從蒸汽機到電力革命，從互聯網到移動互聯網，每一次產業變革都遵循“技術觸發到場景適配，再到行業繁榮”的鐵律，唯有AI時代是跳躍式的發展。

凱文·凱利早就在《必然》中預言未來三十年，人類社會將經歷比工業革命更劇烈的技術躍遷，但連這位預言家本人，都未曾料到大模型會讓AI時代的進化速度如此迅猛。

年初DeepSeek橫空出世，以開源的形態迅速席卷全球，并形成了一種事實性的標準。大量企業為其趨之若鶩，幾個月的時間里，數不勝數的AI應用快速的部署和落地，因此也產生了許多“斷層”，特別是那一道巨大的算力“鴻溝”。

我們知道，傳統算力每18-20個月翻一倍，在深度學習的時候，每6個月翻一倍，而到了大模型時代算力幾乎是每年幾十倍的增長。IDC的數據也顯示：全球算力需求將以每年50%的速度增長，而AI應用驅動算力需求增長速度更快，預計到2030年，智能算力需求將比當前呈現上百倍的增長。

當算力的鴻溝正在被越拉越大，擺在我們眼前的其實有兩條路線：要么強化計算單機設備性能，突破現有的算力“極限”；要么通過異構智算技術，讓存量算力的效率達到“極致”。

那么，在“極限”和“極致”這兩條路上，誰又能代表中國的算力創新？

01

算力鴻溝的破局之道

極限與極致的雙向突圍

不可否認，DeepSeek橫空出世，為智算領域帶來了全新的質變。

按照“杰文斯悖論”：技術進步本應降低資源消耗，卻因效率提升催生了更強烈的需求。以DeepSeek為例，其模型訓練成本較三年前下降85%，算力需求彈性擴大6倍。算力成本結構的劇變，使得AI技術逐步轉變為所有企業均可負擔的基礎設施。

如聯想集團副總裁、中國基礎設施業務群總經理陳振寬所說，“過去，AI算力的使用者主要集中在以基礎大模型開發為核心的少數用戶；而今年，以DeepSeek、千問等為代表的大模型，以更強大的性能和更優化的成本，驅動更廣泛的用戶加入到AI應用落地的隊伍之中。”

當AI技術加快向百行百業滲透，必定會刺激智算需求呈現幾何級數的增長。供需力量共同推動了算力需求規模的持續增長，根據IDC預測，2025年中國X86服務器市場仍將保持12%的穩健增長，而AI服務器的增速則將保持在30%以上。

當然，智算的需求發展，并非盡在數量級上，而是有了很多新的要求和“內容”。

以DeepSeek為例，千億級參數規模的訓練需要萬卡級GPU集群連續運轉數周，而推理階段同樣需要高性能計算資源來保證低延遲響應。同時，AI應用場景變得更加多元化，從智能客服、醫療診斷到自動駕駛、工業質檢，這使得算力需求不再局限于云端超算中心，而是向邊緣計算、企業本地化部署快速延伸。

這些變化催生了兩個趨勢：一是超大規模算力集群需要更高的“算-存-網”協同效率，二是輕量化推理設備必須提供更強的單機性能。

這也與陳振寬的判斷不謀而合，“作為AI時代的能力底座，算力技術也在不斷升級。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；而模型本地部署的應用潮流，又帶來對大模型一體機單機性能的極致要求；與此同時，液冷技術、異構計算等技術創新也在快速滲透；算力對AI時代發展的重要意義，正在持續增強。”陳振寬說。

因此，在突破性能“極限”方面，聯想深度構建以計算力、存儲力、運載力為核心的AI基礎設施，打造覆蓋AI全場景、性能領先的AI算力產品組合。

而在追求算力效率“極致”方面，聯想將萬全異構智算平臺升級到3.0版本，以及AI推理加速算法集、AI編譯優化器、AI訓推慢節點故障預測與自愈系統、專家并行通信算法四大技術創新，為高效算力提供強大支撐。

