国产算力回来了
在全球AI产业加速更迭的背景下，国内算力领域正迎来一个关键的转折点。
2026年下半年，“模-芯-超节点”循环加速的逻辑愈发清晰，国产算力板块正处于从技术积累向业绩兑现跨越的黄金窗口期。随着供应链稳定性的提升和系统级工程能力的突围，国产算力产业链正展现出极强的增长韧性与扩张潜力。
一、长鑫申购开启Fab价值重估
2026年7月16日，长鑫科技启动新股申购，这一标志性事件迅速成为国产半导体板块的强心针。
作为国内DRAM存储领域的领军企业，长鑫科技的IPO不仅意味着资本市场对国产核心芯片资产的认可，更直接带动了国产核心Fab（晶圆代工）板块的整体价值重估。
从供给侧来看，长鑫科技的产能释放为国产算力芯片提供了稳定的存储配套支撑。在AI算力体系中，GPU与HBM（高带宽存储器）或大容量DRAM的耦合至关重要。随着国产存储产能的稳步攀升，预计到2026年底，国产高规格存储的供给缺口将得到显著缓解。
这种供给可得性的改善，直接提升了市场对国产GPU交付能力的信心。
此前，受限于上游封测和基础晶圆产能的约束，国产GPU厂商即便手握大量订单，也往往面临“无米之炊”的尴尬局面。随着长鑫科技上市带动的产业链协同效应，国产GPU的交付约束正逐步缓释。
数据表明，2026年上半年国内主流GPU代工厂的产能利用率已维持在90%以上，预计下半年交付量将环比增长35%以上。这种从“缺芯”到“放量”的转变，是驱动国产算力业绩兑现加速的第一推动力。
二、正循环开启
国产算力产业正经历从“可用”向“好用”进化的关键阶段，【供给+产品+客户】三维发力的逻辑已经闭环。
在产品维度，国产GPU的迭代周期大幅缩短。目前，海光、寒武纪等头部厂商的主力产品在算力密度、互联带宽等核心指标上，已经能够满足千亿级甚至万亿级大模型的训练与推理需求。随着工艺制程的优化，单芯片的能效比提升了约40%，这使得国产方案在运营商、金融及政务云等重点行业的渗透率快速提升。
在客户维度，国产大模型厂商与算力厂商的深度绑定形成了良性的“国芯国模”正循环。由于海外算力供给的不确定性，国内互联网大厂及大模型初创企业纷纷增加国产芯片的采购比例。这种需求端的确定性，给了芯片厂商更大的研发回旋余地。
三、超节点时代
随着大模型参数量的指数级增长，单一芯片的峰值性能已不再是决定胜负的唯一指标。算力竞争正全面转向系统级全栈效率的比拼，这正是国产厂商通过集群工程能力实现突围的契机。
“超节点”架构通过高密度、高带宽的互联技术，将数千颗甚至上万颗GPU整合为一个协同工作的整体。这种架构能够显著降低芯片间的通信延迟，提升大规模并行训练的有效利用率。
曙光与海光旗下的光合组织2026智能计算应用大会正在召开，会上透露出的关键信息显示，基于国产芯片的大规模算力集群已实现单集群万卡级别的稳定运行。
下周，备受瞩目的WAIC（世界人工智能大会）将拉开帷幕，华为预计将正式发布Atlas 950超节点真机。作为国产算力的巅峰之作，Atlas 950不仅在单卡算力上实现了跨越，更在节点内总线技术和散热效率上达到了国际领先水平。
这种超节点的量产应用，标志着国产算力正在摆脱“单兵作战”的思维，转向“集群作战”的体系化竞争。
系统级能力的提升意味着更高的技术壁垒。国产厂商凭借对本地化应用场景的深度理解，以及在液冷散热、高速交换机等配套领域的先发优势，正在构建起一道稳固的护城河。2026年下半年，随着多个万卡级超节点集群在全国各地的智算中心落地，国产算力的实测效率有望达到同等规格海外方案的85%以上。这种系统级效率的逼近，将彻底打消下游用户对国产算力性能的疑虑。
核心概念整理
1. 国产GPU核心梯队：
海光信息：国内CPU/GPU双龙头，生态兼容性最强，业绩增长确定性高。
寒武纪：专注AI芯片，在通用性与算力密度上具备先发优势。
天数智芯：在通用GPU领域实现突破，已在多个互联网场景落地。
沐曦股份：专注于高性能GPU研发，在千亿参数模型训练上表现卓越。
壁仞科技：单芯片性能领先，是大规模集群建设的核心供应商。
摩尔线程：全功能GPU开拓者，在图形渲染与AI计算结合领域独树一帜。
2. 服务器及系统集成商：
浪潮信息：全球领先的AI服务器供应商，拥有强大的供应链整合能力。
中科曙光：背靠光合组织，在超节点和液冷技术领域拥有极高技术门槛。
神州数码：深度绑定华为鲲鹏/昇腾生态，国产算力分销与服务领军者。
软通动力：通过收购拓展硬件版图，在AI算力一体化方案上快速发力。
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