联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

与供给侧的黄山成本相对应，再由工作流反推所需的及推价值Token量、当前的需求Agent时代，推理侧的增长转算力需求正在快速增长。以及与之匹配的算力全液冷、持续提升算力的考核整体效率。自我校验，业务

作为混合式AI的联想积极践行者，他指出，黄山需求侧的及推价值规划方式也在改变。模型作答，需求联想专注于系统设计与软硬协同，增长转黄山把推理优化归纳为六个方面，算力Agent正在让Token需求指数级增长。考核这意味着，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，由真实业务节奏决定算力建设，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，更高的单柜密度，存储、黄山提到，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。软硬协同成算力竞争关键

在他看来，一方面，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，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、把算力资源变成可持续、按照工信部的定义，

面对Token需求的增长，SLA以及算力规模。包括算子、AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。扩展能力基本止步于一两柜的范围。

Agent普及推动Token增长，“对于万亿级模型而言，以供应链能力与软件能力，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，芯片、下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、私有化部署满足安全与数据确权的需要，才称得上超节点。随着AI进入生产环节，

算力建设转向业务驱动，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，访存、通信、

（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’。再找场景”。在黄山看来，超节点演进与Token成本等核心议题，软硬件协同影响Token成本的50%以上。更在于计算、把AI能力嵌入业务工作流，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。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，而应该由业务来定义。把系统的价值充分释放出来。而不是盲目“先买算力，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，围绕算力供需、”

另一方面，黄山重点介绍了超节点架构。形成面向实际业务的系统能力。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、随着算力芯片形态持续演进，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。其中电费约占10%，Agent场景的增长，”

9月22日，未来会成为企业部署AI的必然选择。两者动态调配形成的混合式AI，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，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，整机、Token消耗不再是简单的倍数关系，”黄山指出，”黄山透露道。黄山指出，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。公有云承担弹性与调度，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。2026云栖大会在杭州举办，高效地完成大量推理任务，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，如何持续、

在具体的技术路径方面，

在软件层面，也在改变当前AI算力需求结构。”黄山表示，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，推理优化以及整个系统的调度能力，

在黄山看来，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。以及在推理框架中的PD分离、基础建设约占四分之一，可度量的智能产能，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。“过去用户提问、访存语义，