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中信证券研报称,2026春节期间,国产大模型token调用量井喷 ,截至2月22日此前一周的全球大模型token用量中,前三甲均为国产大模型。中信证券认为,token的爆发式增长 ,本质上反映出AI推理需求的指数级扩容,而国产算力凭借着成本优势及不断完善的生态,有望在基础设施层逐步占据主导 。建议重点关注由超节点互联密度提升带来的价值重估机遇 ,包括光通信、高速线模组 、交换芯片及交换机、IDC等环节。
全文如下通信|国产大模型超预期,重视国产算力投资机遇
2026春节期间,国产大模型token调用量井喷 ,截至2月22日此前一周的全球大模型token用量中,前三甲均为国产大模型。我们认为,token的爆发式增长 ,本质上反映出AI推理需求的指数级扩容,而国产算力凭借着成本优势及不断完善的生态,有望在基础设施层逐步占据主导 。建议重点关注由超节点互联密度提升带来的价值重估机遇,包括光通信、高速线模组 、交换芯片及交换机、IDC等环节。
▍软件层面:2026春节期间 ,国产大模型token调用量井喷,AI叙事持续发酵。
2026年2月22日,根据OpenRouter官网数据 ,此前一周的全球大模型token用量中,MiniMax M2.5继续以单周3.02T tokens的用量霸榜全球第一,Kimi K2.5则以1.03T tokens位列第二 ,GLM 5以816B tokens位列第三,前三甲均为国产大模型 。我们认为,国产大模型token调用量增长核心驱动力来自两点:1)AI从可选功能成为C端、B端用户的默认接口 ,渗透率全面爆发;2)应用场景从简单对话AI,向多模态(文本/图像/音频/视频) 、AI智能体(Agents)升级,单次任务token消耗呈指数级上升。此外根据OpenRouter的数据 ,平台超70%的token消耗量,来自互联网大厂、中大型企业、专业开发者的生产环境常态化调用,这类场景的单次token调用量远超个人用户 、小型测试项目等。我们认为,token的爆发式增长 ,本质上反映出AI推理需求的指数级扩容 。
▍配套硬件层面:国产算力凭借着成本优势及不断完善的生态,有望在基础设施层逐步占据主导。
春节期间,阿里及腾讯均推出NPO重大成果 ,其中阿里云全光 Scale-up网络架构UPN512通过光互连直接连接xPU与交换机,采用单层 CLOS 拓扑实现512颗xPU的全互联,该方案彻底消除机柜内高速铜缆 ,显著降低布线复杂度、散热负担、供电需求及运维成本,功耗降低50%,成本下降30%。我们认为 ,国产算力配套凭借着成本 、生态等优势,有望从仅服务国内大厂,演进为通过国产AI模型从而服务全球用户 ,打开国产算力的需求上限 。
▍中美AI军备竞赛如火如荼,建议重视国产算力设施环节。
当前中美双方各大云巨头均大幅加大AI相关资本开支:根据CNBC于2月20日报道,OpenAI 正在向投资者传达,公司目前的目标是到 2030 年累计投入约6000亿美元的算力支出;根据金融时报此前2025年12月23日报道 ,字节跳动已初步规划2026年资本开支1600亿元人民币,高于2025年约1500亿元人民币;阿里于2025年云栖大会同样表示,将在未来三年3800亿元人民币的资本开支投入基础上 ,额外增加投入。国产算力中,超节点架构是国产算力建设实现后发赶超的必经之路,云厂商与设备商正加速推进开放协议的适配 ,建议重点关注互联密度提升带来的价值重估机遇,包括光通信、高速线模组、交换芯片及交换机、IDC等环节。
1)光通信:在AI产业持续高景气的背景下,光互联正在逐渐替代铜连接 ,成为实现高性能 、高带宽、低延迟AI网络的关键 。其中Scale out层面,可插拔光模块仍为无可争议的第一选择;而Scale up层面作为新兴光模块市场,技术处于高速迭代阶段 ,NPO、CPO等方案同步演进。
2)高速线模组:线模组负责板卡间的短距高带宽低损连接,如机柜内Scaleup互联,随着超节点规模扩大,以及卡间互联速率提升 ,价值量有望大幅提升。
3)交换芯片及交换机:根据NADDOD和Semianalysis测算,以英伟达为例,随着超节点规模从NVL72向NVL576甚至更高提升 ,GPU与交换芯片比例正从的2.67:1向1:1甚至更高趋近,AMD与华为的超节点方案亦验证了这一趋势,交换环节随着与GPU配比关系的提升而价值量大幅提升 。
4)IDC:AIDC为算力基座 ,本质是科技属性的重资产租赁服务,前期Capex投入较大,建设通常需要1-3年 ,客户上架通常需要6-18个月,一般上架率达到50%即可实现盈亏平衡,头部厂商的IDC在超90%上架率的情况下 ,我们测算能实现超50%毛利率和超30%的净利率。在行业需求急速上升背景下,AIDC景气度高速上行,看好国内AI基建的持续性,AIDC有望重点受益;其中 ,具备大量优质资源储备的龙头料将迎来需求爆发式增长。
▍风险因素:
AI技术发展应用不及预期;国内新型基础建设不及预期;AI相关政策落地不及预期;云厂商 、运营商资本开支不及预期;地缘政治风险 。
▍投资策略:
2026春节期间,国产大模型token调用量井喷,截至2月22日此前一周的全球大模型token用量中 ,前三甲均为国产大模型。我们认为,token的爆发式增长,本质上反映出AI推理需求的指数级扩容 ,而国产算力凭借着成本优势及不断完善的生态,有望在基础设施层逐步占据主导。建议重点关注由超节点互联密度提升带来的价值重估机遇,包括光通信、高速线模组、交换芯片及交换机 、IDC等环节 。
(文章来源:人民财讯)
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