▍互联层级：算力基础设施中往往存在不同层级的互联网络，用以实现不同的互联目标，构成不同的网络平面以区分流量。

1）机柜内：①GPU-GPU（Scale-up）：实现柜内GPU高速互联。②CPU-外设：实现CPU与外设互联以管理调度。

2）机柜间：①GPU-GPU（Scale-out）：实现跨柜GPU高速互联。②CPU-存储（业务端FrontEnd网络）：实现对外部存储的数据管理。③GPU-GPU（二层Scale-up）：跨机柜组Scale-up网络。其中，柜间GPU-GPU（Scale-out网络）与CPU-存储（Front-End网络）需要组网器件，对应通胀部件为DPU。

▍DPU：实现服务器与交换机连接并实现CPU部分任务卸载。

DPU分为AI DPU与全功能DPU。

AI DPU通过PCIe接入服务器，将主机侧的数据打包为网络帧，并通过以太/IB接口连接至交换机实现高速互联；AI时代主要用于GPU跨机柜的Scale-out网络，一般具备RDMA等硬件加速能力。

全功能DPU相较AI DPU增加了CPU核心，可承担CPU的网络、存储、安全、虚拟化等工作，适配存算分离的架构；全功能DPU上一般具有独立DDR，且可融合PCIe Switch作为连接中枢；AI时代主要用于智算服务器连接存储服务器、对外业务的Front-End网络。

当前，DPU已成为数据中心的支柱之一，与CPU、GPU共同被英伟达称为数据中心“三大主力芯片”。

▍市场空间：预计2028年国内需求配套市场近千亿元，相较2026年近翻倍增长。

量：DPU主要应用在八卡服务器、超节点服务器、通算服务器、存储服务器四类场景。根据各类产品方案看：1）八卡服务器中，XPU:AI DPU=1:1，XPU:全功能DPU=8:1。2）超节点服务器中，XPU:AI DPU=1:1，XPU:全功能DPU=4:1。3）通算服务器中，高性能通算服务器（云服务商/互联网厂商/运营商所用）通常需要卸载CPU负担，一般配置一张全功能DPU。4）存储服务器中，面向大规模智算所需的高性能存储服务器一般配置一张AI DPU。

价：随速率逐步升级，全功能DPU受存储价格冲击。海外情况：1）AI DPU方面，海外ConnectX-7（400Gbps速率）的大厂拿货价约1000美元，而ConnectX-8（800Gbps速率）的价格约1500美元，可见代际升级的价格涨幅为50%。2）全功能DPU方面，海外BlueField-3（400Gbps速率）存储暴涨前的价格我们估计在2000~3000美元，暴涨后接近4000美元，BlueField-4价格未知。国内情况：国产对标产品价格通常较国际大厂主流产品有7~8成折扣。

空间测算：2028年国内需求配套AI DPU市场空间或达到414亿元，全功能DPU市场空间或达到498亿元。我们认为，2026年国内以400Gbps速率的AI DPU与全功能DPU为主，在2028年将全面升级至800Gbps速率的AI DPU与全功能DPU。结合我们对国产算力芯片、超节点渗透率、通算服务器与存储服务器用量以及国产DPU预期价格等假设，我们测算2028年我国DPU总空间达到912亿元。

▍格局：国产替代方兴未艾，看好第三方独立供应商前景。

从海外市场看，多数云厂商已长期推进自研计划；然而，除亚马逊保持全自供外，多数厂商仍然以第三方供给为主，特别是AI数据中心场景，以英伟达（BlueField、ConnectX）和博通（Thor）为核心，AMD的Pensando加速追赶。国内市场的国产替代上，部分云服务商如华为、阿里巴巴、百度等推进自研，第三方厂商则以合作的方式为云厂商、运营商提供产品；而且部分第三方厂商在全功能DPU方面技术领先。我们认为，第三方厂商的客户深度绑定保障了收入下限，而其技术上的领先则可能进一步拓展客户、打开收入天花板。

▍风险因素：

宏观经济发展不及预期；AI资本支出不及预期；国产替代进度不及预期；云厂商外采不及预期；行业竞争格局恶化。

▍投资策略：

DPU承担了服务器组网以及存储管理等基础设施任务，广泛用于八卡服务器、超节点服务器、高性能通算服务器及存储服务器。在AI时代，其用量随算力芯片数量提升而不断提升，价格随通信速率升级而不断提升；横向比较来看，其在所有互联器件中市场相对较大。当前，DPU的国产替代正逐步推进中；其中，逐渐崛起的独立第三方供应商，凭借与客户的深度绑定以及较为领先的技术能力，收入正快速增长。建议关注头部第三方供应商。