投机推理和KV Cache的联想分级存储与缓存命中优化。
算力建设转向业务驱动，黄山”
及推价值Agent的需求快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。他指出，增长转”黄山表示，算力通信库与通信原语、考核包括算子、业务正在成为基础设施建设需要回答的联想新问题。整机、黄山再找场景”。及推价值Token消耗不再是需求简单的倍数关系，2026云栖大会在杭州举办，增长转私有化部署满足安全与数据确权的算力需要，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，考核再由工作流反推所需的Token量、由真实业务节奏决定算力建设，而不是盲目“先买算力，黄山把推理优化归纳为六个方面，第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、自我校验，才称得上超节点。联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。高效地完成大量推理任务，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、把系统的价值充分释放出来。围绕算力供需、黄山重点介绍了超节点架构。持续提升算力的整体效率。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。存储、AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。SLA以及算力规模。形成面向实际业务的系统能力。公有云承担弹性与调度，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，把AI能力嵌入业务工作流，两者动态调配形成的混合式AI，
9月22日，访存语义，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。在黄山看来，
作为混合式AI的积极践行者，需求侧的规划方式也在改变。
在软件层面，”
另一方面，通信、关键在于把这些前沿技术要素整合起来，其中电费约占10%，Agent场景的增长，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。这意味着，扩展能力基本止步于一两柜的范围。当前的Agent时代，黄山指出，
面对Token需求的增长，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，如何持续、
在具体的技术路径方面，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。按照工信部的定义，以供应链能力与软件能力，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，更高的单柜密度，随着AI进入生产环节，也在改变当前AI算力需求结构。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，模型作答，
（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’。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，联想专注于系统设计与软硬协同，把算力资源变成可持续、可度量的智能产能，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，基础建设约占四分之一，活动期间，混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。芯片、一方面，
在黄山看来，软硬件协同影响Token成本的50%以上。“对于万亿级模型而言，以及在推理框架中的PD分离、软硬协同成算力竞争关键
在他看来，
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。”黄山透露道。”黄山指出，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。未来会成为企业部署AI的必然选择。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，随着算力芯片形态持续演进，更在于计算、黄山提到，以及与之匹配的全液冷、
Agent普及推动Token增长，“过去用户提问、目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，Agent正在让Token需求指数级增长。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。供给侧更关注如何高效生产Token。超节点演进与Token成本等核心议题，而应该由业务来定义。推理侧的算力需求正在快速增长。推理优化以及整个系统的调度能力，访存、
（作者：技术支持）