柜功耗大幅提升，液冷成为刚需，全液冷时代渐进；超节点机柜涉及多个环节，行
业准入门槛提高，价值留存环节增多，服务器 ODM 厂商迎来重估；超节点功耗持续增
长，重构供电架构，带来 PSU、HVDC、SST需求。
相关标的：交换芯片相关厂商盛科通信-U(688702，未评级)、万通发展(600246，未评
级)、澜起科技(688008，买入)等；服务器整机相关厂商华勤技术(603296，买入)、浪潮
信息(000977，未评级)、紫光股份(000938，未评级)、工业富联(601138，买入)、联想
集团(00992，买入)、中兴通讯(000063，未评级)等；PCB 相关厂商南亚新材(688519，
未评级)、深南电路(002916，未评级)等、半导体制造相关厂商中芯国际(688981，买
入)、华虹公司(688347，未评级)、盛合晶微(688820，未评级)等；光模块相关厂商华工
科技(000988，买入)、光迅科技(002281，未评级)、源杰科技(688498，未评级)、长光
华芯(688048，未评级)、环旭电子(601231，买入)等；铜缆连接器相关厂商华丰科技
(688629，未评级)、意华股份(002897，未评级)、航天电器(002025，买入)、汇聚科技
(01729，未评级)等；液冷全链条自研自产龙头英维克(002837，未评级)；液冷相关设备
厂商申菱环境(301018，未评级)、领益智造(002600，买入)、远东股份(600869，未评
级)、高澜股份(300499，未评级)等；供电相关厂商欧陆通(300870，未评级)、英诺赛科
(02577，未评级)、天岳先进(688234，未评级)、杰华特(688141，未评级)、纳芯微
(688052，买入)、芯联集成-U(688469，未评级)等。
风险提示
AI发展不及预期，行业竞争加剧风险，地缘政治风险
⚫
投资建议与投资标的
核心观点
国家/地区 中国
行业 电子行业
报告发布日期 2026年 04月 23日
薛宏伟 执业证书编号：S0860524110001
xuehongwei@
021-63326320
蒯剑 执业证书编号：S0860514050005
香港证监会牌照：BPT856
kuaijian@
021-63326320
贾国瑞 执业证书编号：S0860526030002
jiaguorui@
021-63326320
雷星宇 执业证书编号：S0860526040001
leixingyu@
021-63326320
李晋杰 执业证书编号：S0860125070012
lijinjie@
021-63326320
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展
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超节点：国产算力进攻的“矛”
看好（维持）
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目 录
发展的必经之路：AI Infra全面走向超节点时代 ....................................... 5
模型从语言走向多模态，Scaling Law泛化至全流程 .................................................... 5
AI模型转向稀疏架构，超节点成为最优解 .................................................................... 6
百万卡集群，Scale up先行 ......................................................................................... 8
2.以 Scale up网络为翼，超节点助力国产集群腾飞 ...................................... 10
超节点类别及内部结构 ............................................................................................... 10
超节点组网架构：Clos、Full-Mesh、Tours与 Dragonfly ........................................... 13
Scale up协议及对应项目：Scale up开放生态不断丰富，国产超节点集群加速崛起 . 16
3.超节点带来五大变化趋势 .......................................................................... 23
超节点变化趋势一：Scale up 交换机与交换芯片用量增加 ............................... 23
超节点变化趋势二：新增 PCB 背板与光互连需求 .............................................. 24
超节点变化趋势三：液冷成为超节点刚需，100%全液冷时代渐进 ..................... 25
超节点变化趋势四：服务器 ODM 厂商价值重估 ................................................ 26
超节点变化趋势五：超节点重构供电系统 ............................................................ 27
投资建议 ...................................................................................................... 28
盛科通信：国产商用数据中心交换芯片龙头，深度受益于 Scale up 域扩张 ..................... 28
华勤技术：3+N+3多维布局，超节点业务加速放量 ......................................................... 29
浪潮信息：国内 AI服务器龙头，推出 SD200超节点 ....................................................... 30
英维克：国内全链条自研液冷龙头，实现全方位液冷布局 ............................................... 30
锐捷网络：国内交换机领军企业，推出超节点解决方案 ................................................... 31
风险提示 ...................................................................................................... 32
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图表目录
图 1：AI模型持续迭代，性能持续攀升 ........................................................................................ 5
图 2：AI基础设施进入超节点时代................................................................................................ 6
图 3：稠密模型和稀疏模型通信模式的差异 .................................................................................. 7
图 4：AI大模型采取并行策略训练................................................................................................ 7
图 5：并行策略下 TP、EP带来服务器之间大量带宽需求 ............................................................ 7
图 6：超节点服务器对推理架构优化............................................................................................. 8
图 7：超节点集群 Tokens per second/W 吞吐量更高 ................................................................... 8
图 8：算力集群拓展方向 Scale up + Scale out ............................................................................. 9
图 9：Scale up互联带宽更高 ....................................................................................................... 9
图 10：超节点性能优于普通集群 .................................................................................................. 9
图 11：超节点类型分类 .............................................................................................................. 10
图 12：超节点机柜正面外观示意图 ............................................................................................ 11
图 13：超节点机柜背面外观示意图 ............................................................................................ 11
