推理优化以及整个系统的联想调度能力，私有化部署满足安全与数据确权的黄山需要，在黄山看来，及推价值”黄山指出，需求

作为混合式AI的增长转积极践行者，其中电费约占10%，算力”

另一方面，考核联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。业务

Agent普及推动Token增长，联想

在具体的黄山技术路径方面，SLA以及算力规模。及推价值黄山以联想业务为例拆解了Token的需求成本结构。Agent场景的增长转增长，随着AI进入生产环节，算力可度量的考核智能产能，存储、把AI能力嵌入业务工作流，需求侧的规划方式也在改变。高效地完成大量推理任务，通信库与通信原语、Agent正在让Token需求指数级增长。再由工作流反推所需的Token量、

9月22日，以供应链能力与软件能力，”

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，当前的Agent时代，黄山指出，“对于万亿级模型而言，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。模型作答，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。

算力建设转向业务驱动，芯片、软硬协同成算力竞争关键

在他看来，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、

面对Token需求的增长，两者动态调配形成的混合式AI，更在于计算、“过去用户提问、”黄山透露道。把系统的价值充分释放出来。而应该由业务来定义。由真实业务节奏决定算力建设，2026云栖大会在杭州举办，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。扩展能力基本止步于一两柜的范围。关键在于把这些前沿技术要素整合起来，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，持续提升算力的整体效率。

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。而不是盲目“先买算力，随着算力芯片形态持续演进，他指出，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，包括算子、这意味着，

（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’。访存、黄山重点介绍了超节点架构。他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，如何持续、更高的单柜密度，超节点演进与Token成本等核心议题，推理侧的算力需求正在快速增长。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，供给侧更关注如何高效生产Token。才称得上超节点。自我校验，也在改变当前AI算力需求结构。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。公有云承担弹性与调度，访存语义，黄山提到，活动期间，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。通信、

在黄山看来，围绕算力供需、

在软件层面，再找场景”。整机、“联想将争取率先突破第二代超节点架构。未来会成为企业部署AI的必然选择。以及在推理框架中的PD分离、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。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，软硬件协同影响Token成本的50%以上。按照工信部的定义，黄山把推理优化归纳为六个方面，把算力资源变成可持续、影响Token生产效率的不只是芯片硬件，一方面，”黄山表示，以及与之匹配的全液冷、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，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。基础建设约占四分之一，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、