构建全链路智算体系联想AI工厂引领产业转型

环球Tech2025-12-10

【环球网科技报道记者秦耳】从年初的DeepSeek-R1到当下刚发布的Gemini 3，2025年的AI行业发展可谓日新月异，尤其是在Gemini 3发布后，行业正逐步形成一个共识“2026年大模型的性能迭代将逐步平稳，各家终于可以在大模型产品化方面下功夫了。”在这个背景下，国内所面对的是如何承载AI领域日益增长的算力需求。联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽在会上重磅发布联想AI...

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工厂建设、算力服务器创新、产业链协同等行业热点问题作出深度回应，系统阐释了联想在异构智算领域的战略布局与实践成果。硬核技术突破：异构智算平台与算力服务器双轮驱动在黄山看来，要实现我国AI领域快速发展，首先要解决算力需求的问题，否则AI领域会陷入“巧妇难为无米之炊”的局面。不同于海外以英伟达GPU为主体的算力架构，国内的AI算力呈现“百花齐放”的特征，不同品牌、不同品类的算力芯片都涵盖其中。如何将这些不同的算力芯片集中到统一的服务器中发挥算力，这就是考验各家科技公司技术能力的时刻。联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山为此，联想给出的解决方案是—联想万全异构智算平台4.0。“异构指的是我们在GPU生态里，那你选什么GPU的时候，是要跟场景去匹配的。”黄山讲到。他表示，联想万全异构智算平台实现了国内外不同品牌 CPU 统一调度的核心突破。掌握了 GPU 与场景匹配的完整适配体系。从算子、计算框架到模型，联想已构建全链条的软件适配能力，能够根据具体应用场景精准调配适配的 GPU 资源，实现多品牌 CPU 的高效协同调度。据悉，此次发布的联想万全异构智算平台4.0，通过九大差异化创新实现四大技术场景升级：大模型预训练时间缩短35%，后训练时间缩短50%，推理场景带宽利用率提升60%、性能提升30%，超智融合计算场景新增16个制造业应用模板。该平台已在多个重点场景落地见效，在国家级智算集群中实现千卡训练MFU从30%提升至60%，企业本地部署场景中DeepSeek R1模型极限吞吐量突破12000 Tokens/s，为高校科研提供稳定高效的HPC/AI融合算力支持。与此同时，基于中国算力市场的多元需求。联想构建了高效灵活的AI服务器“1+3+N”架构，并基于该架构发布了联想问天 WA8080a G5算力服务器。对于该款服务器，联想中国基础设施业务群服务器事业部总经理周韬认为，当前 GPU 技术升级换代快、功耗持续攀升，传统服务器架构难以适配快速变化的需求。联想中国基础设施业务群服务器事业部总经理周韬“上一代产品7880a采用8U设计，而现在GPU功耗已远超以往，我们必须重构架构才能应对未来一到两代产品的发展。”周韬讲到，为了应对市场需求，在研发过程中面临的核心挑战是如何在保障兼容性的同时，预留充足的性能冗余。WA8080a G5算力服务器最终采用10U机箱设计，可支持单GPU功耗超1000瓦，远超当前主流的五六百瓦水平，为未来技术升级预留了充足空间。值得一提的是，联想问天WA8080a G5新品搭载的英特尔至强6处理器配备更多内核和更快内存，每个内核均内置AI加速功能，不仅在通用计算能力有了极大提升，同时其面向AI应用还进行了诸多优化和改进，使其在AI推理和通用AI工作负载上表现出色。周韬表示，该产品是联想“1+3+N”技术路线的重要落地成果：“1”代表统一的基础架构，“3”和“N”则对应未来将持续推出的系列化产品，通过模块化、标准化设计，应对GPU市场的多元化格局与技术快速迭代的挑战。目前业界多数产品仍聚焦于兼容六七百瓦GPU 的8U、7U设计，WA8080a 的推出彰显了联想在算力服务器领域的技术领先性。生态布局：AI工厂引领产业从“算力中心”向“智能生产”转型在满足AI算力的前提下，按照商业逻辑自然推出AI应用。尤其是在AI产品化的大趋势下，如何让AI以更加高效的方式赋能千行百业进行AI产业升级，会是2026年AI领域的重要看点。此次发布会上，联想推出了“AI工厂”解决方案，该方案以客户数据为“原材料”，通过智能体开发平台与AI训练引擎的深度处理，最终输出智能体、垂域模型、推理服务等成熟“产品”，助力企业数据中心从传统“算力中心”向高效“AI工厂”转型。对于AI工厂，黄山表示，联想的AI工厂与GPU厂商的相关布局站位虽有不同，但核心逻辑均在于构建完整生态——无论以GPU、集群还是基础设施为核心能力，都需通过与生态伙伴的紧密结合，才能打造具备强大生产力的 AI 工厂。“联想敢于提出AI工厂，源于三方面底气：全球多年的基础设施技术积累、中国市场蓬勃发展的自信，以及全链路能力的建成。”黄山介绍，联想已形成从咨询服务、数据治理、AI 生产管理到智能体运维的完整服务体系，能够精准补足不同客户的能力短板：针对有数据和设计能力但缺乏生产能力的客户，提供算力与生产支撑；为有生产能力但欠缺管理能力的客户，输出成熟的生产管理方案；对面临应用迭代难题的客户，提供全周期升级维护服务。黄山强调，AI工厂与传统算力中心的核心区别在于业务板块的完整性与协同性。“单纯的算力中心会面临降维打击，因为它无法整合数据、生产管理、应用反馈等关键环节。”联想通过开放的生态体系，将各业务板块联动形成合力，不仅提升了自身运营效率，更能帮助客户降低综合成本，实现AI产品化。如今，立足AI产品化的关键风口，联想实现了算力硬件端突破，又在软件端构建全链条适配体系，完成了从底层硬件到上层软件的全栈式布局。这种软硬件深度协同的生态构建，既破解了国内算力异构化的整合困境，又通过AI工厂打通了“算力供给－智能生产－产业赋能”的完整链路，为中国人工智能产业算力高质量发展提供了坚实支撑，助力千行百业在 AI 产品化浪潮中实现高效升级。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"corporation","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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