新浪科技訊 9月24日下午消息，在2026雲棲大會期間，聯想中國基礎設施業務群戰略技術總監黃山表示，「衡量AI算力的標準正在從‘Token多少錢’逐漸轉向‘Token創造了多少價值’。」他談到，隨着AI進入生產環節，企業會越來越關注單位成本能夠產生多少Token，並進一步把Token產出與業務價值聯繫起來。

聯想中國基礎設施業務群戰略技術總監黃山

　　在他看來，Agent的快速普及正在重塑AI的算力需求邏輯。一方面，Agent正在讓Token需求指數級增長。「過去用戶提問、模型作答，Token消耗呈線性軌跡；如今要讓AI像數字員工一樣多步執行、自我校驗，Token消耗不再是簡單的倍數關係，而是呈現數倍乃至指數級的爆發式增長。」

　　另一方面，Agent場景的增長，也在改變當前AI算力需求結構。黃山提到，目前推理和訓練之間的Token消耗比例已經超過6∶4，推理側的算力需求正在快速增長。相較於過去行業普遍關注如何擴大訓練集群規模，當前的Agent時代，如何持續、高效地完成大量推理任務，正在成為基礎設施建設需要回答的新問題。

　　面對Token需求的增長，供給側更關注如何高效生產Token。黃山以聯想業務為例拆解了Token的成本結構。他指出，基礎建設約佔四分之一，其中電費約佔10%，軟硬件協同影響Token成本的50%以上。這意味着，影響Token生產效率的不只是芯片硬件，更在於計算、通信、訪存、存儲、推理優化以及整個系統的調度能力，AI算力的競爭正在從單點硬件能力走向系統能力。

　　與供給側的成本相對應，需求側的規劃方式也在改變。在黃山看來，未來企業的算力建設不能再由IT部門單獨定義，而應該由業務來定義。企業首先需要明確AI究竟要解決什麼問題，把AI能力嵌入業務工作流，再由工作流反推所需的Token量、SLA以及算力規模。由真實業務節奏決定算力建設，而不是盲目「先買算力，再找場景」。

　　這種底層邏輯的轉變也影響了企業AI部署方式。公有云承擔彈性與調度，私有化部署滿足安全與數據確權的需要，兩者動態調配形成的混合式AI，未來會成為企業部署AI的必然選擇。

　　在黃山看來，芯片、整機、系統到軟件棧等基礎設施廠商很難依靠某一單點能力形成完整優勢，關鍵在於把這些前沿技術要素整合起來，形成面向實際業務的系統能力。他表示：「未來聯想希望繼續以混合式AI為底座，把算力資源變成可持續、可度量的智能產能，全面賦能企業將AI從技術試點推向規模化生產。」