文/黃海峰通信生活

從ChatGPT掀起全民AI熱潮，到DeepSeek、千問3等本土大模型接連崛起，算力早已超越傳統硬件范疇，成為國家戰略競爭的新制高點。據中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書（2022 年）》顯示，預計到2030年，全球算力規模將達到56 ZFLOPS，年平均增長率為65%。

在這場算力爭奪戰中，聯想作為行業重要參與者，正通過一系列創新舉措構建自身競爭優勢。

近日，聯想以2025創新科技大會為舞臺，在聯想AI算力基礎設施技術創新論壇暨春季新品發布會上，推出六大創新技術與兩大重磅升級，正式推出堪稱“算力矩陣”的重磅武器——聯想萬全異構智算平臺3.0、全新算力服務器家族、聯想凌拓全新存儲產品家族和針對多種規模構建的AI算力集群的智能網絡體系以及創新技術與產品，并升級AIO V6系列產品和聯想問天WX系列虛擬化超融合8.0.2版本

我們好奇，隨著大模型規模的不斷擴展、應用場景的日益復雜，AI算力基礎設施行業面臨哪些挑戰？聯想新發布的聯想萬全異構智算平臺3.0以及服務器產品實力如何，能否應對挑戰？未來，聯想在服務器及智算平臺這兩個賽道又將有怎樣的戰略規劃與布局？

AI浪潮下，算力基礎設施面臨五大挑戰

IT基礎設施作為算力的物質基礎和核心載體，在行業數字化發展的各個方面都起著不可或缺的作用。如今，隨著以DeepSeek為代表的開源大模型走進千行百業，算力基礎設施面臨新挑戰。

第一，算力需求多樣化。從基礎模型的預訓練到推理模型、多模態模型的應用，以及從簡單的對話機器人到AI Agent、具身智能的發展，對服務器等設施算力需求也變得更加多樣化，這就要求算力基礎設施能夠提供預訓練算力、訓推算力、推理算力等更全面多樣的AI算力。

第二，算力基礎設施需要更高性能。模型本地部署的應用潮流，對大模型一體機的單機性能提出了極致要求，需要服務器具備更強的計算能力、更高的存儲容量和更快的讀寫速度，以滿足本地模型的高效運行。

同時，萬卡、十萬卡級算力集群的出現，要求在超大規模算力集群里，實現“算存網”能力的高效協同，以避免因某一環節的性能瓶頸而影響整個集群的算力發揮。

第三，算力基礎設施需要更高能效。AI算力的增長對電力需求提出了更多挑戰，如何在滿足算力需求的同時，降低數據中心的能耗，實現綠色計算，是服務器及算力基礎設施面臨的重要問題。

第四，算力基礎設施需要更高可靠性。在AI計算中，尤其是大規模的分布式訓推過程中，硬件故障可能導致整個集群計算水平大幅度下降。這就要求算力基礎設施具備更高的硬件可靠性和故障自愈能力。

第五，算力基礎設施需要提高通信效率。以DeepSeek為代表的MoE架構大模型，在訓推過程中的通信復雜度呈指數級增長，與傳統的稠密模型相比，各個專家間需要不斷地通信、協同計算，導致多個GPU間頻繁交互，這對AI服務器之間的通信網絡提出了更高的要求。

技術突圍！聯想兩大利器破解算力困局

如何破解大模型時代算力基礎設施面臨的諸多挑戰？在聯想看來，唯有創新才是破解挑戰的唯一選擇。

回首過去，當行業面臨大模型預訓練和傳統模型推理的算力訴求時，聯想通過技術創新，推出聯想萬全異構智算平臺四大技術，筑牢大模型發展底座。

如今，聯想依舊以創新為引領，打造大模型時代的堅實底座，在本次大會上推出聯想萬全異構智算平臺3.0與全新算力服務器家族兩大核心“利器”。

利器一：發布聯想萬全異構智算平臺3.0

聯想中國基礎設施業務群戰略管理部總監黃山表示，聯想萬全異構智算平臺3.0進一步推出五大差異化技術，幫助用戶在AI預訓練、后訓練、推理的過程中取得最高效、最穩定的算力。具體而言，五大技術將帶來算力設施如下升級。

其一，AI推理加速算法集，可對MLA等業界新型方法進行工程實踐落地，并結合聯想積累的混合精度量化、分布式并行等方法二次優化，將DeepSeek等大模型的推理性能提升5-10倍，單臺8卡GPU服務器采用該平臺后可支持190路用戶同時使用DeepSeek滿血版，相比業界最優社區方案保持20%性能優勢，滿足用戶對推理高吞吐量、低延時的訴求。