這兩條路徑，到底要怎么走？

02

“萬全”之策

從平臺到場景的技術閉環

以DeepSeek為代表的開源大模型迅速崛起，形成的AI普惠化趨勢，本質上是帶來了算力需求的結構性變化：從過去集中在預訓練階段的算力需求，正快速向推理和后訓練環節延伸。

按照聯想中國基礎設施業務群戰略管理部總監黃山的觀察，“截至去年，AI算法的需求主要來源于基礎大模型開發用戶，他們的訴求主要是算力利用率的提升，而今年以DeepSeek為代表的開源大模型讓數以萬計的用戶加入到了AI應用開序列，產生了大量對AI推理和后訓練算力的強烈需求。”

這種需求的躍遷直接催生了更復雜、更多元的算力需求：既要支持千卡級集群的高效訓練，又要滿足企業本地化部署的極致推理性能，還要確保分布式計算的高可用性。這其實是聯想升級萬全異構智算平臺3.0的主要動因。

而更深層次的原因，則源自當前大模型落地面臨三個核心矛盾：

首先是算力效率瓶頸，傳統AI集群的模型浮點利用率（MFU）普遍低于40%，意味著超過一半的算力資源被閑置或浪費；其次是推理性能天花板，單臺服務器承載的并發請求量難以突破千級門檻；最棘手的是分布式系統的穩定性問題，在千卡級訓練中，任何一個GPU的輕微故障都可能導致整個集群效率腰斬。

而萬全異構智算平臺3.0的技術創新直擊這些痛點：

AI推理加速算法集，通過對MMA等新型方法工程實踐并結合自身混合精度量化等方法二次優化，滿足用戶對推理更高吞吐量、更低延時訴求，可將DeepSeek等大模型推理性能提升5-10倍。

AI編譯優化器，采用臨近算子融合等方式簡化計算過程，結合與GPU戰略伙伴成果優化算子，使AI訓練和推理計算開銷降低至少15%。

AI訓推慢節點故障預測與自愈系統，基于三年以上實踐積累的故障特征庫和訓練的故障預測模型，實現百卡秒級、千卡分鐘級、萬卡十分鐘級故障自愈。

專家并行通信算法，針對MoE架構大模型訓推通信問題，在底層核函數層面實現計算與通信高度并行，將推理延遲降低3倍以上，網絡帶寬利用率從50%提升到90%。

事實上，萬全平臺的升級是瞄準了客戶場景的真實需求，所以在行業實踐方面也是成果顯著，比如在東數西算第一大智算樞紐的千卡訓練場景中，將MFU從30%提升至60%；在北京大學的生命科學AI計算大裝置中，提升了異構GPU、NPU的計算效率；在吉利汽車超智融合計算集群中，納管數萬核算力并支持15類以上仿真預測應用；針對模型本地部署的企業AI基礎設施場景，全速運轉滿血版DeepSeek R1 模型極限吞吐量超12,000Tokens/s，不斷刷新性能的“極致”。

這樣的“萬全”才是行業發展的風向標，才是AI普惠化時代最稀缺的基礎設施特質。

03

面向全面AI新場景

“一橫五縱”重構智算體系

IDC最新預測顯示，到2029年中國加速計算市場規模將突破千億美元，其中70%的服務器需求將來自AI負載，這種結構性轉變正重塑整個服務器產業的演進方向。

大模型訓練從集中式走向分布式，推理場景從云端下沉到邊緣，能耗問題從次要考量變為關鍵瓶頸……這一系列的變化，讓企業從追求單純的算力規模，向追求高效、穩定、綠色算力系統轉變。

面對AI浪潮下帶來的全新算力發展趨勢下，聯想堅持“一橫五縱”的部署，在全新推出了聯想萬全異構智算平臺3.0之后，在自身算力全產品線上也開啟了“滿天星”模式的全面升級。從而在AI新場景下不斷涌現的形勢下，重構全新智算體系，并持續引領著行業發展。

