2026年9月8日讯，中金公司最新发布的研报指出，当前人工智能产业落地进程持续加快，大模型技术迭代方向逐步清晰，参数规模扩容、长上下文处理能力升级、并行训练策略优化等多重因素叠加，直接推高了算力集群内部的卡间通信需求，AI基础设施领域的瓶颈正在由传统的单芯片算力水平，转向互联效率、资源调度能力和系统协同表现三个核心方向。
研报提到，Scale-up架构通过扩大高带宽、低时延互联域的覆盖范围，能够实现算力资源和高带宽内存资源的高效聚合，有效降低通信环节瓶颈对大模型训练及推理效率的制约，成为当前算力集群升级的重要技术路径。在此背景下，超节点有望成为未来AI算力资源的核心组织方式，这一趋势将带动上游多个产业链环节迎来明确的需求扩张窗口与技术升级机遇，覆盖交换芯片及交换托盘、光互联、液冷和高功率电源等多个细分领域。
中金公司在研报中给出了细分领域的市场规模测算数据，其中国内超节点液冷配套市场规模增长态势尤为显著，有望从2026年的14亿元，增长至2028年的148亿元，两年复合增长率超过200%，展现出极强的增长弹性。随着算力集群的功率密度持续提升，传统风冷方案已经无法满足高功率算力设备的散热需求，液冷技术凭借更高的散热效率、更低的能耗表现，已经成为超节点算力集群的标配散热方案，相关产业链企业有望充分受益于这一轮需求爆发。目前国内已经有多家厂商在液冷技术领域完成了技术储备，相关产品已经在多个大型算力中心落地应用，技术成熟度持续提升，能够充分承接后续的市场需求增量。
除了散热环节之外，研报还特别指出，AI算力负载的同步性和突发性特征持续增强，将直接拉动高功率PSU、PowerShelf、PDU、BBU及智能电源管理等相关产品的市场需求，同时也会推动供电架构向HVDC、集中式AC/DC和SST等更高效率的技术方案演进。业内分析认为，供电架构的升级不仅能够提升算力集群的供电稳定性，减少负载波动对算力设备运行的影响，还能够有效降低算力集群的整体能耗水平，符合当前数据中心绿色低碳的发展方向，后续相关技术的落地普及速度有望持续加快。
从产业链整体来看，AI基础设施建设的需求导向已经从过去的单纯追求单芯片性能，转向全系统的协同效率提升，这一转变将为上游多个硬件环节带来长期的发展红利。具备核心技术优势、能够提供全栈解决方案的厂商，有望在这一轮产业升级过程中获得更高的市场份额。
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