国产算力三大支柱：芯片交付、先进制造、超节点系统架构

国产算力已进入系统级攻坚阶段

国产算力的发展逻辑，正从单一芯片性能追赶，转向“能造、能产、能用”三位一体的系统能力构建。核心不再只是某颗芯片跑出多少TFLOPS，而是三个相互咬合的关键环节能否协同突破：国产AI芯片能否稳定规模交付；本土晶圆制造能否支撑先进工艺放量；当单卡算力受限时，能否通过超节点架构将分散算力真正聚合成可用、可调度、可扩展的系统级算力。

需求刚性增长，倒逼全链条加速

大模型迭代与应用深化正持续拉升算力需求。DeepSeek V4、美团LongCat-2.0等万亿参数模型已在五万卡级国产集群完成全流程训练，验证了国产软硬协同的技术可行性。Token调用量成为最直接的需求标尺——2026年3月单周达20.4万亿次，较2025年四季度翻倍；Agent类任务进一步放大消耗，单任务Token用量可达普通对话的4–15倍。

云厂商资本开支同步提速：2026年一季度BAT合计投入647亿元，环比增28%；字节计划全年投入1600亿元，其中850亿元定向采购AI芯片；阿里三年投3800亿元建AI基建；腾讯单季经营性资本开支达312亿元，同比增18%、环比增84%。

芯片：从适配验证迈向规模交付

国产AI芯片产品矩阵快速补齐。华为昇腾2025年出货约81.2万张，占国产总量近半，后续已规划昇腾910C、950PR、950DT、960、970等多代演进路线。寒武纪思元590采用7nm制程，INT8算力达512TOPS；海光深算DCU兼容类CUDA生态；沐曦MXC600实现训推一体，全链路采用国产供应链；天数智芯覆盖训练、推理与边端全场景。

ASIC路径日益凸显价值。面向特定模型与场景定制的芯片，在推理与HPC场景中具备显著能效与成本优势。芯原股份依托“IP+定制+量产”平台能力，2026年前四个月在手订单达51.33亿元，主要来自云侧AI ASIC及接口IP订单，延续2025年下半年以来连续创新高趋势。

晶圆厂：先进制造是不可绕行的底座

美国持续收紧14nm及以下逻辑芯片与先进设备出口管制，使本土晶圆制造的战略地位愈发关键。据信通院与灼识咨询预测，中国智能计算芯片市场规模将从2024年301亿美元增至2029年2012亿美元，CAGR达46.3%；GPGPU市场同期CAGR为49.0%。

中芯国际2026年一季度营收176.2亿元，同比增长8.1%，12英寸晶圆收入占比76.4%，中国区收入占比88.9%，月产能达107.8万片（八英寸等值），产能利用率93.1%。华虹公司同期销售收入6.6亿美元，同比增长22.2%，毛利率提升3.8个百分点至13.0%，12英寸收入占比升至62.7%，产能利用率高达99.7%。晶合集成持续推进28nm逻辑工艺平台建设，已完成开发并进入客户流片阶段。

超节点：把多卡变成一个计算整体

大模型架构演进（如MoE、长上下文）大幅提升了对内存带宽、芯片间通信与互联时延的要求。Scale-up——即通过高速互联整合计算资源——已成为提升实际算力效率的关键路径。超节点在此基础上更进一步：它将多个服务器节点通过高速互连组成统一计算域，使跨服务器的NPU、CPU、内存和存储资源可被统一调度、协同计算，突破单机部署上限，降低跨节点通信开销。

华为CloudMatrix384是典型代表：集成384颗昇腾NPU与192颗鲲鹏CPU，以Unified Bus统一总线支撑专家并行、分布式KV Cache等高通信密度任务，实现从“服务器级供给”向“矩阵级供给”的范式转变。国内头部云厂商已启动超节点量产爬坡，部分厂商进入后续招标阶段。随着自研芯片迭代、第三方产能释放及Agent推理爆发，超节点正成为下一代AI基础设施的核心形态。

高速互联：新瓶颈催生新支点

超节点的本质不是堆卡，而是构建高效互联。当AI集群规模从GB300 NVL72扩展至Rubin Ultra NVL576，基础设施正从纯Scale-out转向Scale-up与Scale-out协同驱动。其中，Scale-up依赖PCIe Switch、高速SerDes、CXL等芯片实现板内与机内高带宽低时延互联；Scale-out则依赖高端以太网交换芯片完成跨节点与数据中心级调度。

国内PCIe交换芯片市场预计从2024年38亿元增至2029年170亿元；澜起科技已推出PCIe 6.x/CXL 3.x AEC方案，并布局PCIe 7.0 Retimer；数渡科技PCIe 5.0 104通道交换芯片已量产；芯原高速SerDes IP完成流片。以太网侧，盛科通信12.8T/25.6T旗舰芯片进入推广阶段；中兴微电子“凌云”AI交换芯片支持十万卡级集群，天屹系列最大交换容量达12.8Tbps。