Scale-up技术推动中国AI超级节点进入系统级竞争阶段
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Scale-up技术推动中国AI超级节点进入系统级竞争阶段
摩根士丹利认为，中国AI服务器正在从单芯片竞争转向机架级、多机架超级节点方案，国内PCIe/CXL互联、光互联和AI GPU生态将受益。
- WAIC 2026显示中国厂商发布更多超级节点方案，而非单纯芯片新品，反映竞争焦点转向系统级Scale-up能力。
- 华为Atlas 950展示1,024颗NPU连接，并设计扩展至8,192颗NPU；Biren、Sugon、Moore Threads、MetaX、Alibaba和Enflame也在推进64至1,024级加速器互联域。
- 机架内仍以电互联为主，但跨机架Scale-up使光互联更具吸引力，NPO/CPO和硅光方案可能提升带宽密度与能效。
- Montage有望受益于更高PCIe互联含量；Hygon、Cambricon和Iluvatar等AI GPU厂商可能通过Scale-up技术改善服务器机架性能。
研报解读
概览
本报告在WAIC观察基础上，聚焦中国AI服务器Scale-up网络的发展、光互联在多机架超级节点中的作用，以及对国内互联供应链和AI GPU厂商的投资影响。核心判断是：由于中国AI芯片在制程层面仍受约束，竞争正在从单颗芯片规格转向系统级解决方案，超级节点和互联架构成为差异化重点。
核心观点
中国Scale-up生态正在快速扩展，当前由各厂商自有互联技术主导，并覆盖多种系统架构。机架内短距连接仍偏向电互联，因为成本较低、集成更简单；当Scale-up域延伸至跨机架时，铜缆距离、信号损耗与功耗成为约束，光互联的重要性上升。报告认为，国内光引擎、交换芯片、PCIe retimer、PCIe switch和AI GPU厂商都可能受益于更大规模的超级节点部署。
分析框架
报告采用产业链和系统架构分析框架，将中国AI服务器从芯片、机架、跨机架互联、光电转换和集群网络几层拆解，并与美国AI网络技术路线对照。股票影响部分则围绕互联内容量提升、国产替代、CSP资本开支、技术迁移和AI需求变化来判断受益方向。
方法论与常识提炼
同一服务器或机架内GPU/加速器之间的高速通信，使多个加速器像一台大型超级计算机一样共享内存并处理同一工作负载。
报告将Scale-up与Scale-out区分开来：Scale-up连接超级节点内部加速器，是系统差异化重点；Scale-out连接多个系统或超级节点，是大规模集群的骨干网络。
当AI系统从单机架扩展到多机架时，CPU、xPU、交换芯片、NIC和外设之间需要更密集、更长距离的PCIe/CXL和光互联。
该框架用于解释Montage等PCIe互联供应商，以及国内光互联、NPO/CPO和硅光方案厂商的潜在需求增量。
报告对部分覆盖公司使用剩余收益模型，并给出股权成本、分红率、中期增长率和终值增长率等关键假设。
示例包括Montage的8.4%股权成本、30%分红率、19.3%中期增长率和4%终值增长率；其他AI芯片公司也披露了股权成本、分红率、增长率等模型假设。
标的映射与对比
研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。
- Montage Technology Co Ltd (6809.HK / 688008.SS)PCIe/CXL互联内容量受益标的
- 优势
- PCIe 6.x/CXL3.x x16 AEC完成互操作测试，适配超级节点和跨机架部署；更大规模分布式超级节点会提升PCIe retimer和PCIe switch需求。
- 劣势
- 需求仍依赖云资本开支、DRAM接口技术迁移和新产品推出节奏。
- 对比
- 相对纯AI GPU厂商，Montage更偏互联基础设施受益，弹性来自每单位算力中PCIe链路密度和距离提升。
- 风险
- 云需求弱于预期、DRAM接口迁移放慢、新品发布延迟。
- Hygon Information Technology Co., Ltd. (688041.SS)国产CPU/GPU与超级节点生态受益标的
- 优势
- 报告认为Hygon及生态伙伴Sugon有望通过Scale-up技术提升AI服务器机架性能，并在中国CPU和GPU市场扩大份额。
- 劣势
- 本地GPU竞争和先进制程产能仍可能限制扩张速度。
- 对比
- 与互联芯片供应商相比，Hygon更直接暴露于中国AI需求、GPU竞争格局和本地先进制程供给。
- 风险
- 本地GPU价格竞争加剧、中国AI需求弱于预期、本地先进制程良率和产能爬坡慢于预期。
