紫光股份：超节点64至1024卡全栈打通，内存与交换ASIC仍是关键环节

写在前面的三条逻辑

逻辑一：超节点不是把GPU堆起来，而是整机房重做一遍。
卡数从64张走到1024张，相差16倍。网络、散热、供电、软件调度四项要求完全不同，原来的设计没法照搬。

逻辑二：装得多不等于用得好，软件才是分水岭。
上千张GPU一起干活，数据要传得快，任务要分得匀。哪一个环节衔接不上，都会出现一部分GPU在计算、另一部分GPU在干等。

逻辑三：需求侧积极，交付侧要看四样东西配不配得齐。
管理层对2027年的需求判断偏正面，但内存、CPU、GPU、交换机ASIC四项里缺任何一项，都可能拖住整机的交付节奏。

一、行业现状：超节点到底卡在哪

超节点是什么

・ 把多张GPU，连同配套的网络设备、存储和软件，连成一个大型计算系统

・ 普通服务器可能只装几张卡，超节点要组织的是几十、几百甚至上千张卡

・ 判断标准不在"装了多少"，而在"实际跑出了多少算力"

为什么非做不可

・ AI模型越做越大，同时参与计算的GPU数量跟着涨

・ GPU之间需要频繁交换数据

・ 一旦网络传输偏慢，或者任务分配不合理，就会有GPU闲着等待

・ 结果是：算力装进去了，却没法充分用起来

卡住的地方不止一处

管理层这次点出五类方向：网络、液冷、连接器、PCB、软件。

・ PCB（印制电路板）：承载芯片、连接电路的板子，规模上去之后对层数、损耗的要求同步抬升

・ 液冷：功率密度上去之后，风冷顶不住

・ 连接器：高速信号链路的一环

・ 网络：连接方案的层级在变化
・ 软件：后面单独一节讲

网络的演进方向

和结构调整同步进行的，是互联介质的变化：

・ 铜缆是当前的主力

・ 正在向光模块、NPO、CPO等方案升级

・ NPO 与 CPO 的思路一致：把光通信器件放得更靠近交换芯片

・ 目的也很直接——缩短高速电信号的传输距离，减少传输损耗与功耗

为什么还没定型

・ 大型云厂商各自的数据中心架构不同，跑的模型不同
・ 对网络拓扑、整机形态的要求存在差别

・ 结果就是：现阶段很多超节点仍要按客户需求单独设计，产品尚未完全成熟定型

・ 定制程度高，是这门生意在早期阶段的典型特征

二、产业进展实锤

能力边界

・ 紫光股份目前已能提供64卡到1024卡的超节点产品
・ 跨度16倍，意味着产品线不是单一型号，而是分层覆盖

客户构成

・ 云厂商

・ 金融、能源、公用事业等行业客户

・ 说明：以上客户口径来自市场公开讨论，未经公司公告确认

需求端的表态

管理层对2027年的判断仍然偏积极，覆盖三个品类：

・ AI服务器需求仍有增长空间

・ 普通服务器需求同步向上

・ 交换机需求也在增长区间

一个容易被忽略的数字关系

管理层提到，未来数据中心里普通服务器与AI服务器的部署数量，可能逐步接近 1:1。

・ 这里说的是部署数量，不是收入金额
・ 逻辑并不复杂：AI数据中心除了训练和推理，还要处理数据存储、数据库、业务系统和大量后台任务
・ 这些活儿仍然要靠普通CPU服务器来干
・ 所以AI服务器放量、数据中心整体扩容，会同步带出配套的普通服务器需求

对应到紫光股份的业务口径

・ 服务器（含AI与普通两类）
・ 网络设备
・ 覆盖的是整个数据中心的基础设施

三、供给端的四道锁

管理层明确点出的紧缺项有四类，缺一不可。

锁一：内存

・ 整机装配的基础部件

・ 缺它，一台服务器甚至配不完整

锁二：CPU

・ 普通服务器的核心

・ AI数据中心的非计算类任务同样离不开它

锁三：GPU

・ AI服务器的核心算力器件

・ 供应节奏直接牵动AI服务器的排产

锁四：交换机ASIC

・ 交换机内部负责高速转发数据的核心芯片

・ 超节点里GPU之间要交换数据，绕不开这类芯片

・ 这也是当前供需偏紧的一环

缺一项会发生什么

・ 一套系统需要上述零部件配齐才能交付

・ 客户需求再明确、产品设计再完整，缺其中任何一项

・ 都可能拖延整台服务器、甚至整个超节点的交付时间

厂商在做什么

・ 紫光股份是国内大型服务器与网络设备厂商，关键零部件采购上有一定规模优势

・ 同时在增加本土供应商，分散供应来源

・ 但从跟进情况看，内存、CPU、GPU、交换芯片的供应问题尚未完全解决

・ 2027年仍可能制约出货增长

四、空间测算与验证

先说清楚：以下为卖方测算，不是公司指引

高盛的预测数据如下：

・ 2026年收入约 1420亿元

・ 2027年收入约 1643亿元

・ 同期每股收益从 1.01元 增至 1.21元

评级立场

・ 高盛维持中性

・ 理由：当前估值已经反映了相当一部分增长预期

这份预测要落地，得先过三道验证

验证点1：出货　产品线已经覆盖64卡到1024卡，接下来看这些能实际交付多少

验证点2：定制　客户的定制要求能否被满足，直接影响交付周期与成本

验证点3：供应　核心零部件能否按时到位，牵动全年出货节奏

一句话归纳：能力已经摆出来了，但产能、供应链与客户定制三件事能否同步跟上，还需要后续的定期报告去验证。

五、相关公司（产业链位置梳理，非推荐）

整机与网络

・ 紫光股份：旗下新华三同时具备服务器、交换机、网络软件与AI计算引擎，是本土厂商中少数能覆盖"整机—网络—软件"全链条的一家

・ 浪潮信息：AI服务器整机出货体量较大，在云厂商直供体系里有较长积累

・ 中兴通讯：服务器与交换机双线推进，具备端到端的交付能力

・ 工业富联：AI服务器代工与整机组装，和头部云厂商的配套关系稳定

超节点互联

・ 锐捷网络：数据中心交换机与网络方案，处在超节点组网环节

・ 盛科通信：以太网交换芯片设计，对应交换机ASIC的本土供应环节

・ 中际旭创：高速光模块供应，对应铜缆向光互连演进的方向

・ 新易盛：高速光模块的另一家主要参与者

・ 天孚通信：光器件与光引擎配套环节

上游元器件与配套

・ 澜起科技：内存接口芯片，处在内存供给链条的关键位置

・ 沪电股份：高多层PCB与交换机板，对应超节点对层数与损耗的提升要求

・ 生益科技：高速覆铜板材料，匹配层数与速率提升后的板材需求

・ 鼎通科技：高速连接器与背板组件

・ 英维克：液冷散热方案，对应功率密度上升之后的散热需求

以上仅作产业链位置梳理，不构成任何推荐。

六、风险提示

・ 需求波动：云厂商资本开支节奏出现变化，会直接传导到服务器与交换机订单

・ 供应制约：内存、CPU、GPU、交换芯片的供货问题尚未解决，2027年仍可能限制出货
・ 定制风险：产品尚未完全定型，定制化程度高，研发与交付周期存在变数

・ 估值因素：中性评级的理由在于估值已反映相当一部分增长预期，价格本身已有波动可能

・ 口径差异：文中部分产业信息来自市场公开讨论，存在与公司正式披露内容不一致的可能

利益披露与免责声明
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