图 14：计算节点拓扑结构 .......................................................................................................... 11
图 15：计算节点各组成部件 ....................................................................................................... 11
图 16：交换节点系统功能框图 ................................................................................................... 12
图 17：超节点通过 Cable tray互联 ............................................................................................ 12
图 18：机柜功耗持续攀升带动 PSU需求 ................................................................................... 12
图 19：采用 Busbar为各节点提供电源 ...................................................................................... 12
图 20：计算节点采用冷板散热设计 ............................................................................................ 13
图 21：机柜背板通过 manifold供水 ........................................................................................... 13
图 22：各架构规模上限及网络时延对比 ..................................................................................... 13
图 23：NVL72超节点引入 Switch tray互联 ............................................................................... 14
图 24：Vera Rubin NVL72 ......................................................................................................... 14
图 25：NVL576 2层 Clos拓扑组网 ............................................................................................ 14
图 26：英伟达推出 NVL576 ....................................................................................................... 14
图 27：AMD MI350 Fullmesh互联 ............................................................................................. 15
图 28：华为柜内 64卡采用 2Dfullmesh ...................................................................................... 15
图 29：TPU 3D Torus架构 ......................................................................................................... 15
图 30：Dragonfly 拓扑结构 ........................................................................................................ 16
图 31：Dragonfly+拓扑结构 ....................................................................................................... 16
图 32：超节点以量取胜，弯道超车 ............................................................................................ 16
图 33：开放 Scale up协议生态逐步丰富 .................................................................................... 17
图 34： NVLink的演进 ............................................................................................................... 17
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图 35：MGX ETL机柜支持第三方芯片部署 ............................................................................... 18
图 36：更加开放的以太网 SUE架构 .......................................................................................... 18
图 37：博通发布 Tomahawk Ultra 支持 HPC及 Scale up ........................................................... 18
图 38：UALink 分层架构图 ......................................................................................................... 19
图 39：AMD发布 MI455X Helios 超节点服务器 ......................................................................... 19
图 40：计算单元通过 UB完成全局同步 ..................................................................................... 19
图 41：海光双芯战略 .................................................................................................................. 20
图 42：曙光发布 scaleX640超节点 ............................................................................................ 20
图 43：OISA三层架构 ............................................................................................................... 20
图 44：OISA生态丰富 ............................................................................................................... 20
图 45：ALS支持 UALink协议 .................................................................................................... 21
图 46：阿里发布磐久 AL128超节点服务器 ................................................................................ 21
图 47：字节 EthLink协议栈........................................................................................................ 21
图 48：火山引擎大禹超节点服务器 ............................................................................................ 21
图 49：ETH+ Scale-Up架构具备强兼容性和可扩展性 ............................................................... 22
图 50：Scale up域持续扩张，交换芯片重要性愈发凸显 ............................................................ 23
图 51： GPU HBD 互联拓扑 ............................................................................................... 23
图 52： GPU HBD 互联拓扑图 .......................................................................................... 23
