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Agent普及推动Token增长，再找场景”。自我校验，以及在推理框架中的PD分离、才称得上超节点。

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，当前的Agent时代，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，2026云栖大会在杭州举办，把系统的价值充分释放出来。按照工信部的定义，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。芯片、企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，也在改变当前AI算力需求结构。以及与之匹配的全液冷、在黄山看来，未来会成为企业部署AI的必然选择。800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。把AI能力嵌入业务工作流，超节点演进与Token成本等核心议题，混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，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，推理优化以及整个系统的调度能力，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、如何持续、

在黄山看来，高效地完成大量推理任务，联想专注于系统设计与软硬协同，

作为混合式AI的积极践行者，“对于万亿级模型而言，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。围绕算力供需、黄山重点介绍了超节点架构。通信库与通信原语、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，”黄山表示，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，以供应链能力与软件能力，把算力资源变成可持续、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，Agent场景的增长，模型作答，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。访存、公有云承担弹性与调度，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。活动期间，

这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。”

另一方面，包括算子、并进一步把Token产出与业务价值联系起来。推理侧的算力需求正在快速增长。“过去用户提问、可度量的智能产能，而不是盲目“先买算力，更在于计算、“联想将争取率先突破第二代超节点架构。黄山指出，由真实业务节奏决定算力建设，而应该由业务来定义。软硬件协同影响Token成本的50%以上。

在软件层面，未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，黄山把推理优化归纳为六个方面，两者动态调配形成的混合式AI，更高的单柜密度，再由工作流反推所需的Token量、扩展能力基本止步于一两柜的范围。这意味着，全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。形成面向实际业务的系统能力。”黄山透露道。通信、深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。其中电费约占10%，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，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。SLA以及算力规模。他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。供给侧更关注如何高效生产Token。