2026-09-08 · 兴业证券 · 公司/行业基本面

计算机行业超节点：大集群算力之基，国产互联启新篇

摘要公开阅读；PDF 仅限有效会员阅读与下载，所有会员权限相同。邮件登录

摘要

报告维持计算机行业“推荐”评级，核心判断是超节点互联构成大集群算力的底座，AI 基础设施竞争正由单芯片性能竞争转向系统级协同效率竞争。 AI 基础设施由单机、单柜向超节点和大规模集群演进，千卡以上 AI 训练集群中 GPU 高达 32% 的运算周期用于跨节点通信，拥塞场景下模型浮点利用率（MFU）仅为 35% 至 40%；图1数据显示算力中心机架数由 2021 年 520 万架增至 2025 年 1250 万架，十万级 GPU 集群单次训练迭代数据传输量可达 PB 级。 Scale-up（PCIe、CXL、NVLink、Infinity Fabric）与 Scale-out（InfiniBand、RoCE）分层互联体系协同演进：PCIe 7.0 已于 2025 年 6 月发布、x16 双向带宽最高 512GB/s；第六代 NVLink 单 GPU 带宽 3.6TB/s、NVL72 聚合带宽约 260TB/s；InfiniBand 正由 NDR 400Gb/s 向 800Gb/s 演进，TOP500 中约 60% 系统采用。国产侧多路并进：华为灵衢 UB 全栈自研、UB Link 支持百纳秒级同步内存访问并为 10 万卡集群提供互联基础，海光 HSL、阿里 ICN、中国移动 OISA、寒武纪 MLU-Link（200GB/s）加速突破 Scale-up；中科曙光 scaleFabric 为首款国产 InfiniBand 原生无损 RDMA 网络，单端口 400Gbps、整机双向交换容量 64Tbps，实测训练效率提升 40% 以上。投资建议沿自研互联协议 GPU 公司、核心增量 Switch 芯片、超节点代工服务器厂商、算力服务商四条主线布局，表5列示海光信息、寒武纪等 7 家标的盈利预测。风险为板块业绩不达预期、下游需求景气度不稳定、科技创新可能带来短期业绩下降。

主要观点

AI 集群快速扩容，互联能力成为系统效率关键：AI 基础设施由单机、单柜向超节点和大规模集群演进，计算模式逐步由单芯片计算转向多芯片协同计算，AI 基础设施竞争正由单芯片性能竞争转向系统级协同效率竞争。

通信开销已成大集群核心瓶颈：千卡以上 AI 训练集群中 GPU 高达 32% 的运算周期用于跨节点通信，拥塞场景下模型浮点利用率（MFU）仅为 35% 至 40%，互联带宽、通信时延及网络调度能力成为影响集群算力利用率的重要因素。

集群规模持续扩张：图1数据显示算力中心机架数由 2021 年 520 万架逐年增至 2025 年 1250 万架；当集群规模扩容至十万级 GPU 时，单次训练迭代的数据传输量可达 PB 级别。

Scale-up 与 Scale-out 协同演进构成分层互联体系：Scale-up 解决服务器或机柜内部计算资源扩展，Scale-out 面向跨服务器、跨机柜集群扩展，通过 InfiniBand、RoCE 等网络技术连接大规模计算节点。

PCIe 生态成熟但面临带宽瓶颈：当前新一代 AI 服务器普遍采用 PCIe 5.0（单通道 32GB/s），2025 年 6 月 PCI-SIG 发布 PCIe 7.0 规范，速率 128 GT/s、x16 双向带宽最高 512GB/s；PCIe 在多 GPU 场景下逐渐难以满足大模型训练的高频数据交换需求。

CXL 基于 PCIe 物理层引入缓存一致性机制，支持内存扩展与资源池化：CXL 4.0 于 2025 年发布，接口速率由 64 GT/s 提升至 128 GT/s，Intel Xeon 平台已支持，Azure M 系列虚拟机已开展 CXL 内存扩展预览部署。

NVLink 定义 GPU 专用互联标杆：第六代 NVLink 单颗 GPU 带宽 3.6TB/s、为 PCIe Gen6 的 14 倍以上，72 颗 GPU 机柜级互联域（NVL72）聚合带宽约 260TB/s，推动 Scale-up 由服务器内多卡扩展至机柜级；NVLink Switch 带宽由四代 900GB/s 演进至六代 3600GB/s，支持 Hopper、Blackwell 架构及 Rubin 平台。

Scale-out 基于 RDMA 技术：InfiniBand 延迟约 1μs、TOP500 高性能计算系统中约 60% 采用，英伟达产品正由 NDR 400Gb/s 向 800Gb/s 演进、Quantum-X800 支持端到端 800Gb/s；RoCEv2 延迟约 2μs、复用以太网成本更低，但拥塞控制、无损传输和扩展性存在短板。

国产 Scale-up 多路并进：华为灵衢（UnifiedBus，UB）全栈自研互联协议实现芯片、整机、机柜三层互联，UB Link 支持百纳秒级同步内存访问并为 10 万卡规模集群提供互联基础；海光 HSL 面向 CPU+DCU 协同计算，阿里自研 ICN Switch，中国移动牵头 OISA，寒武纪 MLU-Link 速率 200GB/s（应用于 MLU370-X8 等）。

国产 Scale-out 日趋成熟：中科曙光 scaleFabric 为首款国产 InfiniBand 原生无损 RDMA 高速网络，单端口带宽 400Gbps、整机双向交换容量 64Tbps、转发时延 260 纳秒，实测 AI 集群训练效率提升 40% 以上、端口密度与综合性能较同类产品提升 25%，可支撑十万卡级集群组网；华为星河 AI Fabric 2.0、新华三 DDC 无损网络、锐捷 AI-Fabric/AI-FlexiForce 路线多元并行。

投资主线明确：伴随 AI 集群扩容，建议关注具备自研互联协议的 GPU 公司的超额发展能力、互联结构中的核心增量 Switch 芯片、提供超节点代工的服务器厂商以及算力服务商，行业评级维持“推荐”。

论述逻辑

大模型参数规模与训推任务复杂度提升 → AI 基础设施由单机、单柜向机架级超节点和跨机架集群演进（机架数由 2021 年 520 万架增至 2025 年 1250 万架）→ 计算节点数量增加使通信开销占比不断提升（千卡以上集群 GPU 32% 运算周期用于跨节点通信、拥塞下 MFU 仅 35%-40%、十万级 GPU 单次迭代传输 PB 级数据）→ 互联带宽、时延与网络调度成为集群算力利用率关键 → AI 竞争由单芯片性能转向系统级协同效率 → Scale-up（PCIe/CXL/NVLink/Infinity Fabric 及国产 UB/HSL/MLU-Link）解决节点内紧耦合扩展，Scale-out（InfiniBand/RoCE）支撑集群横向扩展，共同定义系统效能上限 → 海外高端互联（NVIDIA 主导的 InfiniBand 体系）获取受限 → 国内厂商自研与三方协议共进：华为灵衢 UB、海光 HSL、阿里 ICN、中国移动 OISA、寒武纪 MLU-Link 突破 Scale-up，中科曙光 scaleFabric、华为星河 AI Fabric 2.0、新华三 DDC、锐捷 AI-Fabric 完善 Scale-out → 互联环节有望成为算力基础设施升级的重要方向 → 建议关注自研互联协议 GPU 公司、核心增量 Switch 芯片、超节点代工服务器厂商及算力服务商。