图 53：不同规模不同互连方案的成本对比（相对值对比） ........................................................ 24
图 54：不同互连架构对比 .......................................................................................................... 24
图 55：各类别拓扑类型对比 ....................................................................................................... 24
图 56：单机柜 30KW 以上时，液冷性价比凸显 .......................................................................... 25
图 57：除原 GPU外，DPU、NIC网卡均配备液冷模组 ............................................................. 25
图 58：交换机芯片、CPO均采用液冷模组 ................................................................................ 25
图 59：从 L10到 L11/L12整机柜交付 ........................................................................................ 26
图 60：中国移动 776套超节点设备最高投标报价 亿元 .................................................... 26
图 61：昆仑芯 512超节点将于 2026下半年上市，2030年上市百万卡集群 .............................. 26
图 62：超节点机柜采用集中供电 ................................................................................................ 27
图 63：超节点机柜功耗增长，带动 PSU需求 ............................................................................ 27
图 64：英伟达机柜功耗持续提升至 MW 级................................................................................. 27
图 65：数据中心供电方式向 HVDC、SST转变 ......................................................................... 27
图 66：盛科通信参与 OISA生态共建 ......................................................................................... 29
图 67：ETH-X原型机在华勤技术东莞智能制造基地点亮 ........................................................... 29
图 68：浪潮信息推出元脑 SD200超节点 ................................................................................... 30
图 69：Coolinside全链条、全场景、全周期液冷解决方案 ......................................................... 30
图 70：英维克 Deschutes 5 2MW CDU ..................................................................................... 30
图 71：锐捷网络展示 ETH 128 计算节点 ................................................................................... 31
图 72：锐捷网络展示 ETH 128 交换节点 ................................................................................... 31
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发展的必经之路：AI Infra 全面走向超节点时代
模型从语言走向多模态，Scaling Law泛化至全流程
AI 大模型性能持续提升，底层算力基础设施或将迎来革新。当前 AI 模型持续迭代，MoE 架构成
为新趋势，语言基础模型不限于单一功能场景，而是朝着多功能融合的方向演进，新一代 GPT、
Gemini、Claude等大模型集成推理、代码及智能体等能力，呈现出长序列输入输出、多模态输入
/输出、长思维等特点，AI 模型参数持续突破，训练数据量持续扩张，模型专家数量持续提升，对
作为 AIGC发展的基础底座——算力集群提出新要求。
从大语言到多模态，模型参数量提升至十万亿级，算力集群规模逐步迈向十万卡、百万卡。伴随
大模型向多模态进化，其参数规模正以每年 10 倍的速度增长，已迈入十万亿级阶段，例如
Qwen3-Max 模型总参数超过 1T，预训练使用 36T tokens；文心 原生全模态大模型参数量达
。随着模型参数量持续提升，算力集群规模不断提升，万卡集群成为训练大模型的最低标配，
十万卡级训练集群已成为主流趋势，例如 xAI Colossus 集群已按计划部署 23万张英伟达 GPU芯
片，其 Colossus 2 首个 GW 级集群首期规模为 55 万张 GB200 和 GB300 芯片，已于 2026 年 1
月投入使用；Meta 宣布于 2026 年建设 GW 级算力集群普罗米修斯（Prometheus）和亥伯龙
（Hyperion）；OpenAI 计划建设 10GW 数据中心，等效 400-500 万张芯片，第一阶段预计将于
2026 年下半年部署；中国移动在 2025 年 12 月建成运营商最大单集群中国移动智算中心（哈尔
滨），部署超 万张国产 AI 加速卡，并计划在 2028 年建成 10 万卡国产芯片集群；2026 年 4
月 14日，中科曙光 6万卡 AI4S计算集群在郑州国家超算互联网核心节点投用。
AI Scaling Law 仍然生效，从预训练逐步泛化至全流程，对算力需求持续增长。Scaling Law 从
预训练扩展到后训练和逻辑推理全流程，模型不光随着参数量提升而提高性能，还能基于强化学
习、思维链等算法创新在后训练和推理阶段更多的算力投入，可以进一步大幅提升大模型的深度
思考能力。据 OpenAI 介绍，在开发 OpenAI o3 时在训练计算和推理时间方面都增加了一个数量
级，发现了明显的性能提升，验证了模型的性能会随着思考的次数而不断提高，并首次将图片整
合到思维链中，算力需求持续提升。据Deepseek介绍，对模型后训练RL持续投入算力，模型推
理和智能体能力有望进一步提升， 在后训练投入超 10%的预训练成本，解锁进阶
能力，推理性能与 GPT-5-high相似。
图 1：AI模型持续迭代，性能持续攀升
数据来源：中国信通院、东方证券研究所
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AI模型转向稀疏架构，超节点成为最优解
训练侧：随着模型参数规模持续增长，高带宽域+大内存需求逐步提升，单卡 GPU 远不足以承载
模型，从集中式训练走向分布式训练，AI基础设施逐步迈入超节点时代：
（一）单卡阶段（CV模型主导）：在计算机视觉模型为主的时期，模型可以完全放入单个加速卡
中进行训练。此时的并行策略主要是数据并行（DP），单卡的计算能力是主要瓶颈。
（二）八卡模组阶段（小参数 NLP 模型主导）：随着 NLP 模型的出现，单卡显存不足以容纳整
个模型，训练扩展到单机八卡。此时，数据并行和模型并行（MP）结合使用，节点内部的通信带
宽成为瓶颈。
（三）超节点服务器集群阶段（大模型主导）：当模型参数达到千亿乃至万亿级别，单机已无法
满足需求，必须使用大规模服务器集群进行训练，以 GPT4 为例，模型部署需要超 10TB 显
存占用，远超GPU单卡甚至单服务器容量上限。由此业界通过引入序列并行、专家并行等更复杂
的并行策略，进行分布式训练，训练集群的总规模（卡数）是数据并行（DP）、张量并行
（TP）、流水并行（PP）和序列并行（SP）等多种并行维度的乘积。
图 2：AI基础设施进入超节点时代
数据来源：Nvidia官网、AMD 官网、华为公众号、东方证券研究所
模型训练中，TP 和 EP 对带宽要求较大。常见的并行训练模式有数据并行（DP）和模型并行
（MP），其中模型并行又分为张量并行（TP）、序列并行（SP）、混合专家（EP）并行和流水
线并行（PP），其中，PP和 DP通信量较少，TP和 EP通信量较大：
（1）DP：将大规模的数据集划分为多个子集并按批次分配给不同节点，在多个 XPU 间复制模型
及优化器状态，每个副本并行处理部分输入批次，然后在各个节点之间汇总得到最终结果。由于
GPU 卡间需传输大量梯度数据，对带宽要求较高，而通信可以被计算掩盖，因此 DP 对于时延的
要求相对较低。
（2）TP：以行或列方式分割模型层，将子层分布至多个 XPU 并行计算，以解决由模型数据导致
的内存瓶颈问题；
（3）PP：将模型划分为多个层，把不同的层按顺序分配到不同的节点上，在拆分模型的边界处
插入通信步骤，以流水线方式执行前向/反向传播，PP对带宽要求低，对时延要求不太高；
（4）SP：用于解决非模型数据（如中间特征值）导致的性能瓶颈问题，将长序列训练任务分解
成多个子序列块并将其保留在不同 GPU卡中，使其能够处理更长的输入数据；
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（5）EP：针对采用混合专家（MoE）的模型，将稠密 MLP 层替换为含多专家的 MoE层，EP将
专家分布至不同 XPU，输入令牌通过 All-to-All通信动态路由至目标专家。对比早期的稠密模型，
MoE模型频繁的跨服务器 EP 成为分布式训练和推理的关键技术需求，跨服务器的 All-to-All 通信
