主编手记：浪潮这份财报，我看到的不是爆表，是范式切换

【主编按】 7月7日浪潮信息发布业绩预告后，市场上涌现了大量"国产碾压""业绩爆表"的解读。作为长期跟踪算力产业链的观察者，我认为这份财报的真正价值，不在于数字本身，而在于它验证了一个关键命题：国产超节点已从"技术验证"走向"规模商用"。但与此同时，市场上也出现了一些值得警惕的认知偏差。本文试图在兴奋与冷静之间，找到一个专业观察者的位置。

一、事件回顾：浪潮信息的"结构性拐点"信号

7月7日，浪潮信息发布2026年半年度业绩预告：

表格

指标

2026H1预告

2025H1同期

同比增长

归母净利润

26-31亿元

7.99亿元

226%-288%

扣非净利润

20.55-25.55亿元

6.72亿元

206%-280%

基本每股收益

1.77-2.11元

0.54元

226%-289%

数据来源：浪潮信息2026年半年度业绩预告公告

Q2单季数据更具参考性：归母净利润19.95-24.95亿元，同比增长494%-643%；扣非净利润14.65-19.65亿元，同比增长499%-703%。

【主编解读】 这里需要区分两个概念：利润增速和利润质量。

利润增速反映的是"比去年多赚了多少钱"，但利润质量回答的是"这些钱是不是真金白银"。作为主编，我要求团队必须追问三个问题：

第一，环比趋势如何？ 2026年Q1浪潮信息归母净利润约为6.05亿元（推算），Q2约20-25亿元，环比增长230%-313%。这种"跳升"是否符合超节点订单的交付节奏？从服务器行业的交付周期看，大型超节点订单从签约到验收通常需要2-3个季度，Q2的利润释放大概率对应2025年Q4至2026年Q1的订单确认。

第二，现金流是否匹配？ 2025年年报显示浪潮信息存货约300亿元、应收账款约150亿元。如果2026年中报显示"存货下降+预收款上升"，则验证"真交付"；如果存货继续攀升，则需警惕"渠道压货"美化财报的可能。

第三，毛利率是否改善？ 传统通用服务器毛利率约10-12%，而超节点整机因集成度高、技术壁垒强，毛利率可能达到15-20%。若中报毛利率显著提升，将是超节点商业化的最有力证据。

我的判断：浪潮信息的业绩爆发，大概率是真实的超节点放量信号，但下半年的持续性取决于Q2-Q3的新签订单增速，而非已交付订单的惯性。

二、什么是超节点？——重新定义算力经济学的"最小单元"

在讨论国产超节点之前，必须先厘清一个基础概念：超节点（Super Node）不是"更大的服务器"，而是算力架构的范式革新。

传统AI算力部署遵循"服务器-交换机-集群"的三层架构：每台服务器是一个独立节点，节点间通过外部交换机互联。这种模式的问题是"通信墙"——随着集群规模扩大，跨节点通信延迟呈指数级上升，集群效率急剧衰减。

超节点的核心创新是"总线级互联"：通过自研高速互联协议和背板，将数十、数百甚至数千颗计算芯片整合为一个逻辑上的单一计算单元。

打个比方：

• 传统集群像一群各自为战的游击队，通信靠无线电，协调成本高；
• 超节点像一艘航空母舰，所有战机在同一甲板调度，统一指挥、统一供能、统一散热。

这种架构变革带来了三个维度的突破：

1. 通信效率的突破

超节点内部采用1D/2D-FullMesh全连接拓扑，通过高速铜缆实现芯片间直连，通信时延从传统集群的毫秒级降至微秒甚至百纳秒级。

2. 内存池化的突破

超节点支持全局统一内存编址，所有计算卡的显存在逻辑上表现为一个连续地址空间。这意味着大模型可以"看到"更大的显存，减少数据搬运，提升训练效率。

3. 成本曲线的突破

超节点通过提升单柜计算密度和通信效率，显著降低了单位算力的部署成本和运营成本。DeepSeek在其V4预览版本中明确提到："受限于高端算力，V4-Pro模型的服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro价格会大幅下调。"

