在近期举办的2025世界数字城市大会首届城市超级智能体发展论坛上，联想集团中国区基础设施业务群战略管理总监黄山向外界详细阐释了联想针对城市超级智能体规模化应用推出的全栈算力产品与解决方案，并首次提出“AI工厂”这一创新城市智能范式。他强调，通过“AI工厂”模式，客户无需再为基础设施的复杂问题而困扰，可借助一套标准化体系与行业共同开展创新实践。
黄山指出，企业在AI转型过程中需要跨越三个关键阶段，即从体验阶段到概念验证实践阶段，再到规模化落地阶段。每个阶段都面临诸多挑战，例如数据治理的复杂性、投资回报率的压力，以及算力模型的持续升级与维护难题。以联想城市超级智能体的“1+N智能体”架构为例，不同场景对硬件系统的需求存在差异，若为每个场景配置独立硬件系统，显然不具备现实可行性。
针对上述问题，联想提出的“AI工厂”提供了有效解决方案。该模式将原本分散且复杂的AI开发任务转化为一套可管理、可复制且支持持续运营的标准化体系，重新定义了AI应用的开发与部署流程。具体而言，从场景定义开始，将客户数据作为“原材料”，通过智能体开发平台与AI训练引擎的深度处理，最终产出可交付的智能体和推理服务等成熟“产品”。整个过程由“数据飞轮”驱动，确保模型与智能体在使用过程中能够持续迭代和自我优化。
“AI工厂”的高效运转离不开底层基础设施的支撑，这些基础设施构成了“AI工厂”的核心组件。联想通过“一横五纵”的技术布局，制定了“AI赋智+绿色赋能”的核心策略，即全面应用AI技术并布局液冷技术。其中，“一横”指联想万全异构智算平台，该平台能够统一管理异构算力，显著提升智能计算效率；“五纵”涵盖服务器、存储、数据网络、软件及超融合、支持和运维服务五条业务线。
以万全异构智算平台为例，其具备异构纳管与算力优化两大核心能力。在异构纳管方面，该平台实现了对CPU、GPU、DPU、FPGA等多元算力的统一调度，并能够将AI训练集群、AI推理集群与传统HPC高性能计算集群进行融合管理，从而将分散的算力资源整合为高效协同的智能计算池。这一过程类似于为不同型号的“数字列车”铺设统一轨道。
在算力优化方面，万全异构智算平台集成了多项联想自主研发的关键技术，能够高度自动化地完成AI全流程开发，提供高可用算力，并持续突破计算效率瓶颈。例如，AI推理加速算法集可将AI推理性能提升5至10倍；专家并行通信算法能够将推理延迟降低三倍以上；超智融合技术可实现1小时内自动完成跨集群资源调度和共享。
在硬件创新层面，联想通过超智融合服务器、AI导向存算协同设计及新型AI存储拓扑的协同发展，为“AI工厂”构建了坚实的物理基础。其中，超智融合服务器采用全液冷覆盖设计，在同一机箱内高密度融合了CPU计算节点、GPU智算节点、CXL内存扩展节点与NVMe存储节点，实现了PUE低至1.05的极致能效。在存储架构上，AI导向存算协同设计通过双层高性能存储架构——分布式全闪NVMe承载热数据、集中式HDD承载冷数据，并结合数据自动分层技术，显著降低了存储网络组网成本。新型AI存储拓扑则通过存算网协同设计，在满足同等带宽性能的前提下，将所需存储容量压缩至传统架构的四分之一。
黄山表示，“AI工厂”的核心目标是以最少的算力帮助客户完成智能体开发。通过一系列技术创新，联想致力于通过标准化、可持续发展的绿色基础设施，推动AI应用在各行业的规模化落地，解决当前AI应用“碎片化”的问题。
