从蒸汽机到电力革命，从互联网到移动互联网，每一次产业变革都遵循“技术触发到场景适配，再到行业繁荣”的铁律，唯有AI时代是跳跃式的发展。

凯文·凯利早就在《必然》中预言未来三十年，人类社会将经历比工业革命更剧烈的技术跃迁，但连这位预言家本人，都未曾料到大模型会让AI时代的进化速度如此迅猛。

年初DeepSeek横空出世，以开源的形态迅速席卷全球，并形成了一种事实性的标准。大量企业为其趋之若鹜，几个月的时间里，数不胜数的AI应用快速的部署和落地，因此也产生了许多“断层”，特别是那一道巨大的算力“鸿沟”。

我们知道，传统算力每18-20个月翻一倍，在深度学习的时候，每6个月翻一倍，而到了大模型时代算力几乎是每年几十倍的增长。IDC的数据也显示：全球算力需求将以每年50%的速度增长，而AI应用驱动算力需求增长速度更快，预计到2030年，智能算力需求将比当前呈现上百倍的增长。

当算力的鸿沟正在被越拉越大，摆在我们眼前的其实有两条路线：要么强化计算单机设备性能，突破现有的算力“极限”；要么通过异构智算技术，让存量算力的效率达到“极致”。

那么，在“极限”和“极致”这两条路上，谁又能代表中国的算力创新？

算力鸿沟的破局之道，极限与极致的双向突围

不可否认，DeepSeek横空出世，为智算领域带来了全新的质变。

按照“杰文斯悖论”：技术进步本应降低资源消耗，却因效率提升催生了更强烈的需求。以DeepSeek为例，其模型训练成本较三年前下降85%，算力需求弹性扩大6倍。算力成本结构的剧变，使得AI技术逐步转变为所有企业均可负担的基础设施。

如联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽所说，“过去，AI算力的使用者主要集中在以基础大模型开发为核心的少数用户；而今年，以DeepSeek、千问等为代表的大模型，以更强大的性能和更优化的成本，驱动更广泛的用户加入到AI应用落地的队伍之中。”

当AI技术加快向百行百业渗透，必定会刺激智算需求呈现几何级数的增长。供需力量共同推动了算力需求规模的持续增长，根据IDC预测，2025年中国X86服务器市场仍将保持12%的稳健增长，而AI服务器的增速则将保持在30%以上。

当然，智算的需求发展，并非尽在数量级上，而是有了很多新的要求和“内容”。

以DeepSeek为例，千亿级参数规模的训练需要万卡级GPU集群连续运转数周，而推理阶段同样需要高性能计算资源来保证低延迟响应。同时，AI应用场景变得更加多元化，从智能客服、医疗诊断到自动驾驶、工业质检，这使得算力需求不再局限于云端超算中心，而是向边缘计算、企业本地化部署快速延伸。

这些变化催生了两个趋势：一是超大规模算力集群需要更高的“算-存-网”协同效率，二是轻量化推理设备必须提供更强的单机性能。

这也与陈振宽的判断不谋而合，“作为AI时代的能力底座，算力技术也在不断升级。万卡、十万卡级算力集群的出现，要求在超大规模算力集群里，实现‘算存网’能力的高效协同；而模型本地部署的应用潮流，又带来对大模型一体机单机性能的极致要求；与此同时，液冷技术、异构计算等技术创新也在快速渗透；算力对AI时代发展的重要意义，正在持续增强。”陈振宽说。

因此，在突破性能“极限”方面，联想深度构建以计算力、存储力、运载力为核心的AI基础设施，打造覆盖AI全场景、性能领先的AI算力产品组合。

而在追求算力效率“极致”方面，联想将万全异构智算平台升级到3.0版本，以及AI推理加速算法集、AI编译优化器、AI训推慢节点故障预测与自愈系统、专家并行通信算法四大技术创新，为高效算力提供强大支撑。