其二，AI編譯優化器，能在構建AI計算圖過程中，采用臨近算子融合、高效算子替代和簡化計算路徑等方式，結合與GPU戰略伙伴的研發成果優化算子，經其優化后，AI訓練后推理的計算開銷至少降低15%，且分布式訓練或推理規模越大，效果越顯著。

其三，AI訓推慢節點故障預測與自愈系統，基于聯想三年以上積累的AI訓推故障特征庫并訓練故障預測模型，實現用AI模型預測AI故障。系統通過異步訓練檢查點或推理備份準備故障恢復環境，故障發生時自動排除故障點，實現百卡集群故障秒級恢復、千卡分鐘級恢復、萬卡十分鐘級以內恢復。

其四，專家并行通信算法，針對MoE架構大模型訓推中all to all通信方式帶來的指數級通信復雜度問題，研發細粒度的計算通信協同優化算法，在底層核函數層面實現計算與通信過程高度并行，將推理延遲降低300%以上，網絡帶寬利用率從50%提升到90%。

其五，智能資源調度引擎，可基于實時負載感知與異構算力特征，動態優化GPU/CPU/DPU等資源分配策略。通過拓撲感知的任務調度算法，將多模態模型訓推任務與硬件架構精準匹配，使混合算力集群利用率提升25%以上，端到端任務執行效率提高30%，全面釋放異構算力潛能。

利器二：全新算力服務器家族

聯想中國基礎設施業務群服務器產品部總經理周韜在發布會上指出，聯想在服務器發展中一直通過引領服務器技術創新，為客戶重新定義新的算力。如今，面對大模型后訓練時代，聯想選擇再次進化服務器，并重新定義算力。本次聯想推出的全新算力服務器家族，可面對不同AI應用場景，充分釋放AI服務器的算力潛能。

其一，面對數據處理環節，聯想推出ThinkSystem SC750 V4在內的數據處理算力服務器家族。這些服務器可在單一機柜中實現高達48個計算節點，可配置12288個英特爾志強6性能核心及8800兆赫茲的MRDIMM，采用專利無滴漏不銹鋼盲插系統等保障穩定，13U16節點高密度全液冷設計提升算力效率。

其二，面對AI訓練環節，聯想推出聯想問天WA7880a家族在內的AI訓練算力服務器家族。這些服務器配置兩顆英特爾志強處理器、8塊GPU卡通過OAM互聯提供澎湃算力，采用冷板式CPU/GPU液冷方案及浸沒式液冷技術實現綠色節能，結合異構智算平臺實現異構算力調度、故障感知解決，利用AI編譯優化器降低訓練開支。

其三，面對推理應用環節，聯想推出聯想問天 WA5480 G5、聯想問天WR5220 G5、聯想ThinkSystem SR650 V4、SR650a V4、SR630 V4在內的推理應用算力服務器家族。這些服務器支持英特爾Xeon6處理器和主流PCIE GPU處理器，CPU核集成加速器，與GPU配合良好，借助獨特技術保障可靠性，提供全液冷方案，結合英特爾Xeon6的能效優勢，為客戶提供更高性能和功耗比。

構建算力新生態：聯想勾勒全新戰略布局

面向未來，聯想算力基礎設施有著怎樣的發展路徑？通過與聯想專家交流，筆者發現，聯想在聯想萬全異構智算平臺，以及服務器發展中有著清晰的發展規劃與戰略布局：構建“四個更”的混合式基礎設施，即更強大、更高效、更穩定、更綠色，助力混合式人工智能快速落地。

首先，在算力服務器領域，聯想將構建多樣化的“數字武器庫”，讓算力設施更強大。在產品平臺拓展維度，聯想將從目前主要集中在英特爾平臺，拓展至“1 + 3 + N”規劃方向。其中，“1”為一個系統架構，“3”支持三種CPU的形態，“N”代表多種GPU的組合。

筆者認為，這種布局將讓聯想擁有不同類型“武器”，可通過產品自由搭配，滿足客戶多樣化的“作戰需求”。

此外，聯想將注重場景化設計優化。比如，數據處理場景下，注重提升CPU算力密度；AI訓練場景著重解決GPU功耗及散熱問題；推理應用場景強調服務器平臺的通用性，提供更長的部件兼容性列表，適配市面上常見部件。

