毫無(wú)疑問(wèn)，在AI技術(shù)爆發(fā)式增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型正邁入規(guī)模化“倍增創(chuàng)新”的階段，特別是以DeepSeek、千問(wèn)等為代表的AI大模型技術(shù)的持續(xù)突破，以及應(yīng)用場(chǎng)景向產(chǎn)業(yè)縱深的加速滲透，都掀起了一場(chǎng)覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的智能化革命，這場(chǎng)變革不僅將AI創(chuàng)新觸角延伸至社會(huì)經(jīng)濟(jì)的神經(jīng)末梢，更重構(gòu)著千行百業(yè)的底層商業(yè)邏輯，重塑數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生存法則。

在此過(guò)程中，作為AI時(shí)代的關(guān)鍵底座，算力技術(shù)也在不斷變化。一方面，萬(wàn)卡乃至十萬(wàn)卡量級(jí)算力集群的涌現(xiàn)，帶來(lái)了極致算力使用效率的達(dá)成、海量數(shù)據(jù)的處理能力，以及超大規(guī)模集群的互聯(lián)互通等方面的挑戰(zhàn)。畢竟集群規(guī)模的線性增長(zhǎng)并不等同于算力的同步線性提升，而要實(shí)現(xiàn)算力的高效發(fā)揮，就必須對(duì)卡間以及節(jié)點(diǎn)間的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度優(yōu)化，同時(shí)在軟硬件適配方面開展精細(xì)調(diào)優(yōu)工作。

此外，超萬(wàn)卡集群迫切需要具備更為高效、快速且影響范圍最小的自動(dòng)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)功能，以此保障訓(xùn)練過(guò)程的連續(xù)性與穩(wěn)定性。同時(shí)，進(jìn)一步提升超萬(wàn)卡集群的運(yùn)維效率，也是當(dāng)前業(yè)界需要破解的關(guān)鍵問(wèn)題。

另一方面，在企業(yè)級(jí)場(chǎng)景中，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的嚴(yán)苛要求、對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)能力的高度重視，以及對(duì)定制化服務(wù)的迫切追求，也正在促使大模型從傳統(tǒng)的“云端集中訓(xùn)練”模式，逐步向“本地私有化部署”方向轉(zhuǎn)型，并催生出了大模型一體機(jī)的流行，但如何在單機(jī)硬件約束下實(shí)現(xiàn)與超大算力集群相近的性能要求，同樣也成為大模型一體機(jī)未來(lái)技術(shù)發(fā)展道路上亟待攻克的核心挑戰(zhàn)。

不僅如此，液冷技術(shù)、異構(gòu)計(jì)算等技術(shù)創(chuàng)新也正快速融入智算中心的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)之中，這也使得構(gòu)建一套更為綠色、高效的算力供給體系成為當(dāng)務(wù)之急。可以說(shuō)，算力領(lǐng)域的每一次重大突破與創(chuàng)新，在為數(shù)字經(jīng)濟(jì)構(gòu)筑起堅(jiān)實(shí)底層支撐、推動(dòng)其蓬勃發(fā)展的同時(shí)，也如同打開了“潘多拉魔盒”，帶來(lái)了一系列前所未有的全新挑戰(zhàn)。

也正因此，在近期舉辦的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(huì)（Lenovo Tech World 2025）上，聯(lián)想基于對(duì)AI技術(shù)演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)變革的深刻洞察，正式發(fā)布六大創(chuàng)新技術(shù)與兩大重磅升級(jí)。其中，面對(duì)AI技術(shù)迭代與用戶需求變遷的雙重挑戰(zhàn)，聯(lián)想從算力性能優(yōu)化、核心算法突破、算力服務(wù)創(chuàng)新等維度發(fā)布六大創(chuàng)新技術(shù)，同步推出聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)3.0版本，并實(shí)現(xiàn)計(jì)算力、存儲(chǔ)力、運(yùn)載力的全線升級(jí)，這一系列布局標(biāo)志著聯(lián)想正以“AI算力滿天星”為愿景，構(gòu)建出支撐千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的數(shù)字基石。

正如聯(lián)想集團(tuán)副總裁、中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群總經(jīng)理陳振寬所言：“此次六大創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)布與兩大重磅升級(jí)，是聯(lián)想中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群堅(jiān)持“一橫五縱”戰(zhàn)略布局的成果。未來(lái)，我們將繼續(xù)深挖技術(shù)創(chuàng)新潛力，積極構(gòu)建生態(tài)，通過(guò)打造持續(xù)迭代的混合式基礎(chǔ)設(shè)施，致力于成為加速中國(guó)本地AI持續(xù)發(fā)展的技術(shù)引擎?！?/p>

聯(lián)想集團(tuán)副總裁、中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群總經(jīng)理陳振寬

從這個(gè)角度來(lái)看，在這場(chǎng)AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)重構(gòu)中，聯(lián)想正以創(chuàng)新者的姿態(tài)，通過(guò)構(gòu)建更強(qiáng)大、更高效、更穩(wěn)定、更綠色的混合式基礎(chǔ)設(shè)施，書寫出千行百業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的新篇章。

01.

