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科技方向迎利好!关注这些板块

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9月17日,华为全联接大会2026释放出一个重磅信号:随着AI大模型持续迭代,AI算力竞争正逐步从单颗芯片的性能,延伸到芯片连接、数据传输、存储以及整个算力系统的综合效率。

当天,华为发布新一代AI算力基础设施昇腾960超节点,单个超节点最多支持4096张昇腾卡,并首次采用NPO技术。

与此同时,昇腾960芯片研发进度提前,960DT计划于2027年一季度发布,960PR计划于2027年三季度发布,后续还将推出昇腾970、昇腾980。

当前,国产AI芯片迭代速度持续加快,NPO技术也在推动光通信产业链持续突破。随着大模型规模扩大,芯片之间需要交换的数据越来越多,高速数据传输的重要性正在明显提升。

一、什么是“超节点”?

理解昇腾960,首先需要理解什么是超节点。

传统AI服务器通常会搭载一定数量的AI芯片,多台服务器再通过网络连接起来,共同完成大模型的训练和推理。随着模型规模越来越大,需要投入的芯片数量不断增加,芯片之间的数据交换也会越来越频繁。

简单来看,超节点就是把大量AI芯片通过更高效的连接方式组织在一起,让这些芯片能够像一个整体一样共同完成计算任务。

为什么需要这种方式?原因在于,芯片数量增加以后,计算能力虽然提高了,但如果芯片之间传输数据的速度跟不上,就会出现大量等待,最终影响整个系统的效率。

因此,对于大模型而言,需要进一步解决大量芯片能否高效配合的问题。

华为今年7月公开亮相的昇腾950超节点为1024卡规模,此次昇腾960进一步提升到4096卡。在十万卡集群训练十万亿级模型时,传统服务器架构下,集群通信时间可能占到训练时间的40%以上。根据华为公布的仿真结果,采用4K超节点组成的十万卡集群,相比传统8卡服务器方案,模型计算资源的实际利用效率可提升2.75倍。

因此,超节点的核心价值可以概括为一句话:让更多AI芯片能够更高效地协同工作。

随着大模型参数规模继续增长,芯片之间的数据传输、存储能力以及散热能力的重要性逐步提升。华为此次将4096卡规模、统一内存以及NPO光互联结合起来,旨在解决大规模算力系统中芯片数量不断增加后,芯片间通信可能成为瓶颈的问题。

二、NPO到底是什么?

传统光模块一般位于设备前端,芯片产生的数据需要先经过较长的电路,再进入光模块,由光模块完成电信号和光信号之间的转换。随着AI芯片数量增加、数据传输速度越来越快,这种方式面临的压力也会越来越大。

NPO,即近封装光学NPO的思路,是让负责光电转换的部分进一步靠近计算芯片。这样做可以缩短芯片到光模块之间的电信号传输距离,让数据更早转化为光信号,再通过光纤进行传输,从而降低传输损耗和功耗,提高数据交换效率。

这里还需要简单区分NPO和CPO。

CPO,即共封装光学,进一步把光学部分和计算芯片放到更紧密的封装体系中,可以进一步缩短数据传输距离,但对封装、散热以及后续维护提出了更高要求。NPO则是在保持一定独立性的同时,让光电转换部分尽可能靠近芯片,因此被视为高速光互联的重要技术路线之一。

在昇腾960超节点中,华为推出NPO光引擎Hi-ONE,单引擎传输容量达到7.2T。一套昇腾960超节点需要约5500个Hi-ONE,可以替代原本需要的约4.8万颗800G光模块,同时降低超过550千瓦功耗,系统可用度达到99.8%。

三、这项技术对国内科技板块意味着什么?

首先,国产算力路径更加清晰过去市场习惯用单芯片算力、制程工艺来衡量AI芯片竞争力,但在先进制程获取受限的背景下,单点追赶难度较大。昇腾960超节点展示的是超节点于集群的系统级路线,用光电融合、高速互联、液冷散热和软件调度,把可获得的芯片组织成更大规模、更高效率的算力底座,并有助于缓解大模型训练和推理对单一高端芯片的依赖。

其次,光通信产业链迎来新的技术需求。华为此次提出用约5500个NPO光引擎替代约4.8万颗800G光模块,超大规模算力系统的连接方式正在发生变化。随着NPO技术持续发展,市场对于光引擎、硅光器件以及高速光电产品的需求有望持续提升。

另外,国产AI基础设施正在进一步向系统层面发展。此次华为将昇腾960芯片、超节点、灵衢UnifiedBus、Hi-ONE、液冷以及统一内存等技术放在同一套算力体系中,并同步公布后续芯片路线图,国产AI算力的发展正逐渐延伸到完整的算力系统。对于国内AI产业而言,有助于带动芯片、服务器、存储、网络、光通信以及数据中心基础设施等多个环节形成更加完整的产业链协同。

四、可以关注哪些科技方向?

首先,随着昇腾960提前推出,以及昇腾970、昇腾980后续产品路线明确,国产AI产业链迭代速度正逐步加快。AI芯片、服务器、算力集群以及相关基础设施的需求有望持续提升。

其次,NPO的应用进一步提升了光通信的重要性。未来随着超大规模算力中心持续扩张,对高速光通信产品的需求有望持续旺盛。

另外,可关注高速PCB、连接器以及相关配套产业。随着AI设备内部需要连接的芯片越来越多,数据交换量也持续增加,对于高速线路和连接产品的要求随之提高。因此,高速PCB、覆铜板、连接器、光纤等环节有望获得更多需求支撑。

此外,可以关注液冷以及数据中心基础设施。AI芯片数量增加以后,设备运行过程中产生的热量也会明显增加,对散热能力提出更高要求。昇腾960超节点采用全液冷设计,AI机柜功率持续攀升,液冷渗透率有望快速提升。液冷板、CDU、冷源、管路和温控系统等环节的需求有望随超节点部署持续增长。

总体来看,昇腾960超节点的发布,是国产AI算力从单点突破走向系统级创新的重要信号。超节点解决大规模协同问题,NPO解决高速互联瓶颈,二者结合指向一个更开放、更系统的国产算力生态。后续可持续关注AI芯片、光通信、PCB产业链、液冷等方向的配置机会。

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本文由公众号“星图金融研究院”原创,作者为星图金融研究院研究员高政扬。

编辑:胡伟

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