三、国产超节点的"三级跳"：从跟跑到差异化竞争

【主编修正】 市场上常见的叙事是"国产超节点局部超越海外"。作为主编，我认为这种表述存在认知陷阱，需要修正。

第一跳：2024-2025年，技术验证期

• 2025年4月：华为CloudMatrix 384超节点（384卡昇腾910C）在中国电信粤港澳大湾区算力集群正式上线，标志着国产超节点从实验室走向生产环境。
• 2025年9月：阿里云发布磐久AL128超节点服务器，基于自研真武M890芯片，单机柜集成128-144颗GPU，具备350kW供电与500kW散热能力。
• 2025年底：华为宣布CloudMatrix 384已销售300余套，验证了市场接受度。

第二跳：2026年上半年，商业化放量期

浪潮信息Q2业绩爆发是这一阶段的标志性事件。据零氪1+1统计，目前国内已有9家厂商加入超节点竞争，包括华为、阿里、百度、沐曦、浪潮、中科曙光等。

浪潮信息的元脑SD200超节点（单机柜64卡）于2025年8月发布，

经过约一年的客户验证和产线爬坡，2026年Q2进入批量交付。利润增速（494%-643%）远超营收增速，印证了超节点整机的高附加值特征。

第三跳：2026年下半年至2027年，规模扩张期

• 华为Atlas 950 SuperPoD：预计2026年Q4上市，单柜64卡为基本单元，最大支持8192卡互联，全液冷架构。
• 阿里云128卡超节点：搭载自研ICN Switch 1.0互联芯片，通信时延低至百纳秒级。
• 中科曙光scaleX640：全球首个单机柜级640卡超节点，采用"一拖二"架构，2台可组成1280卡计算单元。

【主编修正】关于"超越"论的冷静分析

市场上流传"Atlas 950互联带宽16.3PB/s显著超越英伟达NVL144"的说法。作为主编，我必须指出这个对比存在技术口径偏差：

表格

对比维度

华为Atlas 950

英伟达NVL144

对比规模

最大扩展8192卡

单机柜144卡

总互联带宽

16.3PB/s（全集群）

约129.6TB/s（单机柜）

单机柜带宽

约128TB/s（推算）

约129.6TB/s

最大扩展规模

8192卡

576卡（NVL576）

单卡算力

昇腾910C ~ 半精度376TFLOPS

B200 ~ 半精度4.5PFLOPS

数据来源：公开资料整理，部分为推算值

修正后的结论：在单机柜互联带宽维度，两者处于同一数量级；在集群扩展性维度，Atlas 950的8192卡上限确实超过NVL576的576卡。但单卡峰值算力上，英伟达B200仍是昇腾910C的约12倍。

因此，更准确的说法是：国产超节点通过系统架构创新（更大规模的机柜内互联、更灵活的扩展拓扑），在集群级效率上实现了差异化竞争力，但在单点性能和软件生态上差距依然存在。这不是"碾压式超越"，而是"以体系对抗单点"的务实路径。

四、产业链拆解：超节点的"物理定律"与隐性成本

超节点的技术门槛涉及多个精密环节，每个环节都是国产供应链的突破口，但也都有被低估的隐性成本。

1. 高速背板连接器：超节点的"神经突触"

超节点内部芯片间的通信，依赖高速背板连接器实现板级和框级互联。机柜内部采用1D/2D-FullMesh全连接拓扑，通过铜缆实现计算节点间高带宽本地互联；机柜间则通过UB Switch或光交换实现扩展。

技术壁垒：超高密度、超低损耗、高可靠性。传统数据中心的连接器无法满足TB/s级互联需求。

【主编补充】一个被忽视的成本点：超节点内部使用的铜缆长度和数量远超传统服务器。以384卡超节点为例，机柜内部铜缆总长度可达数公里，连接器数量上千个。任何一个连接器的故障都会导致整个超节点降速或宕机。这对供应链的品控能力提出了极致要求。

2. 交换芯片：从"配角"到"主角"

超节点的"总线级互联"本质上是把交换网络从外部交换机"下沉"到机柜内部。

• 华为自研UB Switch，配合灵衢（UnifiedBus）互联协议
• 阿里自研ICN Switch 1.0，通信时延低至百纳秒级

据行业预测，2028年中国交换芯片/交换机市场规模预计达214亿/669亿元，较2024年翻倍。

【主编补充】技术细节：华为"灵衢"协议采用了统一总线架构，将计算、存储、网络通信整合在同一协议层。与英伟达NVLink基于专有SerDes不同，灵衢支持更灵活的Dragonfly+拓扑，在万卡级集群下网络直径更短。但代价是专有协议锁定——客户需基于CANN（华为AI软件栈）进行开发，生态迁移成本较高。

