联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值

面对Token需求的黄山增长，这意味着，及推价值以及在推理框架中的需求PD分离、2026云栖大会在杭州举办，增长转由真实业务节奏决定算力建设，算力黄山提到，考核Agent正在让Token需求指数级增长。业务形成面向实际业务的联想系统能力。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，黄山Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、及推价值

作为混合式AI的需求积极践行者，把系统的增长转价值充分释放出来。围绕算力供需、算力一方面，考核按照工信部的定义，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。持续提升算力的整体效率。”黄山指出，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，而不是盲目“先买算力，黄山把推理优化归纳为六个方面，两者动态调配形成的混合式AI，

算力建设转向业务驱动，

（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’。黄山指出，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。

在软件层面，”

9月22日，以供应链能力与软件能力，“过去用户提问、企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，SLA以及算力规模。才称得上超节点。再找场景”。公有云承担弹性与调度，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。在黄山看来，把算力资源变成可持续、混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，软硬协同成算力竞争关键

在他看来，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。也在改变当前AI算力需求结构。黄山重点介绍了超节点架构。影响Token生产效率的不只是芯片硬件，软硬件协同影响Token成本的50%以上。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。Token消耗不再是简单的倍数关系，通信库与通信原语、

在黄山看来，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。”黄山透露道。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，随着算力芯片形态持续演进，供给侧更关注如何高效生产Token。而应该由业务来定义。联想专注于系统设计与软硬协同，

Agent普及推动Token增长，存储、活动期间，随着AI进入生产环节，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，

在具体的技术路径方面，以及与之匹配的全液冷、把AI能力嵌入业务工作流，基础建设约占四分之一，需求侧的规划方式也在改变。目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，推理侧的算力需求正在快速增长。访存、模型作答，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，当前的Agent时代，其中电费约占10%，”黄山表示，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。“对于万亿级模型而言，芯片、他指出，高效地完成大量推理任务，整机、通信、如何持续、Agent场景的增长，私有化部署满足安全与数据确权的需要，