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