3. 液冷：从"可选项"到"必选项"——但成本结构被严重低估

超节点的功耗密度是传统服务器的数倍：

表格

产品

单机柜功率

散热方式

传统风冷服务器

10-15kW

风冷

华为Atlas 950

数百kW级

全液冷

阿里磐久AL128

350kW供电/500kW散热

液冷

【主编扩充】液冷的真实成本结构：

一个8192卡超节点集群的液冷基建包括三层：

• 一次侧（室外）：冷却塔、冷水机组、管路 → 占总成本40-50%
• 二次侧（机房）：CDU（冷却分配单元）、manifold（歧管）、快换接头 → 占30-40%
• 三次侧（机柜）：冷板、浸没式槽体 → 占10-20%

关键数据：液冷数据中心的初始CAPEX比风冷高20-30%，但3年TCO可降低15-25%（因能耗下降和功率密度提升带来的空间节省）。

【主编判断】 2026年被称为"液冷产业化放量元年"

，但大规模普及受限于两个瓶颈：一是存量数据中心的液冷改造周期（通常需6-12个月），二是液冷运维人才稀缺（漏水风险的应急处理需要专业团队）。超节点的放量速度，硬件产能只是必要条件，液冷基建才是充分条件。

4. 整机集成：工程能力的"终极考场"

超节点对供电、散热、结构、可靠性提出了极致要求。这不是简单的"组装"，而是系统工程。

中科曙光的scaleX640采用"一拖二"高密架构，2台可组成1280卡计算单元；

浪潮信息的元脑SD200实现了64卡单机柜集成。这些产品的核心竞争力在于：将芯片、互联、散热、电源等子系统整合为可量产的工程产品，并保证大规模集群的稳定性。

五、【主编独立观点】超节点的真正意义，不止于算力

跟踪这个领域多年，我认为市场目前对超节点的认知存在两个深层偏差：

偏差一：只把它看作"国产替代"的延续

实际上，超节点是算力架构的范式创新，不是简单的"用国产芯片替换进口芯片"。英伟达的NVLink、NVL72/144也是超节点思路。国产厂商的差异化在于：通过机柜级、数据中心级的系统架构创新，弥补单芯片性能的差距，并在扩展性上形成差异化优势。

这是一种"以体系对抗单点"的战略思维转变——从"造出更好的芯片"到"用更好的架构释放芯片潜力"。

偏差二：只关注训练，忽视推理——而推理才是2026年的真正变量

市场普遍把超节点与大模型训练挂钩，但2026年的真正变量是推理侧。

国产大模型Token调用量大幅增长，验证了推理侧算力消耗持续加大。

超节点在推理场景的优势被严重低估：

• 并发推理：通过内存统一编址和高速互联，超节点可以支持更大批次的并发推理，显著降低单Token成本
• 长上下文：超节点的大显存池化能力，天然适合长文本推理场景
• 成本优化：DeepSeek预计昇腾950超节点上市后V4-Pro价格大幅下调
• ，这正是推理成本优化的直接证据

【主编判断】2026年下半年是国产超节点的"放量元年"，但真正的爆发期在2027-2028年。 随着华为Atlas 950、阿里128卡超节点等产品的规模部署，以及千卡级、万卡级方案的成熟，超节点将从"头部客户的尝鲜"变成"行业标配"。

六、被忽视的"阿喀琉斯之踵"：软件生态的鸿沟

【主编新增】 写完硬件部分，我必须指出一个被产业链乐观情绪掩盖的风险：硬件决定下限，软件决定上限。

超节点的物理性能再强，最终要通过软件栈转化为实际的模型训练/推理效率。目前国产超节点面临三重软件挑战：

1. 编译器优化鸿沟

将PyTorch/TensorFlow模型高效编译到昇腾/真武芯片，需要大量算子适配和图优化。据开发者社区反馈，部分复杂模型在CANN上的性能释放率约为CUDA的60-80%。这意味着：同样的硬件峰值算力，实际产出可能只有英伟达方案的六到八成。

2. 并行策略的复杂性

超节点的大规模互联优势，需要配合专家并行（EP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）的精细调优。这要求算法工程师深入理解硬件架构，而这类人才在市场上极度稀缺。

