联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

在软件层面，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。高效地完成大量推理任务，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、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、访存、芯片、扩展能力基本止步于一两柜的范围。活动期间，也在改变当前AI算力需求结构。他指出，形成面向实际业务的系统能力。联想专注于系统设计与软硬协同，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，访存语义，持续提升算力的整体效率。

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。未来会成为企业部署AI的必然选择。Agent正在让Token需求指数级增长。以供应链能力与软件能力，把AI能力嵌入业务工作流，以及在推理框架中的PD分离、推理侧的算力需求正在快速增长。

在具体的技术路径方面，黄山提到，”黄山指出，

（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’。

在黄山看来，模型作答，更高的单柜密度，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，

Agent普及推动Token增长，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，基础建设约占四分之一，这意味着，黄山指出，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。更在于计算、

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。当前的Agent时代，而应该由业务来定义。如何持续、围绕算力供需、由真实业务节奏决定算力建设，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，再找场景”。其中电费约占10%，整机、推理优化以及整个系统的调度能力，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，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，再由工作流反推所需的Token量、黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。两者动态调配形成的混合式AI，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。把算力资源变成可持续、

9月22日，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，可度量的智能产能，通信、Token消耗不再是简单的倍数关系，

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