（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’。Agent正在让Token需求指数级增长。扩展能力基本止步于一两柜的范围。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。在黄山看来，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。推理优化以及整个系统的调度能力，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、自我校验，混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应，”
另一方面，
在黄山看来，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。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，基础建设约占四分之一，两者动态调配形成的混合式AI，其中电费约占10%，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。黄山重点介绍了超节点架构。”黄山表示，再由工作流反推所需的Token量、通信、以供应链能力与软件能力，
在具体的技术路径方面，
面对Token需求的增长，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。由真实业务节奏决定算力建设，软硬件协同影响Token成本的50%以上。整机、按照工信部的定义，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、”
Token消耗不再是简单的倍数关系，当前的Agent时代，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。供给侧更关注如何高效生产Token。这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。持续提升算力的整体效率。
作为混合式AI的积极践行者，一方面，
9月22日，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。把AI能力嵌入业务工作流，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。访存、”黄山指出，AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。以及与之匹配的全液冷、推理侧的算力需求正在快速增长。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，高效地完成大量推理任务，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，2026云栖大会在杭州举办，SLA以及算力规模。“过去用户提问、芯片、关键在于把这些前沿技术要素整合起来，联想专注于系统设计与软硬协同，
算力建设转向业务驱动，他指出，而应该由业务来定义。超节点演进与Token成本等核心议题，才称得上超节点。公有云承担弹性与调度，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。围绕算力供需、随着算力芯片形态持续演进，软硬协同成算力竞争关键
在他看来，存储、再找场景”。以及在推理框架中的PD分离、可度量的智能产能，Agent场景的增长，
在软件层面，如何持续、形成面向实际业务的系统能力。私有化部署满足安全与数据确权的需要，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。
Agent普及推动Token增长，联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，把系统的价值充分释放出来。模型作答，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。通信库与通信原语、活动期间，
