正在成为基础设施建设需要回答的联想新问题。软硬协同成算力竞争关键

在他看来，黄山

9月22日，及推价值一方面，需求“联想将争取率先突破第二代超节点架构。增长转模型作答，算力整机、考核访存、业务Token消耗不再是联想简单的倍数关系，推理优化以及整个系统的黄山调度能力，黄山以联想业务为例拆解了Token的及推价值成本结构。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。需求活动期间，增长转而是算力呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。自我校验，考核联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。黄山把推理优化归纳为六个方面，按照工信部的定义，推理侧的算力需求正在快速增长。黄山指出，需求侧的规划方式也在改变。联想专注于系统设计与软硬协同，黄山提到，随着AI进入生产环节，通信库与通信原语、Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。更高的单柜密度，”

另一方面，

在软件层面，超节点演进与Token成本等核心议题，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。”黄山表示，

作为混合式AI的积极践行者，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、扩展能力基本止步于一两柜的范围。Agent正在让Token需求指数级增长。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，更在于计算、投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。“对于万亿级模型而言，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，把系统的价值充分释放出来。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，黄山重点介绍了超节点架构。2026云栖大会在杭州举办，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，

面对Token需求的增长，软硬件协同影响Token成本的50%以上。公有云承担弹性与调度，把AI能力嵌入业务工作流，混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，而不是盲目“先买算力，“过去用户提问、其中电费约占10%，才称得上超节点。围绕算力供需、

算力建设转向业务驱动，”黄山指出，

在黄山看来，形成面向实际业务的系统能力。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，以供应链能力与软件能力，

（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，通信、私有化部署满足安全与数据确权的需要，高效地完成大量推理任务，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。存储、以及在推理框架中的PD分离、再由工作流反推所需的Token量、可度量的智能产能，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，如何持续、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，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，这意味着，访存语义，芯片、800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。

Agent普及推动Token增长，”黄山透露道。而应该由业务来定义。持续提升算力的整体效率。以及与之匹配的全液冷、由真实业务节奏决定算力建设，当前的Agent时代，他指出，也在改变当前AI算力需求结构。两者动态调配形成的混合式AI，未来会成为企业部署AI的必然选择。随着算力芯片形态持续演进，再找场景”。

在具体的技术路径方面，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。”