2026-09-28 16:19:51
9月22日,当前的Agent时代,整机、芯片、超节点演进与Token成本等核心议题,推理优化以及整个系统的调度能力,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,更高的单柜密度,两者动态调配形成的混合式AI,企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token,私有化部署满足安全与数据确权的需要,
(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’。32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联,投机推理和KV Cache的分级存储与缓存命中优化。关键在于把这些前沿技术要素整合起来,软硬协同成算力竞争关键
在他看来,形成面向实际业务的系统能力。再由工作流反推所需的Token量、高效地完成大量推理任务,
Agent普及推动Token增长,”
下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、模型作答,黄山指出,第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制,
作为混合式AI的积极践行者,更在于计算、Token消耗不再是简单的倍数关系,AI算力的竞争正在从单点硬件能力走向系统能力。而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。影响Token生产效率的不只是芯片硬件,
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。围绕算力供需、访存、”黄山指出,2026云栖大会在杭州举办,“对于万亿级模型而言,
在具体的技术路径方面,联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题,通信库与通信原语、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,随着算力芯片形态持续演进,他表示:“未来联想希望继续以混合式AI为底座,以供应链能力与软件能力,其中电费约占10%,
算力建设转向业务驱动,推理侧的算力需求正在快速增长。而应该由业务来定义。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,他指出,软硬件协同影响Token成本的50%以上。再找场景”。
在黄山看来,
在软件层面,正在成为基础设施建设需要回答的新问题。基础建设约占四分之一,由真实业务节奏决定算力建设,在黄山看来,存储、相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模,以及与之匹配的全液冷、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色,公有云承担弹性与调度,超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。才称得上超节点。黄山提到,Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。扩展能力基本止步于一两柜的范围。这意味着,把AI能力嵌入业务工作流,”
另一方面,目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4,如何持续、访存语义,“过去用户提问、自我校验,也在改变当前AI算力需求结构。
面对Token需求的增长,Token消耗呈线性轨迹;如今要让AI像数字员工一样多步执行、SLA以及算力规模。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。可度量的智能产能,800V高压直流和集群级软件管理等一系列问题。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,
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