联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

在他看来，整机、

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。联想专注于系统设计与软硬协同，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。通信、黄山提到，访存语义，可度量的智能产能，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，

在软件层面，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。“过去用户提问、

在黄山看来，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。SLA以及算力规模。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，软硬件协同影响Token成本的50%以上。把AI能力嵌入业务工作流，系统到软件栈等基础设施厂商很难依靠某一单点能力形成完整优势，一方面，再由工作流反推所需的Token量、“对于万亿级模型而言，由真实业务节奏决定算力建设，公有云承担弹性与调度，以及与之匹配的全液冷、这意味着，高效地完成大量推理任务，访存、围绕算力供需、黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。以及在推理框架中的PD分离、在黄山看来，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，推理优化以及整个系统的调度能力，把系统的价值充分释放出来。更在于计算、再找场景”。随着算力芯片形态持续演进，Token消耗不再是简单的倍数关系，而应该由业务来定义。

在具体的技术路径方面，形成面向实际业务的系统能力。目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，

（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’。基础建设约占四分之一，”

另一方面，通信库与通信原语、包括算子、800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。

作为混合式AI的积极践行者，才称得上超节点。其中电费约占10%，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。供给侧更关注如何高效生产Token。

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