研报来源:招商证券《国产算力芯片链深度跟踪》
发布机构:招商证券
分析师:鄢凡、谌薇
发布时间:2026年9月19日
行业评级:推荐(维持)
一、核心结论
华为全联接2026大会围绕“超节点+集群”发布11颗灵衢关键芯片、Hi-ONE NPO光引擎、昇腾960超节点,其中昇腾960研发节奏前移、NPO即将量产、4096卡超节点与百万卡集群规划三大亮点超预期,建议关注AI算力产业链及半导体自主可控赛道。
一句话:华为算力路线从“单卡”走向“超节点+集群”,昇腾迭代提速,NPO光引擎即将量产,国产算力链迎密集催化。
二、三大超预期亮点
1. 昇腾960研发进度提前(最大亮点)
昇腾将保持一年一代演进节奏。
2. Hi-ONE NPO光引擎即将规模量产
单引擎传输容量达7.2T,为业界首个量产NPO产品、行业最大传输能力NPO产品、唯一实现内置光源的NPO产品
首创SiN-SOI硅光混合工艺
华为已在全球光互联标准组织OIF提出NPO标准立项建议
NPO相比CPO:既实现光电近距离握手,又保留光引擎独立性,延续客户使用习惯与产业生态
3. 超节点与集群规模大幅扩展
昇腾960超节点:单个4096卡规模,最大8E FP8算力,1PB HBM容量;用5500个Hi-ONE替代48000颗800G光模块,降低超550千瓦功耗,系统可用度达99.8%
上市节奏:风冷超节点2027年Q2、液冷超节点2027年Q3陆续上市
集群规模:两层CLOS四平面组网最大51.2万卡,结合多轨道拓扑技术最大支持100万卡昇腾超节点集群
三、技术逻辑:为什么必须走“超节点”路线
10万卡集群中,芯片间通信开销占训练总时长40%以上;服务器间通信时延比服务器内部高数个数量级
超节点采用“近铜远光”互联方案,数万颗芯片间有近线性带宽、时延,像一台计算机工作
仿真显示:4K规格超节点搭建的10万卡集群,MFU相比8卡服务器集群提升2.75倍,超节点规模越大受益越明显
MFU每提升1个百分点,模型迭代周期可提前约3天
四、其他重要发布
灵衢11颗关键芯片:覆盖“算、联、存、管”四类——算(鲲鹏、昇腾)、联(灵衢互联芯片、NPO光引擎、网卡芯片)、存(智能存储芯片、硬盘控制芯片、存储控制芯片)、管(灵衢管理芯片、设备管理控制芯片)
鲲鹏超节点升级:基于灵衢全光网,最大支持4096节点,形成256TB统一内存池;10万级沙箱启动相比传统服务器提升30倍,沙箱密度再提升25%
AI记忆存储集群:基于灵衢打造OceanStor M900集群,提出多层KV缓存架构,支持“一跳直连”的PB级KV缓存
CANN生态跨越拐点:外部开发者占比61%首超内部,月活开发者超5000;昇腾成为继英伟达、AMD、Intel之后第4个可在PyTorch官网直接安装的算力平台,也是首个来自中国的算力平台
端侧与汽车:端侧模型参数从17B-30B将提升至70-100B,端侧算力从20-80TOPS提升至180-200TOPS以上;华为乾坤智驾总搭载量突破200多万辆,累计辅助驾驶里程超150亿公里,未来5年再投入超700亿人民币
五、投资建议:关注环节与标的
本次大会有望同步拉动算力芯片、先进封装与HBM、高速光互联/NPO、网络交换和AI存储等环节需求。
六、投资主线
七、风险提示
终端需求不及预期
宏观环境影响
半导体国产替代进程不及预期
行业竞争加剧
八、文中提及公司汇总
代工:中芯国际、华虹公司、粤芯半导体
GPU/ASIC:寒武纪、海光信息、沐曦股份、摩尔线程、燧原科技、壁仞科技、天数智芯、芯原股份
网络芯片和光芯片:中兴通讯、盛科通信、澜起科技、优迅股份、曦智科技、海光芯正、源杰科技、长光华芯、仕佳光子、光迅科技、华工科技
封测:盛合晶微、通富微电、长电科技、华天科技、汇成股份、甬矽电子、伟测科技、利扬芯片
设备:北方华创、拓荆科技、中微公司、中科飞测、芯源微、华海清科、精测电子、长川科技、京仪装备、骄成超声、金海通、矽电股份、精智达
零部件:富创精密、新莱应材、英杰电气、正帆科技、珂玛科技、江丰电子、汉钟精机、华亚智能、茂莱光学、福晶科技、波长光电、腾景科技、福光股份、晶方科技、炬光科技
存储:长鑫科技、长存控股(IPO)、大普微、江波龙、德明利、佰维存储、联芸科技、兆易创新、聚辰股份
EDA/IP:华大九天、概伦电子、广立微、灿芯股份
功率半导体:芯联集成、新洁能、英诺赛科、扬杰科技、斯达半导、东微半导、宏微科技、天岳先进、捷捷微电、士兰微、华润微
模拟:圣邦股份、思瑞浦、纳芯微、杰华特、晶丰明源、南芯科技、龙迅股份、芯朋微
材料:沪硅产业、立昂微、神工股份、广钢气体、南大光电、路维光电、清溢光电、龙图光罩、冠石科技、上海新阳、兴福电子、江丰电子、有研新材、阿石创、欧莱新材、艾森股份、天承科技、华海诚科、联瑞新材、德邦科技、强力新材、壹石通
其他提及:华为、英伟达、AMD、Intel、PyTorch
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