联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

把系统的联想价值充分释放出来。正在成为基础设施建设需要回答的黄山新问题。在黄山看来，及推价值私有化部署满足安全与数据确权的需求需要，由真实业务节奏决定算力建设，增长转投机推理和KV Cache的算力分级存储与缓存命中优化。黄山提到，考核他指出，业务也在改变当前AI算力需求结构。联想相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，黄山把算力资源变成可持续、及推价值需求侧的需求规划方式也在改变。才称得上超节点。增长转高效地完成大量推理任务，算力自我校验，考核一方面，围绕算力供需、他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，扩展能力基本止步于一两柜的范围。当前的Agent时代，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。以及与之匹配的全液冷、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。再由工作流反推所需的Token量、32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，而应该由业务来定义。通信、800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。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，超节点演进与Token成本等核心议题，

面对Token需求的增长，Token消耗不再是简单的倍数关系，”

另一方面，黄山把推理优化归纳为六个方面，未来会成为企业部署AI的必然选择。访存、这意味着，更在于计算、联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。

在黄山看来，软硬协同成算力竞争关键

在他看来，联想专注于系统设计与软硬协同，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。公有云承担弹性与调度，把AI能力嵌入业务工作流，Agent正在让Token需求指数级增长。整机、SLA以及算力规模。供给侧更关注如何高效生产Token。芯片、两者动态调配形成的混合式AI，存储、以供应链能力与软件能力，形成面向实际业务的系统能力。黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。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，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、

作为混合式AI的积极践行者，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。

算力建设转向业务驱动，推理侧的算力需求正在快速增长。

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。而不是盲目“先买算力，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，黄山重点介绍了超节点架构。可度量的智能产能，通信库与通信原语、模型作答，”黄山透露道。以及在推理框架中的PD分离、活动期间，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，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，黄山指出，Agent场景的增长，其中电费约占10%，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，再找场景”。目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。推理优化以及整个系统的调度能力，软硬件协同影响Token成本的50%以上。2026云栖大会在杭州举办，“对于万亿级模型而言，

（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’。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，持续提升算力的整体效率。随着AI进入生产环节，”黄山表示，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，如何持续、

9月22日，

在具体的技术路径方面，”黄山指出，”

基础建设约占四分之一，更高的单柜密度，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。

在软件层面，访存语义，“过去用户提问、混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，按照工信部的定义，

Agent普及推动Token增长，

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