逐渐成为新的瓶颈。
图 3：稠密模型和稀疏模型通信模式的差异 图 4：AI大模型采取并行策略训练
数据来源：ODCC《扁平化智算网络架构研究报告》、东方证券研究所 数据来源：鲜枣课堂、东方证券研究所
伴随模型规模持续增长，超节点服务器逐步成为最优解。而通过这些并行训练方式，当并行域
（如 TP>8）超出单台服务器的范围时，会产生大量且不可避免的跨节点网络通信，使得跨服务
器的带宽与时延成为了根本瓶颈，此外，伴随模型专家数量增长，EP对大带宽大规模互通需求持
续增长，千亿级模型一次梯度同步即 TB 级数据，传统以太网难以承受，而超节点服务器可通过
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
模型训练周期。
图 5：并行策略下 TP、EP带来大量带宽需求
数据来源：《超节点技术体系白皮书》、鲜枣课堂、东方证券研究所
推理侧：随着模型向稀疏化架构演进，总参数量与专家数量不断增长，推理模式也从单卡单机走
向多机大专家并行，推理场景亦演化出分布式效率优化技术如 PD 分离、AE 分离等。PD 分离将
推理过程拆解为 Prefill（预填充）和 Decode（解码）两个独立阶段，分别部署不同的 XPU 上，
随着模型输入序列长度不断增长，对 KV Cache 缓存提出新挑战，Decode 则对 XPU 带宽及显存
需求较高；AE分离中，Attention 节点与 Expert 节点间需要频繁传输 Token数据和专家计算结果。
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伴随模型从语言大模型走向多模态/多任务理解和生成，对算力及访存需求变大，此外，随着用户
数量持续增长，还需同时兼顾多并发需求。
养“龙虾”时代来临，Tokens 消耗大幅增长，超节点推理成本更低。与传统文字对话式 AI 大模
型不同，OpenClaw 并非只是单纯回答问题，而是能够执行任务的“数字员工”，通过理解用户
自然语言指令，自己搜索、分析、生成、调试、自我修正执行等完成任务，而其中的每一步都会
消耗Tokens，带动大量算力需求。据国家数据局数据，2026年3月，中国日均AI词元（Token）
使用量已突破 140 万亿，消耗量近乎为 2025 年底的四倍。Blackwell NVL72 超节点相比 H200 8
卡 AI服务器单瓦每秒生成 Tokens更高，推理性价比显著。
图 6：超节点服务器对推理架构优化 图 7：超节点集群 Tokens per second/W 吞吐量更高
数据来源：华为《超节点发展报告》、东方证券研究所 数据来源：Nvidia官网、东方证券研究所
百万卡集群，Scale up 先行
随着 AI 模型迭代对算力需求不断增长，集群从千卡扩散至万卡、百万卡等，而扩张方式主要为
Scale up（纵向扩展）和 Scale out（横向扩展）两个维度。
Scale out网络：构建大规模算力集群。Scale out网络主要用于实现GPU服务器或超节点之间的
互联，是大规模集群数据并行、流水线并行等通信模型的基础支撑网络，其性能直接决定集群整
体训练效率和可扩展性。
Scale up网络：构建大规模 HBD。Scale up 网络主要面向单 GPU服务器或超节点内部的高性能
GPU 互联，是实现 AI 大模型张量并行、MoE 专家并行、远端内存访问等模型通信需求的关键承
载体系。
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图 8：算力集群拓展方向 Scale up + Scale out
数据来源：中兴通讯《超节点技术白皮书》、东方证券研究所
通过超节点构建 HBD 域，有效解决“通信墙”、“内存墙”问题。超节点集群（SuperPod），
最早由英伟达提出，是通过高速互联协议与专用交换芯片构建的高带宽域（HBD，High-
Bandwidth Domain），将数十至数百颗 GPU 芯片在逻辑上整合为统一编址、低延迟、高带宽的
协同计算系统，有效解决“通信墙”、“内存墙”等问题。
百万卡集群，Scale up先行，超节点是百万卡集群的基石。过去算力集群扩张主要采用Scale out
架构，通过以太网连接大量 AI 服务器，以构建千卡、万卡集群，随着 AI 模型逐步引入 MoE 架构，
虽然显著提升了参数稀疏性与模型效果，但也使得通信需求急剧增长，尤其在专家路由和反向梯
度传播中产生大量 All-to-All 通信，使得跨服务器的带宽与时延成为根本瓶颈，制约整体训练效率，
导致随着集群规模扩张时 MFU 持续降低。而 Scale up域互联则是协同单个超节点内多个 GPU、
CPU 的算力以及域内互联的内存池，借助超高速互联技术，将成百上千颗 GPU 整合为逻辑统一
的“超级 GPU”，实现近似单机级别的协同计算效能，解决通信和内存瓶颈，使得集群在扩大的
同时，算力性能较普通集群提升更大。
图 9：Scale up互联带宽更高 图 10：超节点性能优于普通集群
数据来源：ODCC《ETF-X Scale up 互联协议白皮书》、东方证券研究所 数据来源：华为公众号、东方证券研究所
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2.以 Scale up 网络为翼，超节点助力国产集群腾飞
超节点类别及内部结构
从超节点的形态来看，可分成整机柜超节点、分机柜超节点、Matrix超节点（级联超节点）。
（1）整机柜超节点：整机柜超节点以英伟达 NVL72、Kyber144为代表，采用高度集成化设计，
在单一机柜内整合计算节点与交换节点，通过 Cable tray、正交背板、正交零背板等方式实现
Scale up网络高速互联。
（2）分机柜超节点：分机柜超节点以大云磐石超节点、ODS 超节点为代表的分机柜超节点方案，
其核心特征是计算节点与交换节点均采用高度标准化硬件，如高度标准化的 XPU 服务器和完全标
准化的交换机。Scale up 网络采用铜缆互联方案或光互联方案连接。
（3）Matrix超节点（级联超节点）：通过将多套超节点如英伟达 NVL72 、Kyber144，进一步互
联，通过引入二级 HBD 或更高层级的网络形成百卡、千卡甚至万卡规模超节点如 NVL576、
Kyber1152、华为 CM384，称作 Matrix超节点（级联超节点）。Scale up 网络多采用铜+光的混
合方式互联。
图 11：超节点类型分类
数据来源：中国移动《超节点 Scale-up 网络互联技术白皮书》、东方证券研究所
从内部构成来看，单机柜超节点服务器 Rack 主要由计算节点 Computer tray、交换节点 Switch
tray、TOR switch 交换机、供电单元 Power shelf、供电母线 Busbar、电缆桥架 Cable tray/正交
PCB 背板、液冷散热配套等单元组成，随着超节点服务器渗透率不断增长，除了持续带动对算力
卡、交换芯片、交换机的需求外，也有望持续拉动高功率电源、高压 UPS/HVDC、服务器液冷散
热、铜缆、PCB、光通信、BBU等板块的需求。
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图 12：超节点机柜正面外观示意图 图 13：超节点机柜背面外观示意图
数据来源：ODCC《ETH-X 超节点 AI 整机柜设计规范》、东方证券研究所 数据来源：ODCC《ETH-X 超节点 AI 整机柜设计规范》、东方证券研究所
（1）Computer tray 是 Rack 中的核心部件，内部包含 GPU、CPU、PCIe Switch、内存条、存
储等部件。四个 GPU（OAM）适配在 Carrier Board 上, 单板上集成两颗 PCIe Switch 来扩展接入
GPU、网卡、DPU和存储设备，通过后向的背板连接器提供 GPU 的高速互联信号给 Switch tray。
图 14：计算节点拓扑结构 图 15：计算节点各组成部件
数据来源：ODCC《ETH-X计算节点参考设计》、东方证券研究所 数据来源：ODCC《ETH-X计算节点参考设计》、东方证券研究所
（2）Switch tray 用于连接 ETH-X 超节点机柜计内计算节点上的 GPU 芯片，提供超大的互连带
宽，在单机柜内支持 GPU芯片全带宽 Scale up 互连，同时如需进一步扩展 HBD域，需要支持多
机柜的 Scale up 互连。Switch tray 内部包括交换芯片、CPU、BMC 或额外的光端口以及管理接
口等部件。导线及高速连接器互连后组成 Cable tray，为交换节点及计算节点提供互连每台机柜
配有 2 套背板总线，分置于 Busbar 左/右侧。
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图 16：交换节点系统功能框图 图 17：超节点通过 Cable tray互联
数据来源：ODCC《ETH-X交换节点硬件规范》、东方证券研究所 数据来源：ODCC《ETH-X超节点 AI整机柜设计规范》、东方证券研究所
（3）供电方面，Rack内最多支持 4个 Power shelf，最大功耗支持 132KW，其中 PSU数量可根
据系统最大功耗按需配置，支持 N+2 冗余，采用 Busbar 为各节点供电，随着机柜总功耗不断提
升，有望从 PSU 升级至 及以上。电能储备方面，由于在执行矩阵运算等计算密集
型任务时，机柜功率需求瞬间攀升到峰值，而在同步通信或数据加载阶段，功率则会骤降，机柜
瞬时功率的波动幅度极大且频率高，可集成超级电容模组平抑波动，解决传统 UPS 无法快速响应
的问题，同时，机柜级电池备份单元（BBU）可采用锂电池替代铅酸电池，能量密度更高、响应
时间更短。
图 18：机柜功耗持续攀升带动 PSU需求 图 19：采用 Busbar为各节点提供电源
数据来源：ODCC《ETH-X超节点 AI整机柜设计规范》、东方证券研究所 数据来源：ODCC《ETH-X超节点 AI整机柜设计规范》、东方证券研究所
（4）制冷方面：伴随芯片及机柜总功耗的持续提升，Rack 内由风冷逐步转变为风液混合，液冷
为主，风冷为辅，液冷占比 80%以上，未来有望最终转变为全液冷方案。除节点内 CPU、GPU、
交换芯片等布局需搭配冷板模组外，还需搭配使用快接头UQD、Manifold、CDU等组成液冷二次
侧系统。
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图 20：计算节点采用冷板散热设计 图 21：机柜背板通过 manifold供水
数据来源：ODCC《ETH-X 计算节点参考设计》、东方证券研究所 数据来源：ODCC《ETH-X 超节点 AI 整机柜设计规范》、东方证券研究所
