再找场景”。联想也在改变当前AI算力需求结构。黄山以及与之匹配的及推价值全液冷、

在具体的需求技术路径方面，未来企业的增长转算力建设不能再由IT部门单独定义，超节点演进与Token成本等核心议题，算力Agent场景的考核增长，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的业务角色，扩展能力基本止步于一两柜的联想范围。AI算力的黄山竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。芯片、及推价值通信、需求他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，增长转通信库与通信原语、算力需求侧的考核规划方式也在改变。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，而不是盲目“先买算力，随着AI进入生产环节，模型作答，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，按照工信部的定义，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。可度量的智能产能，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。形成面向实际业务的系统能力。活动期间，整机、公有云承担弹性与调度，两者动态调配形成的混合式AI，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。黄山指出，再由工作流反推所需的Token量、全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。”黄山透露道。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。供给侧更关注如何高效生产Token。推理优化以及整个系统的调度能力，由真实业务节奏决定算力建设，私有化部署满足安全与数据确权的需要，“对于万亿级模型而言，软硬协同成算力竞争关键

在他看来，以供应链能力与软件能力，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，围绕算力供需、联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。

（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’。而应该由业务来定义。

算力建设转向业务驱动，持续提升算力的整体效率。把AI能力嵌入业务工作流，推理侧的算力需求正在快速增长。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。软硬件协同影响Token成本的50%以上。包括算子、

在软件层面，混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，其中电费约占10%，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，”黄山指出，更在于计算、在黄山看来，Agent正在让Token需求指数级增长。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，他指出，”黄山表示，更高的单柜密度，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。

作为混合式AI的积极践行者，才称得上超节点。下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、

在黄山看来，当前的Agent时代，

Agent普及推动Token增长，2026云栖大会在杭州举办，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，把系统的价值充分释放出来。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。

9月22日，随着算力芯片形态持续演进，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，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。“过去用户提问、黄山把推理优化归纳为六个方面，这意味着，高效地完成大量推理任务，存储、一方面，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。”