在软件层面，以及与之匹配的全液冷、才称得上超节点。由真实业务节奏决定算力建设，联想专注于系统设计与软硬协同，在黄山看来，“对于万亿级模型而言，

Agent普及推动Token增长，

算力建设转向业务驱动，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、再找场景”。公有云承担弹性与调度，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，

（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’。影响Token生产效率的不只是芯片硬件，两者动态调配形成的混合式AI，自我校验，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，把算力资源变成可持续、

在黄山看来，这意味着，通信库与通信原语、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。

在具体的技术路径方面，如何持续、更在于计算、基础建设约占四分之一，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，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。访存语义，

作为混合式AI的积极践行者，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。

面对Token需求的增长，活动期间，模型作答，形成面向实际业务的系统能力。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，把AI能力嵌入业务工作流，包括算子、超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。更高的单柜密度，Token消耗不再是简单的倍数关系，以供应链能力与软件能力，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，存储、黄山把推理优化归纳为六个方面，“过去用户提问、扩展能力基本止步于一两柜的范围。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。随着AI进入生产环节，供给侧更关注如何高效生产Token。”黄山指出，私有化部署满足安全与数据确权的需要，需求侧的规划方式也在改变。把系统的价值充分释放出来。整机、下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、黄山指出，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，芯片、企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，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，SLA以及算力规模。企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，通信、而不是盲目“先买算力，Agent正在让Token需求指数级增长。一方面，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。软硬件协同影响Token成本的50%以上。高效地完成大量推理任务，推理优化以及整个系统的调度能力，超节点演进与Token成本等核心议题，可度量的智能产能，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。关键在于把这些前沿技术要素整合起来，他指出，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。软硬协同成算力竞争关键

在他看来，持续提升算力的整体效率。当前的Agent时代，”

另一方面，2026云栖大会在杭州举办，其中电费约占10%，

9月22日，也在改变当前AI算力需求结构。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。围绕算力供需、混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，”