超节点组网架构：Clos、Full-Mesh、Tours与
Dragonfly
超节点服务器网络互联的重点在于 Scale up 互联协议以及拓扑结构。进入超节点机柜服务器时
代，我们认为构造超节点的核心在于更大的节点内互联，硬件与软件协议需互相适配整合，支持
内存语义能力，构建一个更大的 HBD，使得数个分离的算力芯片通过网络互联整合成逻辑上的一
台“大型GPU/ASIC”，突破单一 8卡服务器在效率、可靠性上的瓶颈，进而加速GPU之间的参
数交换和数据同步。
对于以 All-to-All 和 All-Reduce 为主导通信模式的 AI 大模型训练而言，叶脊/胖树架构因其优越的
全局带宽特性与确定的网络直径而成为当下的标准选择，但其所能达到的互联规模也受限于交换
机容量，对于大型超节点集群来说，Dragonfly/ Dragonfly+可扩展性更强，成本效益显著。
图 22：各架构规模上限及网络时延对比
数据来源：《超节点技术体系白皮书》、东方证券研究所
（1）Clos架构超节点：以一层叶脊架构的 Scale up网络的 Vera Rubin NVL72为例，机柜主要
含 18个 Computer tray，通过 9个 NVlink Switch tray将其中的 36个 Grace CPU和 72个 Rubin
GPU 整合在一起，形成一个高带宽、低延迟的统一计算单元。Rubin 与 NVswitch 的拓扑为 1 层
胖树架构，每颗 Rubin GPU支持 18条 NVLink 6链路，每条链路双向带宽 200GB/s，单颗总带宽
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达到 3600GB/s，72颗 GPU形成总带宽为 260TB/s 的全 mesh网络，所有 GPU之间实现了点对
点的全互联，可以任意访问其他 GPU 的内存空间。通过 NVLink 组成全互联无阻塞架构，减轻因
通信延迟导致的计算单元空转造成的算力浪费。通过引入 Scale up 交换机可使 GPU 的互联带宽
具有带宽池化能力，任意流量模式都可以高效使用 GPU互联带宽。
图 23：NVL72超节点引入 Switch tray互联 图 24：Vera Rubin NVL72
数据来源：Semianalysis、东方证券研究所 数据来源：Nvidia官网、东方证券研究所
若需要进一步扩张超节点 Scale up 规模，可采用两层 Clos 拓扑实现更多算力卡互联，进而扩展
HBD域。以 2 层 Clos 拓扑的 GB200 NVL576 为例，整个网络分为框与系统两个层级，单个框包
含 36个 B200和 L1层的 NVSwitch，整个组网包含 16 个框，框间互联由 L2层 NVSwitch负责。
图 25：NVL576 2层 Clos拓扑组网 图 26：英伟达推出 NVL576
数据来源：Semianalysis、东方证券研究所 数据来源：Nvidia官网、东方证券研究所
（2）FullMesh 类架构超节点：Fullmesh 组网下，网络中的每一个节点都与其他所有节点建立直
接的点对点连接。节点需求随组网规模的增长而增长，为缓解规模扩展的问题，可采用提升拓扑
维度 nD-Fullmesh 的方式，优先考虑短程直接互连路径。1DFullMesh 为最简单的 FullMesh 类拓
扑，其组网形态为全互联结构，即任意两个节点都有一条边互联。以 AMD MI350 Scale up 网络
为例，采用 Infinity Fabric 互联，实现 8 个节点的 MI350 的 Fullmesh 互联；华为通过灵衢协议
UB-Mesh，柜内 64 个 NPU 采用 2Dfullmesh 互联，柜外可采用 3D、4DFullmesh 等更高维度拓
扑实现机房级、楼层级、数据中心级互联。
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图 27：AMD MI350 Fullmesh互联 图 28：华为柜内 64卡采用 2Dfullmesh
数据来源：ODCC《扁平化智算网络架构研究报告》、东方证券研究所 数据来源：华为《UB-Mesh: a Hierarchically Localized nD-FullMesh Datacenter
Network Architecture》、东方证券研究所
（3）Torus 拓扑超节点：谷歌自研 TPU 芯片采用 2D/3DTorus 架构组网，立方体（Cube）内的
TPU 处理器通过铜互连（铜 ICI）连接，而不同立方体之间则通过光互连实现拼接。以 TPU v5p
的最大切片尺寸为 16×16×24（6144 颗芯片）；TPU v7 则进一步支持 9216 颗芯片集群，该架
构将故障域缩小至单个立方体，提升系统可靠性，每个节点都与其在各个维度上的“邻居”直接
相连，相邻节点通信延时较低。然而，Torus 架构横跨切面的链路数量相对较少，全局 All-to-
All 通信性能不如胖树架构；此外，理论上 Torus 拓扑组网规模在不限制网络直径约束下可无限扩
展，但高维 Torus 布线复杂，扩展成本高，实际应用中采用 3DTorus+OCS 进行扩展，网络规模
取决于 OCS端口数。
图 29：TPU 3D Torus 架构
数据来源：OCP论坛、东方证券研究所
（4）Dragonfly与 Dragonfly+：Dragonfly在超算中有较广泛的应用，具备低网络直径以及成本
效益，不同于胖树用“堆叠交换层级”扩展组网规模的高成本方式，Dragonfly 通过交换机间的直连
替换交换机层次堆叠，交换机与之相连的计算节点组织成 "组(Group) "，实现组网规模的扩展。
组内，路由器之间实现全互联 All-to-All；组间，通过长距离的 " 全局链路 " 进行稀疏连接。其对
于通信性能而言，Dragonfly 的全局均匀流量下的性能与胖树几乎持平，但 Dragonfly 的可划分性
远不如胖树，因此面对局部热点流量时，性能比胖树架构较差。Dragonfly+拓扑则是组内交换机
的互联关系为 CLOS架构而不是通过 FullMesh互联，组间互联关系与 Dragonfly 拓扑一致，该架
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构是性能与成本的折中方案，相比传统三层 CLOS 架构，它减少了一跳交换时延，且由于组
间 1 跳直连，时延一致性更好，适合 AllReduce 与 All-to-All 等流量模式。
图 30：Dragonfly 拓扑结构 图 31：Dragonfly+拓扑结构
数据来源：ODCC《扁平化智算网络架构研究报告》、东方证券研究所 数据来源：ODCC《扁平化智算网络架构研究报告》、东方证券研究所
Scale up 协议及对应项目：Scale up开放生态不断丰
富，国产超节点集群加速崛起
通过网络互联弥补单卡算力差距，超节点助力国产集群性能提升。从单卡和集群性能对比上看，
尽管国产芯片在制程上略有落后，以华为 384与 GB200 NVL72为例，单颗昇腾 910C芯片 BF16
性能仅为 GB200 模组的 1/3，但通过超节点集群的方式，单个 CloudMatrix 384 集群 BF16 性能
总体则是 NVL72 的 倍，其总内存容量为后者 倍，总内存带宽为后者 倍，有效弥补了
国产芯片在算力层面上的短板，并且通过 Switch tray多芯片方案，也能解决国产交换芯片带宽代
际相对落后的问题。
图 32：超节点以量取胜，弯道超车
数据来源：CDCC公众号、Semi-analysis、东方证券研究所
传统 PCIe 互联带宽有限、演进缓慢，难以满足超节点中数据在 HBM与 HBM、HBM与寄存器、
寄存器与寄存器之间的高频率传输需求，需要通过其他总线协议实现 XPU间大带宽、低延时的内
存语义通信，支持共享内存模型和统一地址空间。当前，以华为、英伟达为代表的厂商生态相对
封闭，博通、AMD、阿里、中国移动为代表的厂商逐步发起开放标准协议，以以太网为基，打破
Scale up 协议相对封闭的竞争格局，避免锁定风险，加速超节点生态建设。
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图 33：开放 Scale up协议生态逐步丰富
数据来源：《超节点技术体系白皮书》、各公司官网、东方证券研究所
国内外相关 Scale up协议及对应超节点方案：
（1）NVLink：NVLink最初于 2016 年与英伟达 P100 GPU一同发布，采用多条高速差分信号通
道组成链路的方式进行点对点通信，允许同时进行多个数据传输会话，支持GPU之间直接进行内
存访问，有效提高了数据传输效率，降低通信延迟，每个NVLink链路都提供双向数据传输能力，
带宽远高于 PCIe，从 P100 的 160GB/s 迭代至 Rubin 的 NvLink 相对封闭，厂商
难以创新，于 2025 年 5 月，英伟达推出了 NVLink Fusion 开放互连技术方案，允许第三方厂商
（例如高通、富士通等）的定制CPU或A加速器通过NVLink协议与英伟达 GPU/CPU（如 Grace、
Blackwell 系列）实现高速互联，通过开放生态策略支持异构计算（如 ASIC与 GPU协同）。
图 34： NVLink的演进
数据来源：未来网络创新研究院《2025AI网络技术白皮书》、Semianalysis、东方证券研究所
对应超节点服务器产品方面，除了以 Vera Rubin NVL72，英伟达在 2026 GTC上公布了四款基于
MGX ETL 机架方案，支持至高 256 颗芯片，不光可用于 Groq、CPU机柜，还允许客户向其集成
来自其它制造商的 AI 芯片，第三方芯片则将支持 Spectrum-X 以太网连接，通过 ETL 在网络互
联、制冷、供电等较为成熟的设计，助力第三方芯片快速以超节点的形式部署。
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图 35：MGX ETL机柜支持第三方芯片部署
数据来源：Nvidia、IT之家、东方证券研究所
（3）SUE：博通在 2025年 4月正式发布 SUE（Scale Up Ethernet）框架，旨在将以太网的优势
引入 AI 系统内部 Scale up领域，以太网为基础构建传输层和数据链路层，直接在 XPU间高效搬
运内存事务。在部署模型上，SUE支持单跳交换拓扑或直接互联的Mesh拓扑。每个SUE实例可
灵活配置端口数（1/2/4 个），例如 800G 实例可拆分为 1×800G、2×400G 或 4×200G 端口，
