随着人工智能技术加速渗透各行业，大模型训练与推理对算力基础设施的需求呈现爆发式增长。这一趋势正推动算力产业从单一资源供给向系统化能力构建转型，企业关注的焦点从服务器数量与单机性能，转向算力、存储、网络、能源等要素的协同效率。
在近日举办的“在一起 再问天・联想问天品牌焕新暨算力生态大会”上，联想集团宣布完成问天品牌战略升级，标志着其从传统服务器供应商向AI算力基础设施综合服务商转型。此次升级的核心是构建覆盖算力生产全链条的标准化体系，将分散的AI能力转化为可规模化的生产力。
联想集团副总裁陈振宽指出，AI技术正从工具属性演变为生产要素，带动算力需求从资源供给转向面向Token生产的系统能力构建。他透露，联想中国基础设施业务群已制定2027年实现千亿元营收目标，并计划登顶中国服务器市场。这一战略转型背后，是联想对AI产业进入“生产范式竞争”阶段的判断。
为支撑新战略落地，联想推出两大核心解决方案：万全异构智算平台V5.0和超节点解决方案。其中，万全平台V5.0聚焦大模型训练推理场景，通过软硬协同优化突破算力集群效率瓶颈。该平台实现两项关键技术突破：集群训推加速技术采用分层解耦架构与KV Cache共享缓存，显著提升资源利用率；芯模编译优化技术通过计算图自适应匹配与算子自动生成，实现多元算力芯片生态的无缝适配。
行业观察人士认为，联想的技术布局折射出AI算力市场的深层变革。当算力竞争从“资源供给量”转向“Token生产效率”，企业需要构建覆盖数据、算力、模型、应用的全栈能力。联想问天提出的“AI工厂”概念，正是通过标准化生产流程将碎片化技术要素整合为可复制的解决方案。
据现场技术演示，万全平台V5.0在某千亿参数模型训练中，通过动态资源调度将集群利用率提升至85%以上，较传统方案提高30个百分点。其芯模编译优化技术则使异构芯片混合训练效率提升40%，有效解决多元算力生态适配难题。这些技术突破标志着AI算力竞争进入效率优先的新阶段。
随着联想等厂商推动算力基础设施标准化进程，AI产业有望突破当前“算力孤岛”困境。当算力生产从手工作坊式转向工业化流水线，AI技术落地产业的速度将显著加快，这或许将重新定义智能时代的生产力边界。
