【文章来源：天天财富】
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)
(责任编辑：70)
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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。
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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。
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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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【文章来源：天天财富】
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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