这两条路径，到底要怎么走？

“万全”之策，从平台到场景的技术闭环

以DeepSeek为代表的开源大模型迅速崛起，形成的AI普惠化趋势，本质上是带来了算力需求的结构性变化：从过去集中在预训练阶段的算力需求，正快速向推理和后训练环节延伸。

按照联想中国基础设施业务群战略管理部总监黄山的观察，“截至去年，AI算法的需求主要来源于基础大模型开发用户，他们的诉求主要是算力利用率的提升，而今年以DeepSeek为代表的开源大模型让数以万计的用户加入到了AI应用开序列，产生了大量对AI推理和后训练算力的强烈需求。”

这种需求的跃迁直接催生了更复杂、更多元的算力需求：既要支持千卡级集群的高效训练，又要满足企业本地化部署的极致推理性能，还要确保分布式计算的高可用性。这其实是联想升级万全异构智算平台3.0的主要动因。

而更深层次的原因，则源自当前大模型落地面临三个核心矛盾：

首先是算力效率瓶颈，传统AI集群的模型浮点利用率（MFU）普遍低于40%，意味着超过一半的算力资源被闲置或浪费；其次是推理性能天花板，单台服务器承载的并发请求量难以突破千级门槛；最棘手的是分布式系统的稳定性问题，在千卡级训练中，任何一个GPU的轻微故障都可能导致整个集群效率腰斩。

而万全异构智算平台3.0的技术创新直击这些痛点：

AI推理加速算法集，通过对MMA等新型方法工程实践并结合自身混合精度量化等方法二次优化，满足用户对推理更高吞吐量、更低延时诉求，可将DeepSeek等大模型推理性能提升5-10倍。

AI编译优化器，采用临近算子融合等方式简化计算过程，结合与GPU战略伙伴成果优化算子，使AI训练和推理计算开销降低至少15%。

AI训推慢节点故障预测与自愈系统，基于三年以上实践积累的故障特征库和训练的故障预测模型，实现百卡秒级、千卡分钟级、万卡十分钟级故障自愈。

专家并行通信算法，针对MoE架构大模型训推通信问题，在底层核函数层面实现计算与通信高度并行，将推理延迟降低3倍以上，网络带宽利用率从50%提升到90%。

事实上，万全平台的升级是瞄准了客户场景的真实需求，所以在行业实践方面也是成果显著，比如在东数西算第一大智算枢纽的千卡训练场景中，将MFU从30%提升至60%；在北京大学的生命科学AI计算大装置中，提升了异构GPU、NPU的计算效率；在吉利汽车超智融合计算集群中，纳管数万核算力并支持15类以上仿真预测应用；针对模型本地部署的企业AI基础设施场景，全速运转满血版DeepSeek R1 模型极限吞吐量超12,000Tokens/s，不断刷新性能的“极致”。

这样的“万全”才是行业发展的风向标，才是AI普惠化时代最稀缺的基础设施特质。

面向全面AI新场景，“一横五纵”重构智算体系

IDC最新预测显示，到2029年中国加速计算市场规模将突破千亿美元，其中70%的服务器需求将来自AI负载，这种结构性转变正重塑整个服务器产业的演进方向。

大模型训练从集中式走向分布式，推理场景从云端下沉到边缘，能耗问题从次要考量变为关键瓶颈……这一系列的变化，让企业从追求单纯的算力规模，向追求高效、稳定、绿色算力系统转变。

面对AI浪潮下带来的全新算力发展趋势下，联想坚持“一横五纵”的部署，在全新推出了联想万全异构智算平台3.0之后，在自身算力全产品线上也开启了“满天星”模式的全面升级。从而在AI新场景下不断涌现的形势下，重构全新智算体系，并持续引领着行业发展。

恰如联想中国基础设施业务群服务器产品部总经理周韬所言，“客户整个转化链条对算力的需求已超越单一硬件维度，而是涵盖数据处理、AI训练、推理应用的全栈算力解决方案。”

