通信｜国产算力建设提速，超节点驱动网络侧高速成长

主要观点总结

本文介绍了AI大模型发展推动算力基础设施向超节点架构跃迁的趋势。文章指出传统架构面临通信与能耗瓶颈，而超节点架构通过高带宽、低延迟的互联提升了训练效率和推理吞吐量。这一变革重塑了互联组件配比逻辑，驱动了交换芯片、光模块及高速线模组需求的爆发式增长。国内AI算力投入仍有巨大提升空间，超节点架构是国产算力建设实现后发赶超的必经之路。投资策略上，应重点关注超节点带来的互联价值重估机遇，包括高速连接模组厂商、交换互联厂商、光模块厂商以及AIDC及配套厂商。

关键观点总结

关键观点1: AI大模型发展推动算力基础设施向超节点架构跃迁。

随着AI大模型向万亿参数、多模态及智能体加速演进，传统架构面临通信与能耗瓶颈，促使算力基础设施向超节点架构转变。超节点架构通过高带宽、低延迟的互联显著提升了训练效率和推理吞吐量。

关键观点2: 超节点架构深度重塑互联组件配比逻辑。

超节点架构变革重塑了互联组件的配比逻辑，驱动了网络侧交换芯片、光模块及高速线模组需求的从线性增长转变为指数级爆发。

关键观点3: 国内AI算力投入有巨大提升空间。

当前国内AI算力投入较海外仍有巨大提升空间，超节点架构是国产算力建设实现后发赶超的必经之路。云厂商与设备商正加速推进开放协议的适配。

关键观点4: 投资策略：关注超节点带来的互联价值重估机遇。

随着国产AI算力基础设施向超节点架构演进，投资策略上应重点关注超节点带来的互联价值重估机遇，包括高速连接模组厂商、交换互联厂商、光模块厂商以及AIDC及配套厂商。