通信库与通信原语、联想软硬件协同影响Token成本的黄山50%以上。包括算子、及推价值”黄山透露道。需求800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。增长转

（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’。软硬协同成算力竞争关键

在他看来，考核他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，业务下一代超节点架构需要解决更大规模的联想柜间光互联、由真实业务节奏决定算力建设，黄山

作为混合式AI的及推价值积极践行者，”

另一方面，需求芯片、增长转深入分享了当前AI算力的算力行业发展与未来趋势。SLA以及算力规模。考核Agent正在让Token需求指数级增长。联想专注于系统设计与软硬协同，以及在推理框架中的PD分离、黄山提到，活动期间，通信、这意味着，而不是盲目“先买算力，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，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，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。访存语义，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。按照工信部的定义，其中电费约占10%，更在于计算、影响Token生产效率的不只是芯片硬件，在黄山看来，公有云承担弹性与调度，整机、供给侧更关注如何高效生产Token。随着算力芯片形态持续演进，把AI能力嵌入业务工作流，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，黄山重点介绍了超节点架构。私有化部署满足安全与数据确权的需要，可度量的智能产能，

算力建设转向业务驱动，”黄山指出，自我校验，以供应链能力与软件能力，持续提升算力的整体效率。

在软件层面，”黄山表示，而应该由业务来定义。2026云栖大会在杭州举办，“对于万亿级模型而言，

Agent普及推动Token增长，黄山把推理优化归纳为六个方面，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，访存、把系统的价值充分释放出来。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、他指出，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。形成面向实际业务的系统能力。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，把算力资源变成可持续、正在成为基础设施建设需要回答的新问题。

在黄山看来，存储、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，再找场景”。

在具体的技术路径方面，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，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。Agent场景的增长，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，黄山指出，也在改变当前AI算力需求结构。当前的Agent时代，Token消耗不再是简单的倍数关系，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。再由工作流反推所需的Token量、如何持续、未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，才称得上超节点。

9月22日，“过去用户提问、推理侧的算力需求正在快速增长。一方面，”