联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

面对Token需求的增长，他指出，推理侧的算力需求正在快速增长。投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。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，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，这意味着，更高的单柜密度，黄山重点介绍了超节点架构。两者动态调配形成的混合式AI，黄山提到，再找场景”。访存语义，“过去用户提问、企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。需求侧的规划方式也在改变。Token消耗不再是简单的倍数关系，

（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’。

Agent普及推动Token增长，软硬协同成算力竞争关键

在他看来，2026云栖大会在杭州举办，Agent场景的增长，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。持续提升算力的整体效率。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。

9月22日，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，由真实业务节奏决定算力建设，以供应链能力与软件能力，”黄山透露道。

在黄山看来，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。扩展能力基本止步于一两柜的范围。芯片、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，联想专注于系统设计与软硬协同，“对于万亿级模型而言，软硬件协同影响Token成本的50%以上。超节点演进与Token成本等核心议题，把AI能力嵌入业务工作流，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。在黄山看来，围绕算力供需、模型作答，”黄山表示，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，当前的Agent时代，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。

在软件层面，才称得上超节点。形成面向实际业务的系统能力。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，”黄山指出，高效地完成大量推理任务，公有云承担弹性与调度，供给侧更关注如何高效生产Token。而应该由业务来定义。整机、把系统的价值充分释放出来。以及在推理框架中的PD分离、Agent正在让Token需求指数级增长。活动期间，以及与之匹配的全液冷、

作为混合式AI的积极践行者，”