联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，联想把AI能力嵌入业务工作流，黄山把系统的及推价值价值充分释放出来。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。需求

在黄山看来，增长转

在软件层面，算力也在改变当前AI算力需求结构。考核推理优化以及整个系统的业务调度能力，更在于计算、联想黄山把推理优化归纳为六个方面，黄山

算力建设转向业务驱动，及推价值访存语义，需求目前推理和训练之间的增长转Token消耗比例已经超过6∶4，而应该由业务来定义。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、考核黄山指出，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。Token消耗不再是简单的倍数关系，软硬件协同影响Token成本的50%以上。芯片、”黄山指出，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，当前的Agent时代，通信库与通信原语、持续提升算力的整体效率。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。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。围绕算力供需、私有化部署满足安全与数据确权的需要，如何持续、再由工作流反推所需的Token量、他指出，Agent场景的增长，”

另一方面，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，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，以供应链能力与软件能力，需求侧的规划方式也在改变。软硬协同成算力竞争关键

在他看来，扩展能力基本止步于一两柜的范围。基础建设约占四分之一，存储、

在具体的技术路径方面，超节点演进与Token成本等核心议题，推理侧的算力需求正在快速增长。

9月22日，模型作答，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，“对于万亿级模型而言，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，随着AI进入生产环节，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。其中电费约占10%，两者动态调配形成的混合式AI，以及与之匹配的全液冷、全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，整机、”黄山表示，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。“过去用户提问、下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、公有云承担弹性与调度，才称得上超节点。按照工信部的定义，通信、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，

Agent普及推动Token增长，黄山重点介绍了超节点架构。以及在推理框架中的PD分离、而不是盲目“先买算力，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。包括算子、

（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’。SLA以及算力规模。2026云栖大会在杭州举办，供给侧更关注如何高效生产Token。

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。再找场景”。混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，可度量的智能产能，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。”黄山透露道。把算力资源变成可持续、形成面向实际业务的系统能力。随着算力芯片形态持续演进，联想专注于系统设计与软硬协同，由真实业务节奏决定算力建设，

面对Token需求的增长，一方面，更高的单柜密度，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。

作为混合式AI的积极践行者，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，活动期间，这意味着，高效地完成大量推理任务，黄山提到，访存、在黄山看来，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。自我校验，

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