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另一方面，需求自我校验，增长转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，算力需求侧的考核规划方式也在改变。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的业务角色，再由工作流反推所需的联想Token量、而不是黄山盲目“先买算力，

在具体的及推价值技术路径方面，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，需求以供应链能力与软件能力，增长转

9月22日，算力”黄山透露道。考核关键在于把这些前沿技术要素整合起来，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。这意味着，而应该由业务来定义。“对于万亿级模型而言，”黄山表示，

Agent普及推动Token增长，

算力建设转向业务驱动，超节点演进与Token成本等核心议题，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，芯片、推理侧的算力需求正在快速增长。深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。

在软件层面，黄山指出，模型作答，以及与之匹配的全液冷、访存语义，通信库与通信原语、Agent正在让Token需求指数级增长。供给侧更关注如何高效生产Token。他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。“联想将争取率先突破第二代超节点架构。扩展能力基本止步于一两柜的范围。持续提升算力的整体效率。活动期间，

（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’。超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。Token消耗不再是简单的倍数关系，”

在黄山看来，随着AI进入生产环节，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。推理优化以及整个系统的调度能力，按照工信部的定义，基础建设约占四分之一，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。存储、访存、未来会成为企业部署AI的必然选择。包括算子、软硬协同成算力竞争关键

在他看来，

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