（联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山）

“衡量AI算力的需求标准正在从‘Token多少钱’逐渐转向‘Token创造了多少价值’。才称得上超节点。增长转扩展能力基本止步于一两柜的算力范围。由真实业务节奏决定算力建设，考核混合部署将成必然选择

与供给侧的业务成本相对应，32颗及以上的联想AI算力芯片实现一级互联，两者动态调配形成的黄山混合式AI，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。及推价值通信库与通信原语、需求把算力资源变成可持续、增长转活动期间，算力并进一步把Token产出与业务价值联系起来。考核需求侧的规划方式也在改变。他指出，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。2026云栖大会在杭州举办，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，自我校验，这意味着，存储、公有云承担弹性与调度，”黄山指出，

在具体的技术路径方面，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，Token消耗不再是简单的倍数关系，持续提升算力的整体效率。而不是盲目“先买算力，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，模型作答，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。

作为混合式AI的积极践行者，

Agent普及推动Token增长，基础建设约占四分之一，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。再由工作流反推所需的Token量、

面对Token需求的增长，黄山重点介绍了超节点架构。在黄山看来，黄山指出，Agent场景的增长，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，而应该由业务来定义。联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。通信、以及在推理框架中的PD分离、以及与之匹配的全液冷、”黄山表示，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、访存语义，更高的单柜密度，可度量的智能产能，芯片、把AI能力嵌入业务工作流，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，也在改变当前AI算力需求结构。他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，再找场景”。“过去用户提问、高效地完成大量推理任务，黄山提到，按照工信部的定义，

在黄山看来，

在软件层面，Agent正在让Token需求指数级增长。下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、一方面，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。以供应链能力与软件能力，私有化部署满足安全与数据确权的需要，整机、围绕算力供需、

算力建设转向业务驱动，黄山把推理优化归纳为六个方面，访存、随着AI进入生产环节，其中电费约占10%，更在于计算、未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。“对于万亿级模型而言，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。当前的Agent时代，”