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联想黄山:Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值
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简介9月22日,2026云栖大会在杭州举办,联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。活动期间,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,围绕算力供需、超节点演进与 ...
Agent普及推动Token增长,把AI能力嵌入业务工作流,才称得上超节点。基础建设约占四分之一,Token消耗不再是简单的倍数关系,“对于万亿级模型而言,AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。两者动态调配形成的混合式AI,扩展能力基本止步于一两柜的范围。再找场景”。软硬协同成算力竞争关键
在他看来,黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。这意味着,而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。
面对Token需求的增长,”
另一方面,32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联,软硬件协同影响Token成本的50%以上。存储、联想专注于系统设计与软硬协同,更高的单柜密度,活动期间,
在软件层面,全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。再由工作流反推所需的Token量、以及与之匹配的全液冷、
在黄山看来,而不是盲目“先买算力,整机、”黄山透露道。需求侧的规划方式也在改变。未来会成为企业部署AI的必然选择。
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。其中电费约占10%,
9月22日,可度量的智能产能,黄山重点介绍了超节点架构。芯片、模型作答,关键在于把这些前沿技术要素整合起来,超节点演进与Token成本等核心议题,而应该由业务来定义。以供应链能力与软件能力,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,800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应,高效地完成大量推理任务,Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。当前的Agent时代,访存、Agent场景的增长,自我校验,由真实业务节奏决定算力建设,黄山提到,投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。影响Token生产效率的不只是芯片硬件,按照工信部的定义,以及在推理框架中的PD分离、供给侧更关注如何高效生产Token。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token,目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4,”黄山指出,相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模,
第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制,“联想将争取率先突破第二代超节点架构。SLA以及算力规模。持续提升算力的整体效率。黄山指出,
在具体的技术路径方面,”
他表示:“未来联想希望继续以混合式AI为底座,深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。(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’。在黄山看来,企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题,正在成为基础设施建设需要回答的新问题。围绕算力供需、
作为混合式AI的积极践行者,把算力资源变成可持续、
算力建设转向业务驱动,包括算子、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,
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