以适应交换机端口密度和冗余需求。单个 XPU可集成多个 SUE实例（如 8 或 16 个），通过多实
例叠加实现超高带宽（如 64个XPU各配 12个 800G SUE 时，任意XPU对间带宽达 ），
以支持大规模数据集处理、深度神经网络训练及并行任务执行。
博通于 2025年 7月正式发布 Tomahawk Ultra，将传统以太网的报文从 46字节精简到 10字节，
降低了控制开销，在 Tbps 全吞吐量下实现 250ns 低交换延迟，XPU 与 XPU 之间（含交换
机传输时间）通信延时低于 400ns。SUE 要求端到端往返延迟（RTT）低于 2 微秒，单跳网络最
多支持 1024 个 XPU。通过优化封装、无损流控及物理层技术（如空心光纤），10 米传输的单向
延迟可控制在 520ns 内。
图 36：更加开放的以太网 SUE架构 图 37：博通发布 Tomahawk Ultra 支持 HPC及 Scale up
数据来源：腾讯网、博通、东方证券研究所 数据来源：腾讯网、博通、东方证券研究所
（2）UALink：UALink 联盟最初成立于 2024 年 5 月，由 AMD、AWS、谷歌、英特尔、博通、
Meta、微软等公司共同发起的一项开放式互连标准，后续阿里、苹果等厂商相继加入，成员均可
参与开发和采用，从而促进生态系统的创新和丰富。2026 年 4 月 8 日，UALink 联盟正式发布
UALink 规范，引入了 200G 数据链路可兼容 100G、128G 模式，未来还可升级至 400G、
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800G，采用 256B/257B线性编码，搭配 FEC前向纠错技术，理论传输效率可达 94%以上，接近
NVLink 的传输效率水平，最大集群规模可支持 1024个加速器。
对应超节点服务器产品方面，AMD 推出“Helios”AI 机架，采取双宽机柜方式，总共 18 个计算
托盘，一个计算托盘采用1颗Venice CPU+4颗MI455X GPU，总计搭载72个MI450系列GPU，
可提供 exaFLOPS的 FP8性能和 exaFLOPS 的 FP4性能，总 HBM4 内存达 31TB，总带
宽高达 TB/s 的纵向扩展互连带宽和 43TB/s 的基于以太网的横向扩展带宽。
图 38：UALink 分层架构图 图 39：AMD发布 MI455X Helios 超节点服务器
数据来源：UAlink 官网、CSDN、东方证券研究所 数据来源：AMD 官网、东方证券研究所
（4）UB：华为于 2019 年开始灵衢（UnifiedBus），随后发布灵衢 商用验证，于 2025 年 9
月发布并开放灵衢 技术规范。UB协议栈由物理层、数据链路层、网络层、传输层、事务层、
功能层以及 UMMU、UBFM（UB Fabric Manager）组成，对于内存交互，UB支持 UBPU中的计
算单元直接发起同步和异步访存指令，减少控制命令交互，实现百 ns~us 级低时延；对于集群大
规模组网，UB 除了支持采用多级 UB Switch 扩展组网之外，还支持通过 UBoE 与以太 Switch 对
接，实现融合组网，以及通过 OCS组网，实现可变拓扑，助力集群规模扩张。
对应超节点服务器产品方面，华为已推出 Atlas 900 A3 SuperPoD（CloudMatrix 384 超节点），
系统包含 16个机柜，其中 12个计算机柜各部署 32颗昇腾 910C芯片，合计 384颗昇腾 910C芯
片，其余 4 个机柜用于部署 Scale up UB 交换机。此外，即将量产的 Atlas 950 SuperCluster 和
Atlas 960 SuperCluster 集群规模持续提升，从万卡向至百万卡集群扩展。
图 40：计算单元通过 UB完成全局同步
数据来源：华为《基于灵衢的超节点参考架构白皮书》、东方证券研究所
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（5）HSL：2025 年 12 月，海光携手国产 AI 芯片、操作系统、存储与网络模块等厂商，发布海
光系统总线互联协议（HSL） 规范，涵盖完整总线协议栈、IP 参考设计及指令集，既实现各
家 AI 芯片厂商与海光 CPU 的“紧耦合”，更帮助外设芯片、OEM、系统及应用厂商快速搭建高
性能系统。
对应超节点服务器产品方面，中科曙光发布 scaleX640 超节点，采用"一拖二"高密架构设计，单
机柜算力密度提升 20倍，实现单机柜 640卡超高速总线互连，BF16总稠密算力达到 630 PFlops，
可实现 MoE万亿参数大模型训练推理场景 30%-40%的性能提升，PUE值低至 。
图 41：海光双芯战略 图 42：曙光发布 scaleX640超节点
数据来源：海光信息公众号、东方证券研究所 数据来源：中科曙光公众号、东方证券研究所
（6）OISA：中国移动携手 GPU 芯片、Switch 芯片、整机厂商、IP 等 48 家单位于 2024 年 6 月
共同发布了 OISA（Omni-directional Intelligent Sensing Express Architecture）协议，旨
在解决万亿参数大模型训练中的通信墙问题，并于 2025 年 8 月发布 OISA 协议。OISA
协议相较 版本，将支持的 AI 芯片数量提升至 1024 张，带宽突破 TB／s 级别，AI 芯片互
联时延缩短至数百纳秒，具备支持原生内存语义、创新 TLP 报文重构技术、支持智能在途感知、
集合通信硬件加速等多个核心技术特征，助力国产超节点集群纵向扩展。
图 43：OISA三层架构 图 44：OISA生态丰富
数据来源：未来网络创新研究院《2025AI网络技术白皮书》、东方证券研究所 数据来源：OISA官网、东方证券研究所
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（7）ALS：阿里云联合信通院、AMD等十余家企业于 2024年 9月 ODCC大会上，发起 AI网络
互连开放生态 ALS（ALink System），横跨国内外 GPU 芯片、互连芯片、服务器整机硬件、云
计算等产业领域。目前，ALS已形成从协议到芯片、从硬件设备到软件平台的系统体系，在 ALS-
D数据面支持 UALink，在 ALS-M管控面提供统一接口规范和管控软件平台。
对应超节点服务器产品方面，阿里于 2025 云栖大会上发布磐 AI AL128 超节点服务器，
采取定制双宽机柜方式，整柜支持 128~144 颗 GPU 芯片，CPU 节点与 GPU 节点解耦、GPU 节
点与 ALink SW 节点解耦，一组 64~72卡超节点 Scale up互连域，由正面的 16~17个 GPU节点
与背面 8 个 ALink SW 节点共同组成，每个 GPU 节点内置 4 颗 GPU 芯片，每个 ALink SW 节点
内置多颗 ALink Switch芯片，实现单级交换拓扑下的 64~72颗 GPU芯片 Scale up域内全带宽全
互连。
图 45：ALS支持 UALink协议 图 46：阿里发布磐久 AL128超节点服务器
数据来源：阿里云、东方证券研究所 数据来源：阿里云、东方证券研究所
（8）EthLink：字节跳动自研 Scale up 网络协议 EthLink，优化了链路层报文 头，降低报文头长
度，减少传输开销，为GPU集群提供高速互联网络通道，同时承载GPU发起的 Load/Store语义
和 RDMA 语义，EthLink网络范围覆盖了 GPU服务器内部互联和跨机的 GPU互联。
对应超节点服务器产品方面，大禹 44U机柜中，单柜支持 120-240KW，每个 Computer tray支持
4/8个 GPU，可配备配备 64/128卡 GPU，搭配 8-12台 Switch tray。
图 47：字节 EthLink协议栈 图 48：火山引擎大禹超节点服务器
数据来源：字节《GPU Scale up 互联技术白皮书》、东方证券研究所 数据来源：火山引擎、益企研究院、东方证券研究所
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（9）ETH+：2023 年 7 月，由阿里云和中科院计算所发起的高通量以太网（ETH+）联盟正式成
立，在继Scale out场景实现协议收敛与标准发布后，于 2025年 8月发布《高通量以太网（ETH+）
协议（）》，是在 Scale up场景取得的关键进展，同时还推出了 2*200G自研国产网卡芯片、
自研国产交换芯片、400G国产硅光芯片等产品。
图 49：ETH+ Scale-Up架构具备强兼容性和可扩展性
数据来源：ETH+《ETH+ Scale-Up场景互连协议白皮书》、东方证券研究所
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3.超节点带来五大变化趋势
超节点变化趋势一：Scale up 交换机与交换芯片用量增
加
交换芯片愈发重要，是 Scale up 网络的核心。早期的 Scale up主要是从单卡扩张为 8卡 GPU模
组，再以 8卡为一个单元对外扩展，搭配 8卡 GPU服务器模组的 AI服务器，多采用 full mash直
连拓扑，GPU 之间通过 PCIe 等互联协议直连，随着芯片带宽和通道速率持续提升，逐步通过引
入交换芯片方式提高GPU点对点的连接带宽，进入超节点机柜时代后，互连结构从“单服务器内
部”进一步扩展到“整机架一级域”，通过 Switch tray 进行互联，超节点服务器内部新增 Scale
up交换机互联，有望带动交换机及交换芯片等需求。
图 50：Scale up域持续扩张，交换芯片重要性愈发凸显
数据来源：Nvidia官网、东方证券研究所
伴随 XPU 芯片互联带宽持续增长，有望带动交换芯片配比提升。随着 XPU 芯片互联带宽持续增
长，单机柜交换容量总也需要随之进行扩容，例如Rubin GPU相比Blackwell带宽翻倍至
在单机柜 GPU 数量保持 72 颗以及交换芯片容量不变的情况下，搭配 9 个 Switch tray，单个
Switch tray中交换芯片从 2颗翻倍至 4颗，单机柜交换芯片用量从 18颗提升至 36颗。
我们假设以单层 HBD 域内采用胖树架构 GPU 拓扑，单机柜 64 卡为例，若采用 GPU HBD
互联拓扑，则在 full mash 场景下，采用 交换芯片，则 GPU 卡与交换芯片比例为 16：1，
对应 4个 Switch tray，若采用 芯片则对应比例为 8：1。此外，伴随集群规模增长，引入二
层 HBD 域背景下，交换芯片需求或将倍增。
图 51： GPU HBD 互联拓扑 图 52： GPU HBD 互联拓扑图
