广发证券发布研报称，1月22日，ODCC举办2026超节点大会，本次大会聚焦于AI算力的关键演进方向：Scale-Up(即超节点)，旨在应对万亿参数大模型训练与推理带来的单机性能受限等核心挑战。聚焦Scale-Up变化，阿里、腾讯、华为等云厂商/算力厂商超节点渗透率有望持续超预期。现阶段的Scale-Up网络大多采用铜缆互联的方案，但在系统设计、传输距离上有明显局限性，建议关注交换设备、NPO、DAC/AEC等赛道。  广发证券主要观点如下：  当前模型推理的核心特征(长上下文、高并发、实时交互)推动Scale-Up升级  模型推理逐渐具备更加复杂的多步骤决策，还会与用户进行多轮对话交互，产生连续的、超长上下文、实时的推理需求。长上下文推理依赖KV Cache 缓存机制，但缓存数据在分布式环境下需频繁跨节点传输，若通信带宽或延迟不足，GPU会因等待数据而空闲，导致效率下降。同时，这些KV通常存在多张GPU的显存里推理过程需要不停跨卡访问远端显存，在Scale-Up架构中，所有加速器的内存呈现为单一共享池，满足推理阶段高性能网络的带宽及时延需求。  国产超节点加速，聚焦Scale-Up变化  (1)2025年9月的云栖大会上，阿里云发布全新一代磐久AI Infra2.0 AL128超节点服务器。磐久AL128核心解决GPU互连，旨在大模型训练与推理中实现算力与通信协同最优，相对于传统架构，同等算力下推理性能还可提升50%。  (2)腾讯ETH-X 超节点项目分两步走，先提出“ETH-X”架构，着重优化GPU与内存通信的“执行顺序”问题；同时在研“ETH-X Ultra”方案，目标是探索全光互联应用于Scale-Up连接。  (3)华为在2025年9月的全联接大会上宣布3年算力计划，正在开发Ascend 950、未来布局960和970系列，其中950 8192卡超节点有望在26Q4正式推出。  广发证券认为，阿里、腾讯、华为等云厂商/算力厂商超节点渗透率有望持续超预期。  重视光互联Scale-Up投资机会  现阶段的Scale-Up网络大多采用铜缆互联的方案，但在系统设计、传输距离上有明显局限性。以英伟达GB200 NVL 72为例，其机柜内部采用铜缆进行全连接，充分利用了铜高可靠、低成本、低时延的优势，但同时存在局限性：  
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