其次，創新算力服務，讓算力設施更高效。聯想在算力服務方面，首次發布算力服務“成本-效能”雙優運營系統，持續助力客戶優化運營效能與成本。其中智能調度引擎與FinOps引擎，將數據輸送到混合云，完成企業AI模型訓練，待模型培育成熟后，可彈性部署在邊緣設備或終端硬件，實現分布式推理運算，可提升集群資源利用率13%，并精準識別58%無效實例，最大化用戶效益。這一創新對于提升企業AI基礎設施的投資回報率具有重要價值。

再次，聯想將基于聯想萬全異構智算平臺，打造數字世界的“超級樞紐”，讓算力設施更穩定。在技術創新方面，異構納管技術就像是給不同型號的“數字列車”鋪設統一軌道。聯想希望讓國產GPU伙伴的“列車”穩穩駛入軌道，還要與部分伙伴共同打磨軌道的每一處細節，讓列車跑得又快又穩。

比如，聯想凌拓從數據管理到存儲架構均進行了全方位升級，包括聯想問天DXN AI存儲解決方案、DXN2000系列、DXN全閃系列，Lenovo ThinkSystem DE/DM/DG系列、NetApp ASA/AFF/FAS系列、AIPod DeepSeek一體機在內的聯想凌拓全新存儲產品家族，不僅提供覆蓋純訓練、訓推一體以及推理場景的綜合架構方案，還與GPU企業展開深度合作，確保技術和產品能夠快速落地、滿足本地各行業實際需求。

又比如，聯想通過RoCE/IB多架構融合及低延遲優化技術，構建了覆蓋多種規模AI算力集群的智能網絡體系。其數據網絡產品兼容多種主流AI網絡架構，包括基于無阻塞通信的胖樹架構（Fat-Tree）、具備高擴展性與低時延特性的蜻蜓增強型架構（Dragonfly+），以及分布式解耦的DDC架構（Distributed Disaggregated Chassis），充分滿足差異化場景需求。其中，本次發布的高密度400G交換機聯想問天NE8770-64QC，專為AI場景深度優化；也發布了兩款戰略級新品——面向下一代融合數據網絡的多業務核心交換機聯想問天NE7550G-8C，以及支持超大規模組網的新一代高性能核心交換機聯想問天NE9770G-4C。

在模型與場景拓展方面，聯想將持續關注各類大模型的發展，將已有的優化技術和方案應用到新模型中，針對新模型的特點進行進一步優化。

此外，聯想還將從當前的智算中心，向推理應用場景拓展，提升推理技術亮點，實現對AI全流程的算力優化，以滿足不同行業、不同客戶在不同場景下對AI算力的需求。

最后，以浸沒液冷技術雙突破，讓算力設施更綠色。在綠色計算領域，聯想浸沒液冷技術取得雙重突破：單相浸沒方面采用"飛魚"仿生散熱設計，模擬魚類游動姿態優化流體設計，支持下一代600W芯片散熱，最大功耗提升20%。此前，聯想與清華大學開展深入技術預研合作，研發流場優化方案及高性能散熱器，使冷卻液的冷卻效率最大化，獲得最優PUE，同時在冷卻液、Tank設計方案、CDU等各方面探索低成本方案，推動浸沒液冷的快速普及。

相變浸沒方向通過“雙循環”相變浸沒制冷系統實現PUE低至1.035的業界領先水平，為更冷靜、更可靠的服務器及數據中心產品提供有力支持。聯想還專門在天津建立了浸沒式液冷實驗室，通過真實場景的實驗獲得可靠數據，以推動浸沒式液冷的研發。

從單點突破到生態共贏：聯想為算力競爭提供新范式

在全球算力競爭白熱化階段，聯想推出的聯想萬全異構智算平臺3.0與全新算力服務器家族，標志著算力基礎設施正從“硬件堆砌”邁向“生態協同”、從“單一功能”轉向“全鏈路優化”。

聯想的戰略布局精準直擊行業痛點。比如，其“四大差異化技術”將算法創新、硬件優化與場景適配深度融合，以“軟硬一體”模式打破傳統廠商僅依賴硬件升級的局限，樹立技術融合創新標桿。

同時，服務器國產化進程的推進，將讓聯想構建起“技術自主+生態開放”的雙輪驅動模式，有望成為中國企業在全球算力競爭中的突圍范式。

縱觀聯想在算力基礎設施的布局，似乎給整個行業帶來一定啟示：算力競爭不僅是技術比拼，更是生態體系、戰略眼光與響應速度的綜合較量。

在這一過程中，唯有整合多元技術、構建開放生態且能快速響應場景需求的企業，方能在智能革命浪潮中搶占先機，贏得未來。