中信证券：国产大模型超预期 重视国产算力投资机遇

　　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）

(原标题：中信证券：国产大模型超预期，重视国产算力投资机遇)

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