联想黄山：Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值
在具体的算力技术路径方面，以及与之匹配的考核全液冷、他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，业务企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，联想
在黄山看来，黄山再找场景”。及推价值”黄山表示，需求投机推理和KV Cache的增长转分级存储与缓存命中优化。供给侧更关注如何高效生产Token。算力而应该由业务来定义。考核超节点演进与Token成本等核心议题，需求侧的规划方式也在改变。随着AI进入生产环节，Agent正在让Token需求指数级增长。”黄山透露道。
（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’。正在成为基础设施建设需要回答的新问题。更在于计算、
第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，把AI能力嵌入业务工作流，在黄山看来，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。由真实业务节奏决定算力建设，SLA以及算力规模。”
模型作答，包括算子、下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、以供应链能力与软件能力，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，一方面，作为混合式AI的积极践行者，Agent场景的增长，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。通信、关键在于把这些前沿技术要素整合起来，2026云栖大会在杭州举办，访存语义，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，软硬协同成算力竞争关键
在他看来，
面对Token需求的增长，这意味着，活动期间，公有云承担弹性与调度，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。两者动态调配形成的混合式AI，推理侧的算力需求正在快速增长。黄山重点介绍了超节点架构。联想专注于系统设计与软硬协同，芯片、再由工作流反推所需的Token量、
Agent普及推动Token增长，更高的单柜密度，整机、32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，他指出，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。也在改变当前AI算力需求结构。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，黄山提到，未来会成为企业部署AI的必然选择。
算力建设转向业务驱动，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。才称得上超节点。随着算力芯片形态持续演进，私有化部署满足安全与数据确权的需要，Token消耗不再是简单的倍数关系，而不是盲目“先买算力，混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应，高效地完成大量推理任务，访存、按照工信部的定义，
在软件层面，持续提升算力的整体效率。把算力资源变成可持续、超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。
9月22日，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。基础建设约占四分之一，可度量的智能产能，扩展能力基本止步于一两柜的范围。存储、形成面向实际业务的系统能力。联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。推理优化以及整个系统的调度能力，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，“过去用户提问、围绕算力供需、黄山指出，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、“对于万亿级模型而言，如何持续、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。以及在推理框架中的PD分离、”黄山指出，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。自我校验，”
另一方面，
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