本期投资提示：

　　超节点：大模型参数爆炸式增长驱动下，算力需求从单点转向系统级整合。Scale-up与 Scale-out 成为算力扩容的两大维度。全球AI 芯片核心玩家英伟达 GB200NVL72、华为 CloudMatrix 384 等产品的落地，标志着超节点在机柜级互联与跨机柜组网技术上取得突破，单机柜算力密度提升与多机柜全互联架构成为行业竞争焦点。

　　技术路径上，超节点呈现单柜高密度与多机柜互联的双向扩展，背后是通信协议与工程成本的平衡。 英伟达通过 NVLink 实现 72 GPU 单机柜全互联，带宽达 1800GB/s，聚焦低时延高频交互场景；华为则以两层 UB Switch 构建 384 NPU 跨机柜超节点，通过 Clos 网络拓扑实现无阻塞通信，节点间带宽衰减低于 3%。AMD 推出的 IF128方案尝试融合以太网技术，打破 Scale-up 与 Scale-out 边界，而特斯拉 Dojo 因 2DMesh 拓扑局限性进展不及预期，凸显专用生态的落地挑战。

　　国产超节点方案以华为 CloudMatrix 384 为代表，实现算力规模突破，打破单卡性能瓶颈。该方案通过 UB 网络将 384 个昇腾 NPU 连接起来，形成 1.7 倍于英伟达NVL72 的算力规模，且内存容量达 3.6 倍。实测数据显示，其两层 UB Switch 架构对性能影响微乎其微，节点间延迟增加低于 1μs，在 MoE 模型推理中通过 DecodeEP320 策略实现资源高效调度，验证了国产方案在大规模组网中的工程能力。

　　超节点产业化将重塑算力产业链分工，催生服务器整合、光通信增量及液冷渗透提升等投资机会。芯片厂商纵向整合趋势明显，英伟达、AMD 通过并购强化通信与软件能力，国内拟海光信息吸收合并中科曙光，强化软件、液冷等能力；代工环节，光通信领域，华为 CloudMatrix 推动光模块需求，光模块与 GPU 需求比可达 1:18；IDC 产业链中，单机柜功率超 120kW 推动液冷渗透率提升，模块化布局加速智算中心交付。

　　市场当前对超节点的认知存在两大预期差：一是低估国产方案在推理场景的性价比优势，华为 CM384 在 Deepseek R1 模型推理中，单卡 Prefill 吞吐达 5655 tokens/s，单位 TFLOPS 效率超英伟达 H100 方案 18%；二是忽视算力网络架构变革对产业链的重构。当前的双层UB-Switch 方案以及可能在未来推出的UB-Mesh 架构，对于电气电缆直接互连、光互联的依赖程度不同，可能影响两大连接技术的演进，功耗大幅提升下，对液冷、供电、机房基建也提出更高的要求。

　　把握技术路径演变下的产业链机会，聚焦硬件互联与场景适配双线布局。 建议关注：

　　1）光通信：华工科技、光迅科技、中际旭创、新易盛等；2）网络设备与芯片：盛科通信、紫光股份、锐捷网络等；3）数据中心产业链： 润泽科技、奥飞数据、光环新网、英维克、科华数据、科泰电源等；4）铜连接：意华股份、瑞可达、鼎通科技、兆龙互连；5）AI 芯片与服务器供应商：海光信息、中科曙光、浪潮信息、紫光股份、神州数码、联想集团、华勤技术。

　　风险提示：技术路线不确定的风险；技术研发迭代进展不及预期；供应链稳定风险；竞争加剧风险。