- Cambricon Technology Corporation (688256.SS)国产AI GPU和AI加速器受益标的
- 优势
- 报告将Cambricon列为可能引入或利用Scale-up技术提升AI服务器机架性能的国内AI GPU厂商之一。
- 劣势
- 业务弹性较依赖CSP订单、产能和良率约束，以及客户集中度。
- 对比
- 相对Montage等互联供应商，Cambricon更接近AI加速器需求本身，受AI需求和国产替代加速影响更大。
- 风险
- 产能和良率约束、客户集中风险、技术迭代慢于预期。
- Iluvatar CoreX Semiconductor Co., Ltd. (9903.HK)国产AI GPU与CUDA替代受益标的
- 优势
- 报告认为Iluvatar可通过Scale-up技术改善AI服务器机架性能；潜在催化包括CSP订单增强和软件生态替代加速。
- 劣势
- 仍面临订单爬坡、制裁和竞争压力。
- 对比
- 相对其他AI GPU厂商，报告特别提到更快替代CUDA和海内外产能扩张可能构成上行情景。
- 风险
- 订单爬坡低于预期、制裁升级、竞争加剧。
- 国内光互联和NPO/CPO生态多机架Scale-up扩展的基础设施受益方向
- 优势
- 跨机架Scale-up提升光互联吸引力，Lightelligence展示51.2T CPO交换模块、NPO交换模块和LightSphere X等方案，说明国内光技术正进入AI系统部署。
- 劣势
- 部分相关公司未覆盖，商业化节奏、可维护性、功耗和成本仍需验证。
- 对比
- 电互联在单机架内仍有成本和集成优势；光互联更适合跨机架、更大规模和更高带宽密度场景。
- 风险
- 部署进度慢于预期、光电集成可靠性不足、系统厂商采用节奏不确定。
关键数据
- 报告日期2026-07-27报告封面时间为July 27, 2026 09:00 PM GMT。
- 行业观点Attractive覆盖行业为Greater China Technology Semiconductors。
- 华为Atlas 9501,024颗NPU展示配置，设计扩展至8,192颗NPU使用UnifiedBus 2.0，是国内Scale-up规模领先方案之一。
- Biren BR2xx最高目标1,024颗GPU通过BLink 2.0和NPO架构推进大规模Scale-up域。
- Sugon scaleX640单机架640颗加速器体现国内超级节点方案向高密度机架级扩展。
- Moore Threads MTT C256单机架128颗GPU，两机架256颗GPU通过MT-Link 2.0和全铜缆托盘设计实现Scale-up。
- 其他国内Scale-up域64至128颗加速器MetaX、Alibaba和Enflame分别通过MetaXLink-E、ICN和GCU-LARE支持该规模区间。
- Montage互联产品PCIe 6.x/CXL3.x x16 AEC已完成互操作测试目标应用包括超级节点和跨机架部署。
- Enflame与Lightelligence方案NPO GPU服务器目标512颗及以上加速器显示国内光互联技术正在进入加速器光I/O和分布式光交换层。
影响与含义
投资含义集中在两条主线：一是超级节点规模扩大带动PCIe/CXL、retimer、switch和光互联内容量提升；二是国内AI GPU厂商可通过系统级Scale-up能力弥补单芯片制程约束，改善AI服务器机架性能和国产替代竞争力。若中国CSP资本开支持续增长，相关互联和加速器供应链的需求弹性可能增强。
风险
- 中国AI需求或CSP资本开支弱于预期。
- 本地AI GPU厂商价格竞争加剧，影响盈利能力。
- 先进制程产能、良率改善和供应链本地化进展慢于预期。
- DRAM接口、PCIe/CXL或光互联技术迁移慢于预期。
- 新产品发布或超级节点部署延迟。
- 客户集中度较高，订单爬坡可能低于预期。
- 出口管制、美国行政令或制裁升级可能影响部分实体和证券交易。
后续跟踪
- WAIC之后国内AI超级节点的实际量产和交付节奏。
- 华为、Biren、Sugon、Enflame、MetaX、Alibaba等厂商Scale-up域规模是否继续扩大。
- 跨机架Scale-up中光互联、NPO/CPO、硅光PIC和光引擎的采用进度。
- Montage PCIe 6.x/CXL3.x相关产品的客户导入和内容量提升。
- 中国CSP资本开支和国产AI GPU订单变化。
- 本地先进制程产能、良率和供应稳定性。
- 监管、出口管制和受限证券交易规则变化。