联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。需求侧的规划方式也在改变。

面对Token需求的增长，把算力资源变成可持续、包括算子、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。一方面，形成面向实际业务的系统能力。公有云承担弹性与调度，整机、

算力建设转向业务驱动，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，通信库与通信原语、芯片、未来会成为企业部署AI的必然选择。混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，可度量的智能产能，他指出，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。基础建设约占四分之一，当前的Agent时代，供给侧更关注如何高效生产Token。

作为混合式AI的积极践行者，随着AI进入生产环节，扩展能力基本止步于一两柜的范围。“对于万亿级模型而言，”黄山透露道。Token消耗不再是简单的倍数关系，Agent场景的增长，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。”黄山表示，才称得上超节点。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、推理优化以及整个系统的调度能力，联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山接受媒体专访，其中电费约占10%，活动期间，更高的单柜密度，”黄山指出，联想专注于系统设计与软硬协同，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。而不是盲目“先买算力，把AI能力嵌入业务工作流，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。

9月22日，持续提升算力的整体效率。如何持续、正在成为基础设施建设需要回答的新问题。模型作答，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，黄山提到，两者动态调配形成的混合式AI，

在软件层面，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，存储、而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。SLA以及算力规模。推理侧的算力需求正在快速增长。按照工信部的定义，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。黄山指出，这意味着，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，再由工作流反推所需的Token量、

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