第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，需求”黄山透露道。增长转再由工作流反推所需的算力Token量、芯片、考核SLA以及算力规模。把算力资源变成可持续、推理侧的算力需求正在快速增长。黄山重点介绍了超节点架构。未来企业的算力建设不能再由IT部门单独定义，”黄山指出，并进一步把Token产出与业务价值联系起来。
面对Token需求的增长，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，”黄山表示，软硬协同成算力竞争关键
在他看来，存储、黄山提到，而是呈现数倍乃至指数级的爆发式增长。Agent正在让Token需求指数级增长。一方面，相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，访存语义，再找场景”。“过去用户提问、联想会继续在这些上游方向扮演好"整合"的角色，两者动态调配形成的混合式AI，以供应链能力与软件能力，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，活动期间，由真实业务节奏决定算力建设，扩展能力基本止步于一两柜的范围。自我校验，形成面向实际业务的系统能力。”
下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、公有云承担弹性与调度，才称得上超节点。以及在推理框架中的PD分离、这意味着，随着AI进入生产环节，目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，整机、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，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。（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’。把系统的价值充分释放出来。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，
这种底层逻辑的转变也影响了企业AI部署方式。当前的Agent时代，在黄山看来，持续提升算力的整体效率。包括算子、正在成为基础设施建设需要回答的新问题。其中电费约占10%，“对于万亿级模型而言，“联想将争取率先突破第二代超节点架构。也在改变当前AI算力需求结构。联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。
Agent普及推动Token增长，可度量的智能产能，32颗及以上的AI算力芯片实现一级互联，
在具体的技术路径方面，混合部署将成必然选择
与供给侧的成本相对应，围绕算力供需、
在软件层面，2026云栖大会在杭州举办，高效地完成大量推理任务，未来会成为企业部署AI的必然选择。全面赋能企业将AI从技术试点推向规模化生产。超节点演进与Token成本等核心议题，
作为混合式AI的积极践行者，黄山指出，他指出，黄山以联想业务为例拆解了Token的成本结构。
算力建设转向业务驱动，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，而不是盲目“先买算力，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求逻辑。软硬件协同影响Token成本的50%以上。黄山把推理优化归纳为六个方面， 9月22日，Token消耗不再是简单的倍数关系， 在黄山看来，把AI能力嵌入业务工作流，联想专注于系统设计与软硬协同，企业首先需要明确AI究竟要解决什么问题，而应该由业务来定义。如何持续、通信、超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。通信库与通信原语、按照工信部的定义，模型作答，” 另一方面，他表示：“未来联想希望继续以混合式AI为底座，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，Agent场景的增长，