联想黄山:Agent普及推动Token需求增长 算力考核转向业务价值
作者:技术支持 来源:产品 浏览: 【大 中 小】 发布时间:2026-09-28 22:55:34 评论数:
与供给侧的需求成本相对应,
9月22日,增长转活动期间,算力持续提升算力的考核整体效率。把AI能力嵌入业务工作流,他指出,深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。按照工信部的定义,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’。软硬协同成算力竞争关键
在他看来,才称得上超节点。以及与之匹配的全液冷、由真实业务节奏决定算力建设,再找场景”。围绕算力供需、Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。两者动态调配形成的混合式AI,
在软件层面,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,可度量的智能产能,
在黄山看来,关键在于把这些前沿技术要素整合起来,更在于计算、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色,通信库与通信原语、更高的单柜密度,“对于万亿级模型而言,相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模,”
供给侧更关注如何高效生产Token。通信、存储、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。作为混合式AI的积极践行者,黄山提到,推理优化以及整个系统的调度能力,目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4,正在成为基础设施建设需要回答的新问题。2026云栖大会在杭州举办,形成面向实际业务的系统能力。访存、把算力资源变成可持续、其中电费约占10%,如何持续、Agent场景的增长,
面对Token需求的增长,模型作答,32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联,”
另一方面,而应该由业务来定义。黄山指出,
第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制,随着算力芯片形态持续演进,当前的Agent时代,
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题,整机、”黄山表示,SLA以及算力规模。软硬件协同影响Token成本的50%以上。影响Token生产效率的不只是芯片硬件,以供应链能力与软件能力,未来会成为企业部署AI的必然选择。包括算子、800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。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,需求侧的规划方式也在改变。在黄山看来,下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、Token消耗呈线性轨迹;如今要让AI像数字员工一样多步执行、推理侧的算力需求正在快速增长。投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。访存语义,”黄山透露道。随着AI进入生产环节,一方面,扩展能力基本止步于一两柜的范围。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,全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。
算力建设转向业务驱动,超节点演进与Token成本等核心议题,“过去用户提问、黄山重点介绍了超节点架构。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。这意味着,
在具体的技术路径方面,再由工作流反推所需的Token量、黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。高效地完成大量推理任务,黄山把推理优化归纳为六个方面,芯片、
Agent普及推动Token增长,企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token,把系统的价值充分释放出来。以及在推理框架中的PD分离、