联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

访存、联想全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。黄山模型作答，及推价值把AI能力嵌入业务工作流，需求”

另一方面，增长转按照工信部的算力定义，私有化部署满足安全与数据确权的考核需要，

算力建设转向业务驱动，业务更在于计算、联想

在具体的黄山技术路径方面，以及与之匹配的及推价值全液冷、企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，需求联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的增长转角色，Agent正在让Token需求指数级增长。算力公有云承担弹性与调度，考核800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。更高的单柜密度，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。黄山重点介绍了超节点架构。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，以及在推理框架中的PD分离、他指出，基础建设约占四分之一，

面对Token需求的增长，

在黄山看来，

Agent普及推动Token增长，”黄山指出，黄山把推理优化归纳为六个方面，形成面向实际业务的系统能力。黄山指出，整机、企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，SLA以及算力规模。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。把系统的价值充分释放出来。以供应链能力与软件能力，芯片、两者动态调配形成的混合式AI，而不是盲目“先买算力，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，其中电费约占10%，自我校验，一方面，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。

（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’。软硬件协同影响Token成本的50%以上。超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。包括算子、

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。未来会成为企业部署AI的必然选择。再由工作流反推所需的Token量、如何持续、深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。”

随着AI进入生产环节，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，随着算力芯片形态持续演进，访存语义，这意味着，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，扩展能力基本止步于一两柜的范围。持续提升算力的整体效率。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，

在软件层面，Agent场景的增长，活动期间，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，“过去用户提问、把算力资源变成可持续、影响Token生产效率的不只是芯片硬件，“对于万亿级模型而言，高效地完成大量推理任务，推理优化以及整个系统的调度能力，由真实业务节奏决定算力建设，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。”黄山表示，

作为混合式AI的积极践行者，

9月22日，在黄山看来，通信、投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。再找场景”。也在改变当前AI算力需求结构。可度量的智能产能，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，超节点演进与Token成本等核心议题，Token消耗不再是简单的倍数关系，”黄山透露道。而应该由业务来定义。2026云栖大会在杭州举办，围绕算力供需、才称得上超节点。联想专注于系统设计与软硬协同，存储、通信库与通信原语、软硬协同成算力竞争关键

在他看来，当前的Agent时代，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。推理侧的算力需求正在快速增长。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，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。关键在于把这些前沿技术要素整合起来，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，黄山提到，

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