【環球網科技報道 記者 秦耳】從年初的DeepSeek-R1到當下剛發布的Gemini 3,2025年的AI行業發展可謂日新月異,尤其是在Gemini 3發布后,行業正逐步形成一個共識“2026年大模型的性能迭代將逐步平穩,各家終于可以在大模型產品化方面下功夫了。”在這個背景下,國內所面對的是如何承載AI領域日益增長的算力需求。
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聯想集團副總裁、中國基礎設施業務群總經理陳振寬在會上重磅發布聯想AI工廠解決方案
面對這一發展態勢,就在近日,聯想舉辦了“2025聯想異構智算產業聯盟高峰論壇暨AI算力基礎設施新品發布會”。會上,聯想集團正式推出“AI工廠”解決方案,同步發布新一代高端大模型訓練AI服務器、萬全異構智算平臺4.0,多項重磅舉措為我國人工智能產業高質量發展注入強勁動能。會上,聯想集團副總裁、中國基礎設施業務群總經理陳振寬表示,“面對本地獨特的發展現狀,多元異構的算力供給、芯模生態的高度協同以及模型應用的彼此強化,都在成為構筑中國獨特AI生態的核心力量。”他同時認為,智能時代的AI工廠將繼承經典工業模式的核心邏輯,注入智能技術新動能,為千行百業的智能化轉型提供標準化路徑。
會議同期,聯想中國基礎設施業務群戰略管理總監黃山與聯想中國基礎設施業務群服務器事業部總經理周韜也接受了采訪,就AI 工廠建設、算力服務器創新、產業鏈協同等行業熱點問題作出深度回應,系統闡釋了聯想在異構智算領域的戰略布局與實踐成果。
硬核技術突破:異構智算平臺與算力服務器雙輪驅動
在黃山看來,要實現我國AI領域快速發展,首先要解決算力需求的問題,否則AI領域會陷入“巧婦難為無米之炊”的局面。不同于海外以英偉達GPU為主體的算力架構,國內的AI算力呈現“百花齊放”的特征,不同品牌、不同品類的算力芯片都涵蓋其中。如何將這些不同的算力芯片集中到統一的服務器中發揮算力,這就是考驗各家科技公司技術能力的時刻。
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聯想中國基礎設施業務群戰略管理總監黃山
為此,聯想給出的解決方案是—聯想萬全異構智算平臺4.0。“異構指的是我們在GPU生態里,那你選什么GPU的時候,是要跟場景去匹配的。”黃山講到。
他表示,聯想萬全異構智算平臺實現了國內外不同品牌 CPU 統一調度的核心突破。掌握了 GPU 與場景匹配的完整適配體系。從算子、計算框架到模型,聯想已構建全鏈條的軟件適配能力,能夠根據具體應用場景精準調配適配的 GPU 資源,實現多品牌 CPU 的高效協同調度。
據悉,此次發布的聯想萬全異構智算平臺4.0,通過九大差異化創新實現四大技術場景升級:大模型預訓練時間縮短35%,后訓練時間縮短50%,推理場景帶寬利用率提升60%、性能提升30%,超智融合計算場景新增16個制造業應用模板。該平臺已在多個重點場景落地見效,在國家級智算集群中實現千卡訓練MFU從30%提升至60%,企業本地部署場景中DeepSeek R1模型極限吞吐量突破12000 Tokens/s,為高校科研提供穩定高效的HPC/AI融合算力支持。
與此同時,基于中國算力市場的多元需求。聯想構建了高效靈活的AI服務器“1+3+N”架構,并基于該架構發布了聯想問天 WA8080a G5算力服務器。對于該款服務器,聯想中國基礎設施業務群服務器事業部總經理周韜認為,當前 GPU 技術升級換代快、功耗持續攀升,傳統服務器架構難以適配快速變化的需求。
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聯想中國基礎設施業務群服務器事業部總經理周韜
“上一代產品7880a采用8U設計,而現在GPU功耗已遠超以往,我們必須重構架構才能應對未來一到兩代產品的發展。”周韜講到,為了應對市場需求,在研發過程中面臨的核心挑戰是如何在保障兼容性的同時,預留充足的性能冗余。
WA8080a G5算力服務器最終采用10U機箱設計,可支持單GPU功耗超1000瓦,遠超當前主流的五六百瓦水平,為未來技術升級預留了充足空間。值得一提的是,聯想問天WA8080a G5新品搭載的英特爾?至強?6處理器配備更多內核和更快內存,每個內核均內置AI加速功能,不僅在通用計算能力有了極大提升,同時其面向AI應用還進行了諸多優化和改進,使其在AI推理和通用AI工作負載上表現出色。
周韜表示,該產品是聯想“1+3+N”技術路線的重要落地成果:“1”代表統一的基礎架構,“3”和“N”則對應未來將持續推出的系列化產品,通過模塊化、標準化設計,應對GPU市場的多元化格局與技術快速迭代的挑戰。目前業界多數產品仍聚焦于兼容六七百瓦GPU 的8U、7U設計,WA8080a 的推出彰顯了聯想在算力服務器領域的技術領先性。
生態布局:AI工廠引領產業從“算力中心”向“智能生產”轉型
在滿足AI算力的前提下,按照商業邏輯自然推出AI應用。尤其是在AI產品化的大趨勢下,如何讓AI以更加高效的方式賦能千行百業進行AI產業升級,會是2026年AI領域的重要看點。
此次發布會上,聯想推出了“AI工廠”解決方案,該方案以客戶數據為“原材料”,通過智能體開發平臺與AI訓練引擎的深度處理,最終輸出智能體、垂域模型、推理服務等成熟“產品”,助力企業數據中心從傳統“算力中心”向高效“AI工廠”轉型。
對于AI工廠,黃山表示,聯想的AI工廠與GPU廠商的相關布局站位雖有不同,但核心邏輯均在于構建完整生態——無論以GPU、集群還是基礎設施為核心能力,都需通過與生態伙伴的緊密結合,才能打造具備強大生產力的 AI 工廠。
“聯想敢于提出AI工廠,源于三方面底氣:全球多年的基礎設施技術積累、中國市場蓬勃發展的自信,以及全鏈路能力的建成。”黃山介紹,聯想已形成從咨詢服務、數據治理、AI 生產管理到智能體運維的完整服務體系,能夠精準補足不同客戶的能力短板:針對有數據和設計能力但缺乏生產能力的客戶,提供算力與生產支撐;為有生產能力但欠缺管理能力的客戶,輸出成熟的生產管理方案;對面臨應用迭代難題的客戶,提供全周期升級維護服務。
黃山強調,AI工廠與傳統算力中心的核心區別在于業務板塊的完整性與協同性。“單純的算力中心會面臨降維打擊,因為它無法整合數據、生產管理、應用反饋等關鍵環節。”聯想通過開放的生態體系,將各業務板塊聯動形成合力,不僅提升了自身運營效率,更能幫助客戶降低綜合成本,實現AI產品化。
如今,立足AI產品化的關鍵風口,聯想實現了算力硬件端突破,又在軟件端構建全鏈條適配體系,完成了從底層硬件到上層軟件的全棧式布局。這種軟硬件深度協同的生態構建,既破解了國內算力異構化的整合困境,又通過AI工廠打通了“算力供給-智能生產-產業賦能”的完整鏈路,為中國人工智能產業算力高質量發展提供了堅實支撐,助力千行百業在 AI 產品化浪潮中實現高效升級。
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