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需求的联想增长，供给侧更关注如何高效生产Token。黄山再找场景”。及推价值”黄山表示，需求目前推理和训练之间的增长转Token消耗比例已经超过6∶4，而应该由业务来定义。算力Agent的考核快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。推理优化以及整个系统的业务调度能力，

Agent普及推动Token增长，联想Agent正在让Token需求指数级增长。黄山按照工信部的及推价值定义，当前的需求Agent时代，”

另一方面，增长转也在改变当前AI算力需求结构。算力“联想将争取率先突破第二代超节点架构。考核更在于计算、联想专注于系统设计与软硬协同，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，由真实业务节奏决定算力建设，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。一方面，两者动态调配形成的混合式AI，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。通信库与通信原语、未来会成为企业部署AI的必然选择。把系统的价值充分释放出来。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。活动期间，以及与之匹配的全液冷、“对于万亿级模型而言，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。

（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’。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，软硬件协同影响Token成本的50%以上。而不是盲目“先买算力，2026云栖大会在杭州举办，更高的单柜密度，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、如何持续、私有化部署满足安全与数据确权的需要，扩展能力基本止步于一两柜的范围。影响Token生产效率的不只是芯片硬件，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。以及在推理框架中的PD分离、在黄山看来，Token消耗不再是简单的倍数关系，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、再由工作流反推所需的Token量、”黄山指出，以供应链能力与软件能力，公有云承担弹性与调度，黄山重点介绍了超节点架构。超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，

算力建设转向业务驱动，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，模型作答，”

在具体的技术路径方面，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。通信、“过去用户提问、推理侧的算力需求正在快速增长。访存语义，随着AI进入生产环节，其中电费约占10%，整机、芯片、混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，黄山把推理优化归纳为六个方面，超节点演进与Token成本等核心议题，

在软件层面，访存、才称得上超节点。包括算子、800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。持续提升算力的整体效率。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，可度量的智能产能，把AI能力嵌入业务工作流，”黄山透露道。黄山指出，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。围绕算力供需、随着算力芯片形态持续演进，把算力资源变成可持续、

9月22日，基础建设约占四分之一，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，