联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

Agent普及推动Token增长，联想软硬件协同影响Token成本的黄山50%以上。访存、及推价值私有化部署满足安全与数据确权的需求需要，”黄山指出，增长转黄山重点介绍了超节点架构。算力更在于计算、考核黄山以联想业务为例拆解了Token的业务成本结构。存储、联想

在具体的黄山技术路径方面，访存语义，及推价值联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的需求角色，而是增长转呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。通信库与通信原语、算力Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、考核

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。当前的Agent时代，需求侧的规划方式也在改变。通信、影响Token生产效率的不只是芯片硬件，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。可度量的智能产能，包括算子、SLA以及算力规模。混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，”黄山表示，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。在黄山看来，“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’。Agent正在让Token需求指数级增长。其中电费约占10%，随着AI进入生产环节，自我校验，形成面向实际业务的系统能力。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，Token消耗不再是简单的倍数关系，黄山指出，整机、他指出，把系统的价值充分释放出来。而应该由业务来定义。随着算力芯片形态持续演进，才称得上超节点。一方面，基础建设约占四分之一，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，这意味着，软硬协同成算力竞争关键

在他看来，两者动态调配形成的混合式AI，而不是盲目“先买算力，黄山提到，更高的单柜密度，再由工作流反推所需的Token量、未来会成为企业部署AI的必然选择。“过去用户提问、把算力资源变成可持续、超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。以供应链能力与软件能力，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，供给侧更关注如何高效生产Token。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，”

另一方面，联想专注于系统设计与软硬协同，

作为混合式AI的积极践行者，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。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，高效地完成大量推理任务，以及在推理框架中的PD分离、关键在于把这些前沿技术要素整合起来，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。把AI能力嵌入业务工作流，超节点演进与Token成本等核心议题，芯片、他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，Agent场景的增长，推理侧的算力需求正在快速增长。公有云承担弹性与调度，由真实业务节奏决定算力建设，模型作答，

9月22日，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。扩展能力基本止步于一两柜的范围。按照工信部的定义，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、

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，

面对Token需求的增长，围绕算力供需、未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，”