推出新一代超节点 新华三不想只卖零件了

文｜顾翎羽

编辑｜刘鹏

2026年5月8日傍晚，中关村国际创新中心依旧喧嚣。在此召开的新华三NAVIGATE 2026领航者峰会主会场内，UniPoD S80000超节点的展台前还挤满了人。

会场内外的这种高热度，是当下资本市场算力主线疯狂叙事的折射。“五一”假期后的首个交易日5月6日，A股全天成交额冲至3.25万亿元，创下近3个月新高，存储器、GPU、IDC、光模块等算力硬件概念几乎全线爆发——海光信息涨停，澜起科技上涨14.82%，寒武纪大涨超9%。次日，算力硬件产业链延续强势，光纤、CPO方向领涨，通信板块近10只个股涨停或涨超10%。同期，电子元器件公司东阳光因子公司签下160亿至190亿元算力服务"大单"，市值站上1065亿元，过去一年累计涨幅达265%。

亢奋与焦虑，在这种背景下同时充斥整个AI硬件产业链。

新华三会场内。图源：顾翎羽/摄

01 真实存在的市场空白

5月8日上午的主旨演讲中，一开场，紫光股份董事长、新华三集团总裁兼CEO于英涛没有像过去那样再强调大模型参数与算力规模，而是抛出了三个被他称作"不可回避"的命题：Token经济下的范式转移、AI自主的结构性矛盾、AI性能瓶颈的系统性陷阱。

他援引行业数据指出，中国日均Token调用量两年增长约1400倍，豆包日均Token消耗已达120万亿，但“部分数据中心GPU利用率不足六成”，并表示“芯片断供的阴影挥之不去，内存价格翻了数倍还难以正常供货”，“算力投入巨大，但ROI依然模糊”。

围绕这些判断，新华三此次峰会传递的最关键信号是——其要从“单点技术供应商”升级为“AI时代系统级解决方案提供者”，目标是“为客户提供Token最优性价比方案”。

此次新华三一口气发布了七款核心新品，其中最受关注的是UniPoD S80000超节点。超节点并非简单的服务器堆叠，而是通过超高速专用互联总线，将数十至数千颗AI芯片在逻辑上整合成一台超级计算机。

从产业趋势来说，新华三进军超节点是必然。随着大模型参数规模持续扩大，单台服务器的算力已远不够用，客户必须把大量芯片组成集群才能训练和推理。但买了再多的卡，松散堆叠的集群利用率也上不去。客户开始意识到，他们真正需要的不是一堆零件，而是一套能高效生产Token的完整系统。

同时，如果新华三只卖服务器和交换机，就只能在产业链中扮演零件供应商的角色，议价权极低。超节点是一个系统级产品，把服务器、交换机、存储、软件栈全部打包交付，客户的采购决策从比单品参数变成比整体方案，新华三的全栈ICT积累才能真正转化为竞争壁垒，而不是被英伟达的整机方案或华为的全栈生态直接绕过。

此外，国内AI芯片厂商众多，但各家软件生态互不兼容，客户在选芯片时面临巨大的适配成本。新华三的UniPoD声称适配10余种主流芯片，定位"多元开放"的中立集成商——谁的芯片都能用，谁的生态都不绑定。这个位置在国产算力碎片化的现实下，是一个真实存在的市场空白。

根据新华三官方披露的参数，该平台支持32卡至1024卡的弹性配置，最高可扩展至16384卡，单柜最高可支持128卡高密部署。配套发布的还包括全液冷整机、102.4T智算交换机S9800、X20000 AI原生存储等。

中国超节点市场虽然刚开始，但已相当拥挤。一位芯片行业投资人对腾讯新闻《一线》表示，超节点的概念由英伟达提出，“国内消化了一年，基本上每家能攒出个产品了，连做第三方算力节点优化的公司最近都陆续融到不少钱”。

2025年4月，华为云发布CloudMatrix 384超节点，由384颗昇腾芯片与3168根光纤互联组成，官方公布算力规模为300PFlops；其后，浪潮、中兴通讯、联想、中科曙光、超聚变等厂商方案亦相继落地；阿里云、腾讯云、百度等互联网云厂商则走自研自用路线。

在这一格局中，新华三UniPoD的差异化定位有两点：一是多元芯片适配——其官方披露的10余种芯片适配名单远多于绑定单一国产体系的厂商；二是第三方中立属性——既不像华为系自有完整闭环生态，也不与公有云厂商在客户层面正面争夺。新华三方面在介绍中反复强调"系统级解决方案"而非单点产品，这与其作为中国企业级交换机和WLAN市场份额第一、x86服务器份额第三的ICT基础有关。前述投资人也认为，新华三的优势在于"有交换机和服务器的业务积累"。

不过，相较于英伟达CUDA与华为CANN等，新华三在编译器、算子库、训练框架等深层软件栈的积累相对薄弱；其也要同样面对HBM和高端GPU的供应链紧张的行业共性难题。

02 红利与风险总是共存

在演讲中，于英涛将公司方法论凝练为三句话："不抢风口、不造概念、精耕务实"。

整个产业界和资本市场正处在“Token大跃进”的氛围之中。根据公开数据，2026年3月中国大模型周Token调用量已超美国，约占全球61%；4月27日至5月3日一周，全球AI大模型总调用量达23.9万亿Token，连续两周上涨，其中中国AI大模型周调用量环比增长81.7%，美国同期则环比下滑34.6%。与此同时，中国主流模型API价格已下探至Claude等海外模型的约1/16。当Token单价持续下行，下游客户关注点就从“有多少张卡”转向了“每美元/每度电产出多少Token”。

一个共识是，AI基础设施竞争的下半场，将不再围绕"谁的参数更大"或"谁的卡更多"，而会进入"谁能让Token更便宜、更稳定地被生产和流通"的工程化阶段。

对硬件厂商而言，这是一次范式级别的变化。 一方面，AI对软件层的冲击更大，硬件作为算力底座的稀缺性被进一步放大；另一方面，需求侧的爆发又直接推升了上游的供给压力。据腾讯新闻《一线》了解，除了存储之外、近期CPU、GPU产品均出现不同幅度的明显涨价，部分品类供货周期延长。

“相对于精准的预测，应对变化、重新布局的能力就特别重要。”于英涛表示。

财报数据显示，2026年一季度，新华三母公司紫光股份（000938.SZ）营收279.85亿元，同比增长34.61%，归母净利润7.88亿元，同比增长126.06%；新华三板块营收221.89亿元，同比增长45.08%，国内政企业务、国际业务分别同比增长55.61%和56.62%。公司在公告中将这一表现归因于"Token经济爆发带来AI基础设施需求大幅增长"。

不过，从资本市场表现来看，截至2026年5月8日，紫光股份收盘价33.17元，总市值约948.7亿元，动态市盈率约44倍，市净率约6.11倍。横向对比同期A股算力主线核心标的，中科曙光总市值约1444.83亿元、动态PE约65.15倍，浪潮信息总市值约1075.51亿元、动态PE约42.09倍，中兴通讯动态PE在33倍上下——紫光股份在同业中估值并不高。

红利与风险总是共存。 内存价格上涨正直接传导至硬件成本端，挤压中游集成商的毛利空间；Token单价的持续下行也可能演化为另一种形式的价格战；地缘政治与出口管制对HBM及高端GPU供给的扰动仍在继续。上述因素将在多大程度上抵消Token需求扩张带来的红利，是观察新华三乃至整个国产AI基础设施产业链未来几个季度交付节奏的重要变量。