国联民生：超节点助力计算效率提升 国产算力或迎“弯道超车”机遇

国联民生证券在研报中指出，弯道超车随着AI Agent时代的国联到来，Token需求呈现非线性增长，民生进而引发AI算力的超节产算超预期需求。超节点有望成为AI算力发展的点助关键趋势，而国产超节点的力计率提力或快速发展，可能为国产算力带来“弯道超车”的算效升国机遇。重点关注的迎机遇方向包括：1) 国产超节点龙头：浪潮信息(000977.SZ)、中科曙光(603019.SH)等；2) 华为超节点产业链：软通动力(301236.SZ)、弯道超车神州数码(000034.SZ)、国联中国长城(000066.SZ)、民生慧博云通(301316.SZ)、超节产算拓维信息(002261.SZ)等；3) 国产AI芯片/CPU：寒武纪(688256.SH)、点助海光信息(688041.SH)、力计率提力或中国长城、算效升国云天励飞(688343.SH)、龙芯中科(688047.SH)等；4) 云计算：金山云(03896)、网宿科技(300017.SZ)、优刻得(688158.SH)、青云科技(688316.SH)等。

国联民生证券的主要观点如下：

AI的发展推动了算力架构的变革，超节点在提升计算效率方面具有重要作用。AI算力与传统数据中心的计算模式不同，其核心在于推理、上下文处理与数据移动效率，而不仅限于服务器的峰值算力。AI工作负载需要在超长上下文中执行多步骤推理，平台各层级能力受到考验；在数万亿Token的规模下，微小的效率损耗会显著影响成本、吞吐量和竞争力。AI计算的进步可以通过三大扩展定律来体现，包括预训练扩展、后训练扩展和测试时扩展。

在大模型自回归推理中，存在Prefill（计算密集）与Decode（内存带宽密集）两种资源需求冲突的阶段，超节点有潜力成为实现P/D分离的重要支撑。在Decode阶段，性能的决定性因素不再是GPU的峰值算力，而是其在单位时间内的数据读写能力，这直接影响用户体验中的单字生成延迟。采用新型超节点服务器架构可实现高效的P/D任务划分，借助强大的内部互连网络改善数据传输效率。

以英伟达NVIDIA的Rubin平台为例，该平台以极限协同设计为基础，GPU、CPU、网络及软件协调构建，提升了整体系统性能，确保生产部署中的持续高效表现。

国产超节点的加速发展，可能为国产算力带来弯道超车的机遇。例如，浪潮信息的元脑SD200超节点展示了强大的大模型推理性能，单用户token生成速度达到112 tokens/s，且生成时延低于8.9ms，是国内首个突破10ms大关的超节点产品。

中科曙光推出的scaleX40超节点，集成了40张GPU，总算力超过28PFLOPS，能够满足大规模AI模型的训练需求。此外，华为的Atlas系列超节点，如Atlas 900、950和960，皆在算力和存储方面实现了重大突破，分别针对不同场景提供优化。

总体来看，国产超节点的发展不仅在技术创新方面取得进展，还提升了整体的市场竞争力。