联想算力体系创新，赋能城市超级智能体规模化应用

10 月 29 日，在 2025 世界数字城市大会期间举办的首届城市超级智能体发展论坛上，联想集团中国区基础设施业务群战略管理总监黄山系统地展示了联想面向城市超级智能体规模化应用的全栈算力产品与解决方案，首次提出“AI 工厂”这一城市智能新范式，“我们通过‘AI 工厂’，使得客户不需要再关注基础设施方面的各种复杂问题，以一套标准化体系，赋能行业共创。”

“企业进行 AI 转型需要经历‘三级跳’。”黄山表示，AI 时代，企业在从体验阶段到 POC（概念验证）实践阶段，再到规模化落地阶段，“每一跳”都面临数据治理的复杂性、投资回报率的压力以及算力模型持续升级与维护等难题。以联想城市超级智能体“1+N 智能体”架构为例，N 个场景可能需要 N 种不同的硬件系统，这显然并不现实。

联想提出的“AI 工厂”很好地解决了这一问题。它将原本复杂且孤立的 AI 开发任务，转变为一套可管理、可复制且支持持续运营的标准化体系，重塑了 AI 应用的开发与部署流程，使其成为一条标准、高效的现代化生产线。从场景定义到将客户数据采集作为“原材料”，经过智能体开发平台与 AI 训练引擎的深度处理，最终生产出可交付的智能体、推理服务等成熟“产品”。整个过程由“数据飞轮”驱动，确保了模型与智能体能够在使用中持续迭代、自我进化。

要让这座“AI 工厂”高效运转，离不开坚实可靠的底层基础设施作为承载，它们是“AI 工厂”的“组件”。通过覆盖“一横五纵”的完整技术布局，联想制定了“AI 赋智 + 绿色赋能”的核心策略，即 AI 技术覆盖全域产品，全面布局液冷技术。“一横”是指联想万全异构智算平台，统一纳管异构算力，极致提升智算效率；“五纵”包括服务器、存储、数据网络、软件及超融合、支持和运维服务五条业务线。

以万全异构智算平台为例，其拥有异构纳管与算力优化等核心能力。在异构纳管层面，其实现了对 CPU、GPU、DPU、FPGA 等多元算力的统一调度，并能将 AI 训练集群、AI 推理集群与传统的 HPC 高性能计算集群融合管理，从而将分散的算力资源整合为高效协同的智算池，就像是给不同型号的“数字列车”铺设一条统一轨道。

在算力优化层面，万全异构智算平台集成了多项联想自研的关键技术，能高度自动化地完成 AI 全流程开发，提供高可用算力，并持续突破计算效率瓶颈。如 AI 推理加速算法集可提升 AI 推理性能 5-10 倍；专家并行通信算法降低推理延迟达三倍以上；超智融合可实现 1 小时内自动完成跨集群资源调度和共享。

在基础设施的硬件创新层面，联想通过超智融合服务器、AI 导向存算协同设计及新型 AI 存储拓扑的协同进化，为“AI 工厂”构筑了坚实的物理底座。其中，超智融合服务器采用全液冷覆盖设计，在同一机箱内高密度融合了 CPU 计算节点、GPU 智算节点、CXL 内存扩展节点与 NVMe 存储节点，可实现 PUE 低至 1.05 的极致能效；在存储架构上，AI 导向存算协同设计通过双层高性能存储架构 —— 分布式全闪 NVMe 承载热数据、集中式 HDD 承载冷数据，结合数据自动分层技术，显著降低了存储网络组网成本；新型 AI 存储拓扑通过存算网协同设计，在满足同样带宽性能的等带宽性能的前提下，所需存储容量仅为传统架构的四分之一。

黄山表示，“‘AI 工厂’所做的事情，就是用最少的算力帮助客户做好智能体的开发。”一系列的技术创新最终服务于一个更宏大的图景 —— 通过标准化、可持续发展的绿色基础设施，加速“碎片化”的 AI 应用在千行百业规模化落地。