数据来源：《正交超节点整机柜设计规范》、东方证券研究所 数据来源：《正交超节点整机柜设计规范》、东方证券研究所
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超节点变化趋势二：新增 PCB 背板与光互连需求
Computer tray与 Switch tray之间可通过铜缆/正交背板/光纤连接，具体互联方式取决于成本、
复杂度、传输延时、可扩展性等多维度的均衡。Cable 凭借低损耗、部署灵活的核心优势，已成
为高速互联的关键媒介之一，在 112Gbps、224Gbps 系统中，其通道互联占比持续攀升。我们认
为，对于单机柜网络全互连，基于成本考虑，铜缆覆盖范围内（64或 128 XPU），整体成本大约
是光互连方案整体成本的 1/2（按照互连成本+Switch 成本的综合），铜缆成为首选；若单机柜
XPU 持续增长（>128 XPU），铜缆在布线复杂度、散热等问题日益突出，而正交零背板方案传
播路径最短，信号损耗极低，但可扩展性存在物理极限，对于高密架构如 Kyber144 采用正交背
板互联方案，信号损耗较低，且机械结构稳固，相对可容纳更多节点。
图 53：不同规模不同互连方案的成本对比（相对值对比） 图 54：不同互连架构对比
数据来源：阿里云《UPN512 技术架构白皮书》、东方证券研究所 数据来源：《超节点技术体系白皮书》、东方证券研究所
采用 OCS 可进一步扩大 HBD域，适用大规模超节点集群。随着集群持续 Scale up，对于千卡以
内 HBD 域，则采用铜+光混合方案；对于更大规模的 HBD 域，采用 Optical Circuit Switching
(OCS) 设备，通过 Dragonfly+或 3D Torus 架构，可进一步支持更大规模的超节点域。作为全局
链路重构手段，OCS 可以动态调整网络中的光路连接，在大规模拓扑如 Dragonfly 或 3D Torus
中显著提升网络弹性和稀疏化效果，通过在热点链路或稀疏互连之间建立直接光学通道，OCS 不
仅减少了跳数和延迟，还为高带宽密集型任务提供灵活的链路调度能力，使网络能够更高效地应
对流量波动和节点故障。
图 55：各类别拓扑类型对比
数据来源：《超节点技术体系白皮书》、东方证券研究所
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超节点变化趋势三：液冷成为超节点刚需，100%全液冷
时代渐进
液冷成为超节点刚需。AI 集群对算力密度有一定要求，训练单元过于分散不利于作业开展，同时，
AI 服务器功耗大幅增长带动机柜侧整体功耗持续增长。我们认为：当单机柜总功耗≥50KW 时，
液冷成为必选方案。如英伟达 GB200 NVL72 方案单机柜功耗达 120KW，已超过风冷散热极限，
均改用风液混合方案，国内如华为 Cloud Matrix 384 超节点、阿里磐久 128 超节点亦采用风
液混合方案过渡，伴随机柜功耗不断增长，如 Vera Rubin NVL72，机柜最终或走向 100%全液冷
方案。
图 56：单机柜 30KW 以上时，液冷性价比凸显
数据来源：中国电信、东方证券研究所
机柜从风液混合逐步迈向 100%全液冷。机柜侧为了提供算力密度、压缩互连距离，XPU 节点和
Switch 节点的尺寸也被极致压缩，相比 GB200 NVL72，Vera Rubin NVL72 在机柜高度及宽度不
变的情况下，Rubin功耗持续提升，并且 Rubin NVL72超节点的 4个GPU和 4个 NVlink 6 switch
芯片各自被限制到了 1RU 高的 tray 内，节点内器件的散热难度持续提升，使得 100%全液冷在
Rubin NVL72 中正式采用，除原来 GPU 搭配冷板外，交换机芯片、DPU、DIMM、LPU、CPO
芯片以及光模块笼子或将全面搭配液冷散热模组，带动机柜内部嵌入式管式冷板、快接头、小型
manifold 用量持续提升，机柜外侧 CDU散热量亦将持续增长迈入 MW 级。
图 57：除原 GPU外，DPU、NIC网卡均配备液冷模组 图 58：交换机芯片、CPO均采用液冷模组
数据来源：Nvidia官网、东方证券研究所 数据来源：Nvidia官网、东方证券研究所
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超节点变化趋势四：服务器ODM厂商价值重估
从 L10提升到 L11/L12级交付，超节点机柜涉及多个环节，行业准入门槛提高，价值留存环节增
长。智算 8卡服务器由于核心价值量多集中于 8卡GPU模组，且服务器内各部件相对模块化、标
准化，服务器厂商可参与设计和研发环节相对较少，行业技术门槛相对较低，竞争相对激烈，致
使整体服务器行业毛利率承压。超节点服务器承袭刀片服务器的设计理念，将计算托盘、交换托
盘、液冷分配与供电背板一体化集成于单机柜，使得服务器厂商从过去的 L10 完成服务器组装和
测试后交付提升至 L11 整机柜级组装交付、甚至 L12 多机柜级制造交付。而对于超节点服务器，
服务器 ODM 厂商不光要完成 Computer tray 的生产交付，也可参与 Switch tray 的生产制造，以
及超节点服务搭配的网络互联、供电、制冷等多个系统的组装和集成，使得服务器厂商价值留存
环节逐步增长，且超节点服务器准入门槛相对较高，供应商格局较 8卡机时代大幅改善。
4月 10日，中国移动发布《2026年至 2027年人工智能超节点设备集中采购项目》中标公示，集
采均采用华为 CANN生态方案，采购规模为 6208张 AI加速卡，折合 776套超节点设备，若按照
最高投标价 亿元计算，单 AI卡平均对应 万元，384张 AI加速卡对应 亿元。
图 59：从 L10到 L11/L12整机柜交付 图 60：中国移动 776套超节点设备最高投标报价 亿元
数据来源：AMAX、东方证券研究所 数据来源：通信产业网、东方证券研究所
超节点时代，服务器厂商与芯片、客户绑定关系进一步提升，BBAT 自研超节点机柜迎来放量元
年。服务器厂商早期需配合国产芯片厂商、终端 BBAT 做定制化研发适配，上下游绑定关系进一
步提升，进一步提升服务器厂商份额及盈利能力。中国信通院与腾讯牵头设计，联合华勤技术等
多家机构共同研发的 ETH-X 超节点项目在 2025 年 4 月点亮；字节于 2025 年 7 月首发“大禹”
超节点服务器；阿里于 2025年 9月发布磐久 128卡超节点服务器 ；百度于 2025年 11月发布天
池 256、512 超节点服务器，两款超节点将分别于 2026 年上半年和下半年上市。2026 年或将成
为超节点规模放量元年，相关服务器厂商有望深度受益。
图 61：昆仑芯 512超节点将于 2026下半年上市，2030年上市百万卡集群
数据来源：百度云、财联社、东方证券研究所
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超节点变化趋势五：超节点重构供电系统
超节点采用集中供电方式，带来 Powershelf、Basbar 需求。据中心供电架构经历多级转换
（AC-DC-AC-DC），每级转换都伴随能量损耗。超节点采用“机房级高压直供 → 机柜级母线传
输 → 节点级精准降压”的三级架构：电源框（Power Shelf）统一承担交流/直流转换，计算节点
内仅保留高密度电压调节模块（VRM）。传统服务器架构中，每节点配置 1+1 冗余电源模块
（CRPS），在 48U 机柜内电源系统可占据 25%–30% 的空间，严重挤压计算单元部署，采用集
中供电后，计算节点/交换节点从 2U–4U 压缩至 1U–2U，进一步释放空间用于更多算力部署。
机柜功耗持续提升，带动 PSU 价值量持续提升。带来伴随机柜功耗的持续提升，PSU 逐步从
向、升级，对应Powershelf提升至 33KW、110KW，带动价值持续增长，
此外，机柜功率提升后，继续采用传统 12V 供电面临数千安培级电流，母线截面积和铜损急剧增
加的问题，采用 48/54V架构可大幅降低电流，同时节省 Busbar横截面。
图 62：超节点机柜采用集中供电 图 63：超节点机柜功耗增长，带动 PSU需求
数据来源：光宝公告、东方证券研究所 数据来源：光宝公告、东方证券研究所
AI 机柜逐步迈入 MW 级，功耗持续提升带动 HVDC、SST 系统需求。随着 AI 服务器机柜持续
Scale up，导致机柜功率不断提升， IDC 供电架构有望逐步转向高压直流（HVDC）供电系统。
相比传统 UPS，HVDC 减少了交直流转换环节，提升了能源效率，减少铜耗节省成本的同时节省
机柜空间。固态变压器（SST）系统则是采用高效率的 SiC 器件取代传统的铜制变压器设备进行
调压和整流，并具有高功率因数、低电流谐波的输入特性，其系统链路更短，效率更高，体积更
小，重量更轻，控制更方便。
图 64：英伟达机柜功耗持续提升至 MW 级 图 65：数据中心供电方式向 HVDC、SST转变
数据来源：英伟达《800VDC Architecture for Next-Generation AI
Infrastructure》、东方证券研究所
数据来源：CDCC《数据中心 800V直流供电技术白皮书》、东方证券研究所
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投资建议
超节点是国产算力进攻的“矛”，通过超节点方式弥补单卡性能不足，2026 年是国产超节点放量
元年。超级点柜内新增 Scale up 域，带来交换芯片及交换节点需求；交换节点与计算节点之间需
要高速互联，带来铜缆、PCB 背板及光互连需求；超节点机柜功耗大幅提升，液冷成为刚需，全
液冷时代渐进；超节点机柜涉及多个环节，行业准入门槛提高，价值留存环节增多，服务器ODM
厂商迎来重估；超节点功耗持续增长，重构供电架构，带来 PSU、HVDC、SST需求。
相关标的：交换芯片相关厂商盛科通信-U(688702，未评级)、万通发展(600246，未评级)、澜起
科技(688008，买入)等；服务器整机相关厂商华勤技术(603296，买入)、浪潮信息(000977，未
评级)、紫光股份(000938，未评级)、工业富联(601138，买入)、联想集团(00992，买入)、中兴
通讯(000063，未评级)等；PCB 相关厂商南亚新材(688519，未评级)、深南电路(002916，未评
级)等、半导体制造相关厂商中芯国际(688981，买入)、华虹公司(688347，未评级)、盛合晶微
(688820，未评级)等；光模块相关厂商华工科技(000988，买入)、光迅科技(002281，未评级)、
