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千亿业绩目标背后,联想问天重押AI算力底座
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随着大模型训练和推理需求快速增长,算力基础设施的重要性被重新定义。

过去,企业建设算力中心,更多关注的是服务器数量、单机性能和算力资源供给。但当 AI 应用从模型训练走向产业落地,算力基础设施需要解决的问题还包括算力、存储、网络、能源、调度、模型和应用能否组织成一套高效协同的系统。

这也意味着,AI 服务器竞争正在从单点硬件比拼,走向系统能力和生态协同的较量。

在这一变化下,以联想为代表的硬件厂商,开始重新定义自身在 AI 基础设施中的位置。

日前," 在一起 再问天・联想问天品牌焕新暨算力生态大会 " 在北京举行。会上,联想问天正式发布品牌焕新战略。

这是联想问天从本地化服务器品牌,转向面向 AI 时代算力基础设施品牌的一次升级。

联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽表示,当前 AI 正从工具应用走向生产要素,算力也随之从资源供给升级为面向 Token 生产的系统能力,整个产业正在进入由 " 能力竞争 " 迈向 " 生产范式竞争 " 的新阶段。

品牌升级也对应更明确的业务目标。陈振宽提出 2027 年,联想中国基础设施业务群将锚定 1000 亿元人民币目标,并剑指中国服务器市场第一。

具体来看,联想问天希望通过 AI 工厂、超智融合算力与全栈产品体系,打通从算力、数据到模型与应用的完整链路,将原本分散、复杂的 AI 能力转化为更标准化、规模化的生产能力。

在此次大会上,联想重点发布了万全异构智算平台 V5.0 和超节点解决方案。

其中,万全异构智算平台 V5.0 主要面向大模型训练和推理场景,试图通过软硬协同提升算力集群效率。

据华尔街见闻现场了解到,该平台此次实现了两项核心突破。一是集群训推加速技术,通过分层解耦 PD 分离架构、KV Cache 共享缓存优化等技术,提升大模型训练和推理性能,并改善集群资源利用率;二是芯模编译优化技术,通过面向不同模型的计算图自适应匹配和算子自动生成,适配多元算力芯片生态,提升训练与推理全流程效率。

这也反映出当前 AI 算力行业的一个重要变化:算力竞争正在从 " 资源供给 " 转向 " 效率竞争 ",企业的竞争力还将取决于生产、获取和利用 Token 的效率。

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