3. 容错与调度的可靠性

8192卡集群中，单卡故障概率随规模指数上升。华为宣称Atlas 950的故障恢复时间从小时级降至分钟级，

但实际生产环境中的稳定性仍需大规模验证。对于商业客户而言，"快速恢复"不如"不出现故障"——因为一次训练中断可能导致数十万元的算力浪费。

【主编判断】 2026-2027年是国产超节点硬件的放量期，但软件生态的成熟可能需要到2028年以后。这期间，"硬件等软件"的错位可能阶段性制约商业化进度。

七、竞争格局：三大阵营的博弈

【主编扩充】 超节点赛道已形成清晰的三足鼎立格局：

表格

阵营

代表厂商

核心特征

优势

劣势

华为全栈系

华为、部分合作伙伴

昇腾芯片+灵衢互联+整机垂直整合

性能上限高、扩展性强

封闭生态、客户锁定、软件迁移成本高

互联网自研系

阿里、百度、字节

自研芯片+自研互联+自用为主

贴近业务场景、软件优化深度

主要自用，外销有限，生态开放度低

开放生态系

浪潮、中科曙光、华勤、联想

兼容多芯、灵活配置、标准化互联

服务政企客户、配置灵活

单点技术深度不及华为，依赖上游芯片供应

一个值得关注的变量是沐曦（MetaX）：其MXC500芯片已适配超节点架构，且采用开放互联标准，可能成为"第三阵营"的重要芯片供应商。

八、行业展望与社会影响：算力民主化的前夜

超节点的规模化，将带来三个层面的深远影响：

1. 对AI产业：从"炼金术"到"工程学"

超节点降低的不仅是硬件成本，更是试错成本。当大模型训练从"千万级投入"降至"百万级投入"，更多中小厂商可以参与基础模型研发，AI创新的门槛大幅降低。

但【主编提醒】：成本下降不等于门槛消失。数据、人才、场景仍然是AI竞争的核心变量。超节点只是让"有钱买算力"不再是最硬的门槛。

2. 对能源与可持续发展：液冷成为标准

超节点的功耗密度倒逼液冷技术普及。一个8192卡超节点集群功耗可达数兆瓦，相当于一个小型工业区的用电量。全液冷方案不仅是性能需求，更是"双碳"目标下的必然选择。

2026年作为液冷产业化放量元年，

将推动数据中心PUE（能源使用效率）进入1.1时代。但这需要电力基础设施、水资源管理、废热回收等配套体系的同步升级。

3. 对国际竞争：开辟"第二战场"

华为在MWC 2026巴塞罗那首次海外展示Atlas 950 SuperPoD，

标志着国产超节点开始参与全球竞争。

【主编观点】 与单芯片出口受限不同，超节点作为"系统级产品"，在国际市场有更大的合规空间和议价能力。但出海的核心挑战不是硬件，而是软件生态的国际认可度——海外客户是否愿意从CUDA迁移到CANN？这是一个比技术更难回答的问题。

九、【主编手记】算力投资的"认知差"与接下来的博弈

写完这篇稿子，我一直在想一个问题：市场到底在交易什么？

是交易超节点的技术突破？是交易国产替代的政策红利？还是交易AI算力需求的长期增长？

我的答案是：市场在交易"认知差"的收敛。

• 2024年，市场认为国产AI芯片"不可用"
• 2025年，认为"可用但不好用"
• 2026年上半年，浪潮信息的业绩证明"不仅好用，还能赚钱"

这个认知修正的过程，带来了估值重构。

但认知差收敛之后呢？

接下来的博弈将转向更深层的问题：

• 谁能持续扩大超节点的规模（从千卡到万卡到十万卡）？
• 谁能在软件生态上建立真正的壁垒（而非只是硬件堆砌）？
• 谁能把超节点从"训练专用"拓展到"推理普及"（后者市场规模是前者的10倍）？

这些问题的答案，将决定2027-2028年的产业格局。

结语：站在算力革命的临界点

浪潮信息的这份业绩预告，像一块投入湖面的石头，涟漪正在扩散。

它验证了一个逻辑：国产超节点不是概念，是正在发生的产业现实。 从华为8192卡的Atlas 950，到阿里128卡的磐久超节点，再到浪潮、中科曙光等厂商的整机交付，一条完整的产业链正在成型。

但作为主编，我更想传递的不是兴奋，而是清醒：

超节点是国产算力"以体系对抗单点"的务实路径，但它不是万能药。软件生态的鸿沟、液冷基建的瓶颈、国际竞争的复杂性，都是必须正视的挑战。

算力的终极使命，是让智能像电力一样廉价、普惠。 超节点可能是实现这一愿景的关键基础设施之一，但绝不是唯一答案。