中金公司最新研报指出，在大模型参数规模持续扩张、推理并发需求激增、显存占用与功耗密度不断攀升的背景下，AI服务器产业正经历从单一GPU性能比拼向机柜级整机形态演进的深刻变革。展望2027年，随着算力芯片供给改善、推理需求爆发、模型参数迭代以及相关技术方案的日趋成熟，超大规模节点（超节点）已具备大规模放量的坚实基础，而围绕机柜形态的演进，芯片、互联、ODM等环节将实现价值量的显著跃升。
超节点的核心价值在于其能够有效应对AI发展步入推理时代后的算力挑战，2027年将成为超节点放量的关键元年。从需求端来看，国产大模型迭代步伐显著加快，以K3为代表的开源模型实现了质的飞跃；推理需求增长所带动的ARR提升与token消耗量激增，正推动CSP厂商持续上调资本开支计划。从架构端分析，MoE架构模型参数规模扩大后，超节点凭借其在大规模参数存储、高性能互联和存储优化方面的优势，成为必然的技术选择；同时，模型性能与集群规模之间存在非线性关系，超节点在互联、存储等维度也随之实现了系统性优化。从供给端来看，超节点通过集群算力的方式有效弥补了单卡单板在算力供给上的不足。
关于超节点市场规模及各环节受益情况，该机构综合自上而下（资本开支视角）与自下而上（供给瓶颈视角）的双重测算结果，预计2026至2027年国产超节点机柜市场规模将分别达到约759万元与2,256万元，对应等效64卡机柜出货量约为0.69万柜与2.38万柜。从架构设计变革的角度审视，互联环节与ODM环节的价值量提升最为显著；此外，实际生产过程中的瓶颈环节同样值得重点关注，包括算力芯片、HBM、交换芯片、PCB、DrMOS等关键组件。
在超节点方案的技术路径选择上，当前国内整体呈现“多规格并行、国产芯片适配、推理先行、训练跟进”的鲜明特征，方案选择需兼顾成本效益与实际部署效率。与英伟达依托NVLink生态闭环推进的策略不同，除昇腾方案外，国内主流方案更加强调开放协议、芯片异构兼容、整柜交付、TCO优化以及与自身云业务和模型体系的深度绑定，形成了差异化的发展路径。
盈利预测与估值方面，该机构维持对覆盖公司原有盈利预测、目标价及估值不变，持续看好超节点放量带来的ODM、PCB/连接器互联等环节的投资机遇，建议关注华勤技术、立讯精密、深南电路等相关标的。风险提示方面，需警惕CSP资本开支不及预期、国产AI芯片量产与认证进度不及预期、产业链新技术良率爬坡不及预期以及部分环节竞争加剧对毛利率形成的压制等潜在风险。
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