恰如聯想中國基礎設施業務群服務器產品部總經理周韜所言，“客戶整個轉化鏈條對算力的需求已超越單一硬件維度，而是涵蓋數據處理、AI訓練、推理應用的全棧算力解決方案。”

聯想敏銳洞察到這些趨勢與需求，針對數據處理場景，聯想新一代數據處理服務器在單一機柜中可實現多達48個計算節點，配置12288個英特爾?志強?6性能核心，并搭配8800MHz MRDIMM內存，大幅提升生成式人工智能性能。配合專利無滴漏不銹鋼盲插系統與航空級防松連接裝置，構建出全液冷高密度計算平臺。

在模型訓練和優化場景，聯想推出一系列AI訓練算力服務器。配置兩顆英特爾?志強?處理器與8塊GPU卡，通過OAM互聯輸出強大算力。面對GPU和CPU功耗不斷提升的問題，聯想采用冷板式CPU/GPU液冷方案，為600瓦以上處理器提供浸沒式液冷技術，助力AI訓練服務器家族實現綠色節能。

在推理應用場景，聯想最新的推理應用算力服務器支持英特爾?至強?6處理器和主流 PCIE GPU處理器，每個CPU核集成英特爾AMX BF16和IP16加速器，與GPU配合默契，甚至可直接調用CPU算力完成小規模推理業務。同時提供 CPU、GPU、內存VR全液冷方案，結合處理器的能效比，可以為客戶帶來2倍性能與4倍性能功耗比。

實際上，這些技術升級，都是基于聯想AI導向的基礎設施“一橫五縱”的布局戰略。“一橫”的不斷提升，也同步伴隨著“五縱”全線產品組合的能力升級。

在計算力層面，針對AI訓練場景，推出聯想問天 WA7880a家族等算力利器；數據處理環節，聯想ThinkSystem SC750 V4服務器高效支撐；推理應用領域，聯想問天WA5480 G5、聯想問天WR5220 G5，以及聯想ThinkSystem SR650 V4、SR650a V4、SR630 V4等服務器，共同構建了強大的算力組合。

在存儲力層面，從聯想問天DXN AI 存儲解決方案、DXN2000系列、DXN 全閃系列，到Lenovo ThinkSystem DE/DM/DG系列、NetApp ASA/AFF/FAS系列，再到AIPod DeepSeek一體機，面向全場景支持產品能夠快速落地、滿足本地各行業實際需求。

在運載力層面，聯想憑借RoCE/IB多架構融合及低延遲優化技術，構建起適配不同規模AI算力集群的智能網絡體系。最新發布的高密度400G交換機聯想問天NE8770-64QC，專為AI場景深度定制。同期亮相的多業務核心交換機聯想問天NE7550G-8C與新一代高性能核心交換機聯想問天NE9770G-4C，也為數據網絡性能提升注入強勁動力。

在軟件及超融合領域，聯想重磅升級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，進一步彰顯了聯想超融合產品的卓越實力。

在算力服務方面聯想首次發布算力服務“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，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。

特別要指出，在綠色算力方面，聯想以液冷技術為核心實現能效躍升：單相浸沒“飛魚”仿生散熱技術，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%；雙循環相變浸沒系統，散熱能力較傳統方案翻倍，系統PUE低至1.035，全球領先。

事實上，從聯想萬全異構智算平臺3.0的升級和聯想“五縱”產品在不同場景下的技術演進，我們更應該關注其背后所折射出來的發展趨勢：

第一，算力供給從粗放走向精準，不再單純追求峰值算力，而是強調每瓦特的實效輸出；第二，技術棧從分離走向融合，需要同時優化計算、存儲、網絡的全棧效能；第三，應用場景從集中式走向分布式，既要支持東數西算級別的超算中心，也要賦能企業本地的輕量化部署。

我們認為，真正的算力革命并不完全取決于芯片，而在于讓每一焦耳能量、每一毫米空間、每一秒時間都發揮極致價值，讓每一分算力都能突破效率的“極限”。而這才是聯想想要定義的智算時代。