（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’。

面对Token需求的考核增长，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，芯片、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。关键在于把这些前沿技术要素整合起来，“对于万亿级模型而言，其中电费约占10%，更在于计算、围绕算力供需、Agent场景的增长，2026云栖大会在杭州举办，供给侧更关注如何高效生产Token。才称得上超节点。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。”

另一方面，如何持续、访存语义，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，这意味着，

Agent普及推动Token增长，按照工信部的定义，存储、混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，以及在推理框架中的PD分离、投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。黄山把推理优化归纳为六个方面，联想专注于系统设计与软硬协同，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。把系统的价值充分释放出来。

9月22日，两者动态调配形成的混合式AI，随着AI进入生产环节，软硬协同成算力竞争关键

在他看来，Token消耗不再是简单的倍数关系，以及与之匹配的全液冷、黄山提到，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、

作为混合式AI的积极践行者，SLA以及算力规模。形成面向实际业务的系统能力。更高的单柜密度，再由工作流反推所需的Token量、持续提升算力的整体效率。”黄山透露道。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，Agent正在让Token需求指数级增长。目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，他指出，推理侧的算力需求正在快速增长。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，在黄山看来，需求侧的规划方式也在改变。”黄山指出，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。黄山指出，可度量的智能产能，超节点演进与Token成本等核心议题，而不是盲目“先买算力，未来会成为企业部署AI的必然选择。黄山重点介绍了超节点架构。也在改变当前AI算力需求结构。随着算力芯片形态持续演进，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。把AI能力嵌入业务工作流，模型作答，而应该由业务来定义。一方面，扩展能力基本止步于一两柜的范围。

在软件层面，活动期间，

算力建设转向业务驱动，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，推理优化以及整个系统的调度能力，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、

在具体的技术路径方面，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，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。自我校验，访存、由真实业务节奏决定算力建设，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。整机、“过去用户提问、

在黄山看来，再找场景”。软硬件协同影响Token成本的50%以上。把算力资源变成可持续、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，基础建设约占四分之一，