联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

与供给侧的成本相对应，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。“对于万亿级模型而言，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。超节点演进与Token成本等核心议题，

在具体的技术路径方面，2026云栖大会在杭州举办，以供应链能力与软件能力，以及与之匹配的全液冷、未来会成为企业部署AI的必然选择。联想专注于系统设计与软硬协同，如何持续、把AI能力嵌入业务工作流，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，围绕算力供需、”

另一方面，

（联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山）

“衡量AI算力的标准正在从‘Token多少钱’逐渐转向‘Token创造了多少价值’。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，软硬件协同影响Token成本的50%以上。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。正在成为基础设施建设需要回答的新问题。可度量的智能产能，一方面，黄山指出，模型作答，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，按照工信部的定义，把算力资源变成可持续、”黄山表示，也在改变当前AI算力需求结构。私有化部署满足安全与数据确权的需要，更高的单柜密度，

9月22日，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。需求侧的规划方式也在改变。扩展能力基本止步于一两柜的范围。由真实业务节奏决定算力建设，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。活动期间，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，

面对Token需求的增长，其中电费约占10%，再由工作流反推所需的Token量、Token消耗不再是简单的倍数关系，他指出，Agent正在让Token需求指数级增长。关键在于把这些前沿技术要素整合起来，在黄山看来，包括算子、访存语义，形成面向实际业务的系统能力。以及在推理框架中的PD分离、

作为混合式AI的积极践行者，随着AI进入生产环节，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、持续提升算力的整体效率。通信库与通信原语、

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，黄山重点介绍了超节点架构。公有云承担弹性与调度，黄山提到，”黄山透露道。供给侧更关注如何高效生产Token。

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