联想近日推出《算力实战图鉴：攀算力之峰，见实战之效》，通过15个行业案例系统展示混合式AI能力如何推动企业从“单点尝试”向“AI原生”转型。这些案例覆盖制造、医疗、教育、金融、互联网等领域，呈现了算力基础设施升级对企业智能化转型的关键作用。
随着企业AI应用规模扩大，Token成本计算已从技术问题演变为经济课题。联想提出“Token工厂”概念，强调需通过芯片优化、模型压缩、软件调优及运营策略的系统性工程降低综合成本，而非单纯依赖硬件降价。这一理念在多个行业实践中得到验证。
在算力基础设施布局上，联想形成通用计算、智能计算、科学计算三位一体的解决方案。设备层面，全线服务器支持液冷技术，其海神液冷系统散热效率达98%，数据中心PUE值可低至1.1；平台层面，万全异构智算平台能根据算力需求动态匹配基础设施，实现算力池化与性能优化。这种全栈能力帮助企业突破单点设备限制，构建系统化AI底座。
制造业案例显示，天力电源通过SDI解决方案重构IT架构后，资源利用率提升50%的同时能耗降低30%；京天威采用标准化硬件方案使服务器采购速度提高30%，成本下降15%；泰安岳首搅拌站部署软件定义基础设施后，运维成本直降40%，部署效率提升75%。存储领域，万声信息借助分布式存储方案突破性能瓶颈，读写速度提升50%，数据恢复时间缩短60%，维护成本降低40%。
教育科研场景中，联想为华南农业大学打造异构算力融合平台，通过AI与HPC一体化调度统一管理多品牌GPU资源，使农业基因测序效率提升40%；南京大学液冷高性能计算平台采用360台ThinkSystem服务器，在20平方米空间内实现2PFLOPS算力，PUE值低于1.2，能耗成本缩减超40%；暨南大学混合异构平台提供41.2PFLOPS GPU算力，支撑科研任务并行处理，模型训练速度显著提升。
金融行业实践表明，华泰保险部署联想异构智算方案后，模型部署周期缩短，知识库、智能客服等应用快速落地，GPU资源利用率超90%，运维效率提升40%，服务器资源节省50%。这些案例证明，当算力基础设施与业务场景深度融合时，能直接转化为可量化的运营效率提升与商业模式创新。
