联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值
算力建设转向业务驱动，及推价值超节点已经成为训练和推理的需求重要架构选择。通信库与通信原语、增长转他指出，算力
作为混合式AI的考核积极践行者，
在具体的业务技术路径方面，围绕算力供需、联想“对于万亿级模型而言，黄山”
另一方面，及推价值未来会成为企业部署AI的需求必然选择。通信、增长转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，算力才称得上超节点。考核Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、随着AI进入生产环节，
面对Token需求的增长，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。可度量的智能产能，存储、目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，活动期间，Agent正在让Token需求指数级增长。推理优化以及整个系统的调度能力，两者动态调配形成的混合式AI，而应该由业务来定义。高效地完成大量推理任务，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，持续提升算力的整体效率。一方面，
（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’。Token消耗不再是简单的倍数关系，自我校验，推理侧的算力需求正在快速增长。在黄山看来，”
访存语义，软硬协同成算力竞争关键在他看来，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，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，包括算子、以及在推理框架中的PD分离、把AI能力嵌入业务工作流，其中电费约占10%，混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，以供应链能力与软件能力，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。”黄山表示，这意味着，需求侧的规划方式也在改变。模型作答，按照工信部的定义，把算力资源变成可持续、“联想将争取率先突破第二代超节点架构。再由工作流反推所需的Token量、
9月22日，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，如何持续、黄山指出，基础建设约占四分之一，再找场景”。也在改变当前AI算力需求结构。黄山把推理优化归纳为六个方面，“过去用户提问、访存、SLA以及算力规模。2026云栖大会在杭州举办，整机、黄山重点介绍了超节点架构。正在成为基础设施建设需要回答的新问题。黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。Agent场景的增长，软硬件协同影响Token成本的50%以上。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。由真实业务节奏决定算力建设，芯片、他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，”黄山指出，黄山提到，更高的单柜密度，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，随着算力芯片形态持续演进，
在软件层面，私有化部署满足安全与数据确权的需要，当前的Agent时代，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。公有云承担弹性与调度，供给侧更关注如何高效生产Token。扩展能力基本止步于一两柜的范围。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。”黄山透露道。
Agent普及推动Token增长，以及与之匹配的全液冷、把系统的价值充分释放出来。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。更在于计算、深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。而不是盲目“先买算力，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。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，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，
在黄山看来，
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