联想敏锐洞察到这些趋势与需求，针对数据处理场景，联想新一代数据处理服务器在单一机柜中可实现多达48个计算节点，配置12288个英特尔®志强®6性能核心，并搭配8800MHz MRDIMM内存，大幅提升生成式人工智能性能。配合专利无滴漏不锈钢盲插系统与航空级防松连接装置，构建出全液冷高密度计算平台。

在模型训练和优化场景，联想推出一系列AI训练算力服务器。配置两颗英特尔®志强®处理器与8块GPU卡，通过OAM互联输出强大算力。面对GPU和CPU功耗不断提升的问题，联想采用冷板式CPU/GPU液冷方案，为600瓦以上处理器提供浸没式液冷技术，助力AI训练服务器家族实现绿色节能。

在推理应用场景，联想最新的推理应用算力服务器支持英特尔®至强®6处理器和主流 PCIE GPU处理器，每个CPU核集成英特尔AMX BF16和IP16加速器，与GPU配合默契，甚至可直接调用CPU算力完成小规模推理业务。同时提供 CPU、GPU、内存VR全液冷方案，结合处理器的能效比，可以为客户带来2倍性能与4倍性能功耗比。

实际上，这些技术升级，都是基于联想AI导向的基础设施“一横五纵”的布局战略。“一横”的不断提升，也同步伴随着“五纵”全线产品组合的能力升级。

在计算力层面，针对AI训练场景，推出联想问天 WA7880a家族等算力利器；数据处理环节，联想ThinkSystem SC750 V4服务器高效支撑；推理应用领域，联想问天WA5480 G5、联想问天WR5220 G5，以及联想ThinkSystem SR650 V4、SR650a V4、SR630 V4等服务器，共同构建了强大的算力组合。

在存储力层面，从联想问天DXN AI 存储解决方案、DXN2000系列、DXN 全闪系列，到Lenovo ThinkSystem DE/DM/DG系列、NetApp ASA/AFF/FAS系列，再到AIPod DeepSeek一体机，面向全场景支持产品能够快速落地、满足本地各行业实际需求。

在运载力层面，联想凭借RoCE/IB多架构融合及低延迟优化技术，构建起适配不同规模AI算力集群的智能网络体系。最新发布的高密度400G交换机联想问天NE8770-64QC，专为AI场景深度定制。同期亮相的多业务核心交换机联想问天NE7550G-8C与新一代高性能核心交换机联想问天NE9770G-4C，也为数据网络性能提升注入强劲动力。

在软件及超融合领域，联想重磅升级AIO V6系列产品和联想问天WX系列虚拟化超融合8.0.2版本，进一步彰显了联想超融合产品的卓越实力。

在算力服务方面联想首次发布算力服务“成本-效能”双优运营系统，持续助力客户优化运营效能与成本。其中智能调度引擎与FinOps引擎，可提升集群资源利用率13%，并精准识别58%无效实例，最大化用户效益。

特别要指出，在绿色算力方面，联想以液冷技术为核心实现能效跃升：单相浸没“飞鱼”仿生散热技术，模拟鱼类游动姿态优化流体设计，支持下一代600W芯片散热，最大功耗提升20%；双循环相变浸没系统，散热能力较传统方案翻倍，系统PUE低至1.035，全球领先。

事实上，从联想万全异构智算平台3.0的升级和联想“五纵”产品在不同场景下的技术演进，我们更应该关注其背后所折射出来的发展趋势：

第一，算力供给从粗放走向精准，不再单纯追求峰值算力，而是强调每瓦特的实效输出；第二，技术栈从分离走向融合，需要同时优化计算、存储、网络的全栈效能；第三，应用场景从集中式走向分布式，既要支持东数西算级别的超算中心，也要赋能企业本地的轻量化部署。

我们认为，真正的算力革命并不完全取决于芯片，而在于让每一焦耳能量、每一毫米空间、每一秒时间都发挥极致价值，让每一分算力都能突破效率的“极限”。而这才是联想想要定义的智算时代。