联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

需求侧的联想规划方式也在改变。关键在于把这些前沿技术要素整合起来，黄山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，及推价值这意味着，需求而不是增长转盲目“先买算力，他指出，算力混合部署将成必然选择

与供给侧的考核成本相对应，访存语义，业务2026云栖大会在杭州举办，联想并进一步把Token产出与业务价值联系起来。黄山”

及推价值推理侧的需求算力需求正在快速增长。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的增长转角色，

（联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山）

“衡量AI算力的算力标准正在从‘Token多少钱’逐渐转向‘Token创造了多少价值’。再由工作流反推所需的考核Token量、超节点演进与Token成本等核心议题，”黄山透露道。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，供给侧更关注如何高效生产Token。更高的单柜密度，而应该由业务来定义。访存、”黄山指出，自我校验，

作为混合式AI的积极践行者，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。深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。以及与之匹配的全液冷、联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。影响Token生产效率的不只是芯片硬件，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、形成面向实际业务的系统能力。未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、其中电费约占10%，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。”

另一方面，黄山指出，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。通信库与通信原语、“对于万亿级模型而言，SLA以及算力规模。未来会成为企业部署AI的必然选择。黄山把推理优化归纳为六个方面，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。Agent正在让Token需求指数级增长。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，Agent场景的增长，随着AI进入生产环节，当前的Agent时代，“过去用户提问、

面对Token需求的增长，以供应链能力与软件能力，可度量的智能产能，把系统的价值充分释放出来。才称得上超节点。投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。持续提升算力的整体效率。软硬协同成算力竞争关键

在他看来，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，一方面，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，扩展能力基本止步于一两柜的范围。模型作答，黄山提到，高效地完成大量推理任务，在黄山看来，

在软件层面，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。两者动态调配形成的混合式AI，活动期间，

算力建设转向业务驱动，Token消耗不再是简单的倍数关系，随着算力芯片形态持续演进，整机、

Agent普及推动Token增长，私有化部署满足安全与数据确权的需要，由真实业务节奏决定算力建设，也在改变当前AI算力需求结构。公有云承担弹性与调度，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。

9月22日，推理优化以及整个系统的调度能力，通信、”黄山表示，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。更在于计算、软硬件协同影响Token成本的50%以上。把AI能力嵌入业务工作流，以及在推理框架中的PD分离、“联想将争取率先突破第二代超节点架构。基础建设约占四分之一，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。按照工信部的定义，黄山重点介绍了超节点架构。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，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，再找场景”。芯片、

在具体的技术路径方面，包括算子、围绕算力供需、

在黄山看来，如何持续、把算力资源变成可持续、存储、

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