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今天盘中，腾讯云发布AI算力、容器服务、EMR相关产品价格调整公告，鉴于全球AI算力需求持续激增，核心硬件供应链成本大幅上涨，腾讯云将于5月9日起，对AI算力、容器服务、EMR相关产品价格上调5%。
此前三月中旬的时候，腾讯云主要上调了混元大模型API的调用价格，这针对的是直接使用模型，而这次针对的是底层基础设施，包括AI算力、容器服务等，这针对的是自己部署模型或开发AI应用，所以这次涨价是上次的延续和扩大。
此前《大拐点，巨头双双涨价！》重点解读过阿里云、百度云双双涨价，指出由AI驱动的算力紧缺时代已至，国内云计算产业链的价格拐点正式确立。
这次新事件进一步印证了当前算力的通胀逻辑：当供给跟不上需求的爆发，云基础设施将进入通胀时代。
反观云基础设施的价格，自2006年AWS问世以来，“规模效应+摩尔定律”驱动了长达二十年的持续降价，云厂商通过不断扩大规模摊薄固定成本，将降价作为一种争夺市场份额的生存本能。
但是这个长达20年的行业惯性，从今年年初开始转变，先是AWS率先打破传统，将EC2机器学习容量块服务价格上调约15%，然后是阿里云从年初取消折扣，再到目前巨头双双涨价，正式宣告价格拐点确立，从侧面印证了Agent加速落地后，Token消耗量的持续提升，这是一个大周期的拐点，AI算力基础设施有望迎来确定性较高、持续性较强的增长。
OpenRouter最新数据：中国大模型周调用量12.96万亿Token（环比+31.48%），是美国（3.03万亿）的4.27倍。全球（LLMLeaderboard）前六均为中国模型，阿里通义千问Qwen3.6Plus（4.6万亿）位居第一。
而随着Token的爆发，国产算力也迎来国产化率提升的节点。DeepSeek宣布，下一代旗舰模型V4已完全适配华为昇腾950PR芯片与CANN框架。这是国产万亿参数MoE大模型首次在推理阶段彻底摆脱对英伟达GPU的依赖。
同时，进入AI推理时代，大模型（如MoE架构）对实时交互要求极高，尤其是首Token延迟（TTFT）和每Token处理时间（TPOT）需控制在毫秒级。传统8卡服务器的互联带宽已成为瓶颈。
而超节点通过Scale-Up网络（单级全互联）将数十甚至上百颗GPU/ASIC芯片紧耦合，形成统一显存池，大幅降低跨卡通信延迟。
超节点已成为AI算力基建的核心形态，国内华为、阿里、中科曙光等厂商的超节点产品密集推出，多项指标接近国际一流水平。
简单总结，AI进入推理时代，推理需要低延迟，低延迟通过"超节点"实现，新一代国产芯片首次全面支持超节点，因此2026年是国产超节点落地元年，相关产业链公司将迎来确定性增长机遇。
超节点可以理解为一种系统级的算力架构创新。它的核心目标是把成百上千颗独立的AI芯片（GPU/NPU），通过高速互联技术融合成一台逻辑上的“超级AI计算机”。
超节点产业链主要包含三个环节：
1. 计算端，包含AI芯片等，这是超节点的“大脑”，提供核心算力，通过集群方式可弥补单卡性能差距。
2. 网络端，互联，包含交换芯片、交换机等，这是超节点的“神经系统”，决定数据交换的效率和规模，是最大增量所在。
3. AI数据中心基础设施，包含服务器、整机柜、散热等，这是支撑超节点稳定运行的“骨架”，解决高功率密度带来的供电和散热挑战。
基于以上内容，我们今天整理了一份“超节点核心概念股”，点击“进入公众号”，然后在对话框里发送“答案”这两个字，就会蹦出答案。
注意：再好的逻辑，也得结合大盘涨跌趋势来选择介入跟退出的时机。以上内容仅是基于行业以及公司基本面的静态分析，非无动态买卖指导。股市有风险，入市需谨慎，操作请风险自担。
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