源杰科技(688498，未评级)、长光华芯(688048，未评级)、环旭电子(601231，买入)等；铜缆连
接器相关厂商华丰科技(688629，未评级)、意华股份(002897，未评级)、航天电器(002025，买
入)、汇聚科技(01729，未评级)等；液冷全链条自研自产龙头英维克(002837，未评级)；液冷相
关设备厂商申菱环境(301018，未评级)、领益智造(002600，买入)、远东股份(600869，未评级)、
高澜股份(300499，未评级)等；供电相关厂商欧陆通(300870，未评级)、英诺赛科(02577，未评
级)、天岳先进(688234，未评级)、杰华特(688141，未评级)、纳芯微(688052，买入)、芯联集成
-U(688469，未评级)等。
盛科通信：国产商用数据中心交换芯片龙头，深度受益于
Scale up域扩张
国内商用数据中心交换芯片龙头，持续发力中高端产品。盛科通信产品全面覆盖企业网络、运营
商网络、数据中心网络和工业网络等应用领域。其中，系列交换容量达到，
支持 400G端口速率，支持新一代网络通信技术的承载特性和数据中心特性；GoldenGate系列芯
片交换容量达到 ，支持 100G 端口速率，支持可视化和无损网络特性；面向大规模数据
中心和云服务需求，交换容量为 及 的高端旗舰芯片在客户处进入市场推广和
逐步应用阶段，该产品支持最大端口速率 800G。
参与 OISA协议，加速国产 Scale up 生态建设。2025年 8月 23日，在 2025中国算力大会主论
坛上，中国移动携手包括燧原科技、壁韧科技、摩尔线程、昆仑芯、盛科通信等多家 AI 基础设施
产业链企业启动智算开放互联 OISA生态共建战略合作，并发布 OISA 协议，加速我国在大规
模智算集群 GPU互联领域的国产化生态建设。
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图 66：盛科通信参与 OISA生态共建
数据来源：奇异摩尔公众号、东方证券研究所
华勤技术：3+N+3多维布局，超节点业务加速放量
3+N+3多维布局，AI服务器及交换机 CSP核心供应商，2026年超节点收入或将超百亿。华勤技
术基于 3+N+3 的智能产品平台战略，以智能手机为中心的移动终端类产品组合、以个人电脑为中
心的数字生产力产品组合、数据中心基础设施全栈产品组合；同时拓展了汽车电子、机器人和软
件业务三大战略领域，持续开拓公司第二增长曲线。2025年4月，由开放数据中心委员会(ODCC)
主导、中国信通院与腾讯牵头设计，联合华勤技术、立讯技术等机构共同研发的 ETH-X开放超节
点项目，在华勤技术东莞智能制造基地举行首台原型机下线点亮仪式。
公司持续巩固在头部 CSP大客户中的核心供应商地位，不断提升客户采购份额，同时持续优化产
品结构、提升产品竞争力。产品品类层面，AI 服务器市场份额持续保持行业领先，通用服务器与
交换机产品继续保持高速增长，超节点品类发挥先发优势，公司预计今年超节点项目会在二季度
开始发货，下半年进入规模量产交付，2026全年预计超过百亿收入。
图 67：ETH-X原型机在华勤技术东莞智能制造基地点亮
数据来源：ODCC 官网、东方证券研究所
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浪潮信息：国内AI服务器龙头，推出 SD200超节点
国内 AI 服务器龙头，推出 SD200 超节点。浪潮信息是全球领先的 IT基础设施产品、方案和服务
提供商，为客户提供云计算、大数据、人工智能等各类创新 IT 产品和解决方案。2025 年 8 月，
公司发布了超节点 AI服务器元脑 SD200和超扩展 AI服务器元脑HC1000。其中，元脑 SD200运
用创新研发的多主机低延迟内存语义通信架构，在单机内实现了 64 路国产 AI 芯片的高速统一互
连，单机可承载 4 万亿参数单体模型，或部署多个万亿参数模型组成的智能体应用，基于
DeepSeek R1 大模型的 token生成速度仅需 毫秒，创造国内大模型最快 token生成速度；元
脑HC1000基于全新开发的全对称DirectCom极速架构，无损超扩展设计聚合海量国产 AI芯片、
支持极大推理吞吐量，推理成本首次击破 1 元/每百万 token，为智能体突破 token 成本瓶颈提供
极致性能的创新算力系统。
图 68：浪潮信息推出元脑 SD200超节点
数据来源：浪潮信息官网、东方证券研究所
英维克：国内全链条自研液冷龙头，实现全方位液冷布局
国内全链条自研液冷龙头，产品实现全方位液冷覆盖，提前布局微通道冷板、两相冷板技术。英
维克作为全链条液冷的开创者，率先推出高可靠 Coolinside 全链条液冷解决方案，从冷板、快速
接头、Manifold、CDU、机柜，到 SoluKing 长效液冷工质、管路、冷源等“端到端”的产品覆盖，
从服务器制造工厂，到数据中心运行现场的“厂到场”交付场景覆盖。截至 2026 年 4 月，公司
液冷技术已覆盖 GPU/CPU 服务器、两相冷板、微通道冷板、SSD、DIMM、交换机、服务器、
ASIC芯片、光模块、整机柜乃至 800VDC液冷等全场景，并深入布局两相冷板技术。
图 69：Coolinside全链条、全场景、全周期液冷解决方案 图 70：英维克 Deschutes 5 2MW CDU
数据来源：英维克官网、东方证券研究所 数据来源：OCP、东方证券研究所
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锐捷网络：国内交换机领军企业，推出超节点解决方案
国内交换机领军企业，推出超节点解决方案。锐捷网络是行业领先的 ICT 基础设施及解决方案提
供商，主营业务为网络设备、网络安全产品及云桌面解决方案的研发、设计和销售，产品包括网
络设备（交换机、路由器、无线产品等）、网络安全产品（安全网关、下一代防火墙、安全态势
感知等）、云桌面整体解决方案（云桌面软件、云主机、云终端）以及 IT 运维等产品及解决方案。
2025 年 9 月，锐捷网络展示了 ETH 128 超节点产品，包括计算节点和交换节点设备。交换节点
采用 高性能交换芯片，其中 的带宽通过 Cable tray 连接所有 GPU，实现基于
Ethernet 的 Scale up 连接；另外 带宽通过 Fly Cable 的方式连接到交换节点前面板，
端口形态为 32*OSFP-800G，作为超节点 Scale up 的扩展端口，通过该端口可以实现超节点的并
柜互联，以及集群互联部署，满足 HBD 64-1024的灵活扩展。
图 71：锐捷网络展示 ETH 128 计算节点 图 72：锐捷网络展示 ETH 128 交换节点
数据来源：锐捷网络官网、东方证券研究所 数据来源：锐捷网络官网、东方证券研究所
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风险提示
AI发展不及预期：若 AI大模型发展不及预期，可能导致云厂商削减资本开支，进而导致算力产业
链需求增长不及预期。
行业竞争加剧风险：若多个厂商持续进入算力相关产业链，将对产业链相关公司盈利能力产生负
面影响。
地缘政治风险：若各国贸易摩擦加剧，可能会影响到相关产业链上游原材料的获取、关键技术或
设备的获取、相关订单的获取。
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信息披露
依据《发布证券研究报告暂行规定》以下条款：
发布对具体股票作出明确估值和投资评级的证券研究报告时，公司持有该股票达到相关上市公司
已发行股份1%以上的，应当在证券研究报告中向客户披露本公司持有该股票的情况，
就本证券研究报告中涉及符合上述条件的股票，向客户披露本公司持有该股票的情况如下：
截止本报告发布之日，东证资管、私募业务合计持有意华股份(002897)股票达到相关上市公司已
发行股份 1%以上。
提请客户在阅读和使用本研究报告时充分考虑以上披露信息。
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分析师申明
每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的研究分析师在此作以下声明：
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券或发行人的看法和判断；分析师薪酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来，均与其在本
研究报告中所表述的具体建议或观点无任何直接或间接的关系。
投资评级和相关定义
报告发布日后的 12个月内行业或公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准
（A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数）；
公司投资评级的量化标准
买入：相对强于市场基准指数收益率 15%以上；
增持：相对强于市场基准指数收益率 5%～15%；
中性：相对于市场基准指数收益率在-5%～+5%之间波动；
减持：相对弱于市场基准指数收益率在-5%以下。
未评级 —— 由于在报告发出之时该股票不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该股
票的研究状况，未给予投资评级相关信息。
暂停评级 —— 根据监管制度及本公司相关规定，研究报告发布之时该投资对象可能与本公司
存在潜在的利益冲突情形；亦或是研究报告发布当时该股票的价值和价格分析存在重大不确
定性，缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确投资评级；分析师在上述情况下暂停对该股
票给予投资评级等信息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该股票的投资评级、盈利
预测及目标价格等信息不再有效。
行业投资评级的量化标准：
看好：相对强于市场基准指数收益率 5%以上；
中性：相对于市场基准指数收益率在-5%～+5%之间波动；
看淡：相对于市场基准指数收益率在-5%以下。
未评级：由于在报告发出之时该行业不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该行业
的研究状况，未给予投资评级等相关信息。
暂停评级：由于研究报告发布当时该行业的投资价值分析存在重大不确定性，缺乏足够的研
究依据支持分析师给出明确行业投资评级；分析师在上述情况下暂停对该行业给予投资评级
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