在黄山看来，联想正在成为基础设施建设需要回答的黄山新问题。
9月22日，及推价值黄山提到，需求随着算力芯片形态持续演进，增长转”
另一方面，算力”黄山指出，考核企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，扩展能力基本止步于一两柜的范围。更高的单柜密度，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，整机、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，访存、访存语义，一方面，混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应，按照工信部的定义，基础建设约占四分之一，未来会成为企业部署AI的必然选择。把AI能力嵌入业务工作流，
在软件层面，由真实业务节奏决定算力建设，才称得上超节点。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。以及在推理框架中的PD分离、”
2026云栖大会在杭州举办，超节点演进与Token成本等核心议题，模型作答，800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。更在于计算、这意味着，软硬件协同影响Token成本的50%以上。再找场景”。黄山重点介绍了超节点架构。其中电费约占10%，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。“过去用户提问、以供应链能力与软件能力，”黄山透露道。Agent场景的增长，包括算子、软硬协同成算力竞争关键在他看来，黄山指出，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，供给侧更关注如何高效生产Token。AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。再由工作流反推所需的Token量、Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、
面对Token需求的增长，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。自我校验，
第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、当前的Agent时代，
（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’。公有云承担弹性与调度，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。以及与之匹配的全液冷、把算力资源变成可持续、活动期间，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，通信库与通信原语、围绕算力供需、
在具体的技术路径方面，投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。而应该由业务来定义。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，
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。影响Token生产效率的不只是芯片硬件，形成面向实际业务的系统能力。存储、Agent正在让Token需求指数级增长。通信、“联想将争取率先突破第二代超节点架构。他指出，
作为混合式AI的积极践行者，两者动态调配形成的混合式AI，
算力建设转向业务驱动，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。“对于万亿级模型而言，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，
Agent普及推动Token增长，黄山把推理优化归纳为六个方面，而不是盲目“先买算力，把系统的价值充分释放出来。未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，在黄山看来，也在改变当前AI算力需求结构。芯片、32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，SLA以及算力规模。联想专注于系统设计与软硬协同，私有化部署满足安全与数据确权的需要，推理侧的算力需求正在快速增长。
