工信部政策：国家算力互联互通节点建设 - 工信部发布通知，要求构建国家算力互联互通节点体系，旨在提高公共算力资源使用效率和服务水平，促进算力高质量发展 [1][2] - 建设目标为建立“1+M+N”国家算力互联互通节点体系，通过“统一标识、统一标准、统一规则”运行机制，实现不同区域、主体、架构算力资源的标准化互联和高效流动应用 [2] - 节点分为区域节点和行业节点，区域节点面向算力需求旺盛地区，行业节点面向重点行业，各自建设服务平台以实现算力供需对接 [2][3] - 区域节点提供标识注册、互联调度和数据监测等综合性支撑服务，行业节点提供算力资源汇聚、标识、选择等市场化服务并接入区域节点 [2][3] - 每个省级行政区可申报1个区域节点，每个行业原则上可申报1个行业节点 [3] 市场反应与产业链动态 - 政策发布后，二级市场算力产业链部分个股出现拉升，CPO（共封装光学）方向最为活跃，智立方20%涨停，科瑞技术10%涨停，易天股份、奥特维、长飞光纤、环旭电子等大涨 [1] - 光模块和交换机作为算力网络关键硬件，正围绕“高速率、低功耗、低成本”加速革新，CPO成为柜内互联的确定性方向，LPO（线性驱动可插拔光学）等低成本方案快速兴起 [7] - 国产光模块厂商已在全球市场占据领先地位，有望深度受益于全球AI算力基建扩张 [7] AI模型迭代与算力需求 - 临近春节，国产模型进入密集发布窗口期，DeepSeek、Kimi、阿里、百度、字节等公司接连发布或计划发布新一代AI大模型 [5] - 国产模型的快速迭代旨在抢占用户AI交互入口，将加速驱动模型整体商用进度 [5] - 模型侧更新将驱动推理侧算力需求加速提升，2026年被视为推理侧国产超节点上量元年 [5] - 供需两侧双向奔赴，华为、曙光、沐曦、昆仑芯、阿里等国产厂商已发布新一代超节点方案，产业链即将迎来放量时点 [5] 机构观点：算力产业链投资逻辑 - 财通证券指出，国产模型快速迭代对应推理侧算力需求有望迎来加速提升，国产算力产业链有望核心受益 [1][5][6] - 国信证券认为，算力资源已成为AI应用的核心预算约束和“卖方型市场”，算力链有望在强业绩支撑下重回科技投资主线 [6] - 国元证券分析，为支撑大模型训练与推理的爆发式需求，AI算力基础设施正系统性升级，推动算力扩展模式向分布式集群横向扩展及跨域协同演进 [6] - AI竞争已从芯片性能延伸至整个互联基础设施的系统级优化，光通信与交换技术的演进及供应链格局将成为决定未来AI基础设施效率与成本的核心变量之一 [7]

报告行业投资评级 - 投资评级：看好（维持） [1] 报告的核心观点 - 国产模型进入密集发布期，大量模型更新将加速驱动模型整体商用进度 [5] - 国内云厂商AI资本开支持续保持高位，为国产算力需求奠定基础 [5] - 模型端迭代加速，推理侧需求有望快速增长，2026年是推理侧国产超节点上量元年，供需两侧双向奔赴，产业链即将迎来放量时点 [5] - 投资建议：国产模型加速迭代与国产机柜方案性能提升，国产算力产业链有望核心受益，建议关注核心产业链环节 [5] 重点公司投资评级与数据 - 芯原股份（代码688521）：总市值1093.00亿元，收盘价（2026年02月02日）207.85元，2024A/2025E/2026E的EPS分别为-1.14元/-0.37元/0.09元，2024A/2025E/2026E的PE分别为-181.92/-569.27/2277.08，投资评级为增持 [4] - 华丰科技（代码688629）：总市值420.61亿元，收盘价（2026年02月02日）91.24元，2024A/2025E/2026E的EPS分别为-0.04元/0.70元/1.59元，2024A/2025E/2026E的PE分别为-2369.56/130.62/57.46，投资评级为增持 [4] - 伟测科技（代码688372）：总市值179.83亿元，收盘价（2026年02月02日）120.65元，2024A/2025E/2026E的EPS分别为0.86元/1.82元/2.47元，2024A/2025E/2026E的PE分别为140.24/48.85/35.78，投资评级未列明 [4] 行业动态与驱动因素 - 国产模型密集发布：近期DeepSeek开源OCR2，Kimi发布并开源K2.5，阿里发布Qwen3-Max-Thinking，百度发布文心5.0等重量级模型 [5] - 字节计划在2026年2月推出三款新AI模型：豆包2.0、Seedream 5.0以及SeedDance 2.0 [5] - 阿里计划在春节假期间发布新一代旗舰AI模型Qwen 3.5 [5] - 国内云厂商资本开支规划：字节初步规划2026年资本开支1600亿元，高于2025年的约1500亿元 [5] - 阿里在2025年云栖大会表示，正积极推进3年3800亿元的AI基础设施建设计划 [5] 产业链趋势与机会 - 推理侧算力需求有望加速提升：国产模型快速迭代抢占用户AI交互入口，交互方式被重塑 [5] - 2026年是推理侧国产超节点上量元年：大量国产厂商发布新一代超节点方案，例如华为Atlas 950/960（搭载8192/15488张算力卡），曙光scale x 640、沐曦、昆仑芯、阿里磐久等均有布局 [5]

核心观点 - 超节点服务器作为适配MoE架构模型的底层AI基础设施基本计算单元，有望快速上量，并通过更高的技术附加值和系统整合角色提升整机环节的价值量 [1][5][7] 技术背景与需求 - MoE（混合专家）架构成为主流AI大模型追求更大参数与更高效率的选择，其专家并行计算模式在优化计算与访存瓶颈的同时引入了新的通信难题，催生了基于Scale up网络的超节点解决方案 [2] - 相较于传统八卡服务器，超节点面临海量芯片协同带来的系统散热压力、光铜混合互连的稳定性问题以及多零部件长期运行的可靠性隐患等系统性挑战 [2] 市场格局与发展阶段 - 海外超节点解决方案以英伟达NVL72和Google采用自研TPUv7芯片的Ironwood Rack（最大支持9216颗芯片集群）为代表 [3] - 国内近期涌现出华为CloudMatrix384、阿里磐久、曙光ScaleX640等超节点解决方案 [3] - 当前是超节点解决方案的早期发展阶段，技术方案呈现“百家争鸣”状态，未来预计将逐步收敛到有限方向 [3] 关键技术趋势 - **算力密度**：更大规模的Scale up域有望带来模型训练及推理的性能收益，但具体规模需结合成本与可靠性等因素，依赖技术发展确定 [3] - **网络拓扑**：胖树结构在通用性上或短期占据更高市场份额，而具备软硬件自研能力的大厂有望尝试3D-Torus等方案 [3] - **物理连接**：无背板正交方案在连接简洁性、机柜紧凑性方面具备优势，或将成为未来主流技术方案 [3] - **散热方案**：随着单机柜算力密度提升，PUE更接近1的液冷方案（如相变浸没液冷）若解决稳定性问题，将迎来更大发展机会 [4] 产业链价值重塑 - 传统八卡AI服务器产业链分工清晰，服务器厂商主要承担标准化零部件组装，技术门槛相对集中于单一部件 [5] - 超节点服务器的技术复杂度实现质的跃升，涉及多芯片功耗管控、高密度集成散热、整机柜级长期可靠性等系统性挑战 [5] - 服务器厂商角色从“组装者”转变为“系统整合者”，需从设计之初深度考量芯片、散热、互连等多部件耦合关系，通过跨环节技术协同解决问题 [5] - 这种系统化、一体化的设计与整合需求大幅提升了技术门槛，强化了整机环节在产业链中的话语权，使其成为把握技术方向与系统性能的核心枢纽，技术附加值有望显现 [1][5] 发展前景与投资关注 - 超节点技术方兴未艾，MoE架构料将成为大模型主流架构，其特殊性对硬件提出新要求 [7] - 超节点有望通过高效的网络通信及原生内存语义提供更优解决方案，并成为未来AI基础设施的底层计算单元 [1][7] - 算力密度提升、散热能力提升、稳定性和可靠性提升具备高确定性，相关技术为服务器整机制造带来新要求 [7] - 具备定制化开发能力及供应链管理能力的服务器厂商有望获得更大发展机会 [7]