異構(gòu)智算平臺(tái)再進(jìn)化，

突破算力應(yīng)用全新邊界

眾所周知，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，多種AI算力芯片的出現(xiàn)使算力基礎(chǔ)設(shè)施面臨異構(gòu)化挑戰(zhàn)，因此如何搭建智能異構(gòu)算力平臺(tái)、突破芯片算力適配度等關(guān)鍵技術(shù)的出現(xiàn)就顯得至關(guān)重要。

在此背景下，聯(lián)想于去年前瞻性的發(fā)布了聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)。在聯(lián)想中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群戰(zhàn)略管理部總監(jiān)黃山看來(lái)，如果說(shuō)去年企業(yè)用戶的核心訴求是聚焦于算力利用率的提升和大規(guī)模訓(xùn)練集群的穩(wěn)定性，但隨著今年DeepSeek等AI大模型的“橫空出世”，則激發(fā)了千行百業(yè)數(shù)以萬(wàn)計(jì)用戶投身AI應(yīng)用開發(fā)的熱情，而這一轉(zhuǎn)變不僅催生了AI推理與后訓(xùn)練算力的井噴式需求，同時(shí)也給異構(gòu)智算平臺(tái)提出了更為嚴(yán)苛的要求。

聯(lián)想中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群戰(zhàn)略管理部總監(jiān)黃山

基于此，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)3.0版本“應(yīng)運(yùn)而生”，它以四大差異化技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，在AI預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練及推理過(guò)程中，能夠幫助企業(yè)用戶進(jìn)一步構(gòu)筑起高效穩(wěn)定的算力基石。

一是，AI推理加速算法集，該技術(shù)突破了推理吞吐量與延遲瓶頸，實(shí)現(xiàn)了算力效率的指數(shù)級(jí)提升，同時(shí)可確保每位用戶在AI交互中的極致流暢體驗(yàn)。AI推理加速算法集的研發(fā)，始于聯(lián)想對(duì)MMA等業(yè)界前沿方法的工程實(shí)踐落地，并融合了聯(lián)想在混合精度量化、分布式并行等領(lǐng)域的深厚積累進(jìn)行二次優(yōu)化。目前，該算法集已將DeepSeek等大模型的推理性能提升5至10倍，并成功攻克千問(wèn)3模型。在單臺(tái)8K GPU的服務(wù)器上，采用該平臺(tái)后，可支持190路用戶同時(shí)使用DeepSeek滿血版，較業(yè)界最優(yōu)社區(qū)方案保持20%以上的性能優(yōu)勢(shì)。

二是，AI編譯優(yōu)化器，該技術(shù)從底層重構(gòu)計(jì)算圖，有效降低了分布式AI訓(xùn)推的計(jì)算開銷。聯(lián)想AI編譯優(yōu)化器在構(gòu)建計(jì)算圖時(shí)，采用臨近算子融合、高效算子替代及等價(jià)簡(jiǎn)化計(jì)算路徑等技術(shù)，大幅精簡(jiǎn)計(jì)算過(guò)程。其中，算子優(yōu)化還融入了聯(lián)想與GPU戰(zhàn)略伙伴的聯(lián)合研發(fā)成果。實(shí)踐證明，經(jīng)AI編譯優(yōu)化器優(yōu)化的AI計(jì)算圖，可使AI訓(xùn)練后推理的計(jì)算開銷降低至少15%，且隨著分布式訓(xùn)練或推理規(guī)模的擴(kuò)大，優(yōu)化效果將愈發(fā)顯著。

三是，AI訓(xùn)推慢節(jié)點(diǎn)故障預(yù)測(cè)與自愈系統(tǒng)，能夠主動(dòng)防御GPU集群級(jí)故障，保障算力高可用性。在分布式訓(xùn)推過(guò)程中，如何確保算力的高可用性十分重要。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)推出了AI訓(xùn)推慢節(jié)點(diǎn)故障預(yù)測(cè)與自愈系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于聯(lián)想在AI訓(xùn)推實(shí)踐中積累的三年以上的故障特征庫(kù)，并訓(xùn)練了故障預(yù)測(cè)模型，即利用AI模型預(yù)測(cè)AI故障。在預(yù)測(cè)到故障時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)異步訓(xùn)練檢查點(diǎn)或異步推理備份，準(zhǔn)備好故障恢復(fù)所需環(huán)境。一旦故障發(fā)生，系統(tǒng)將自動(dòng)定位并排除故障點(diǎn)，通過(guò)多機(jī)緩存急速讀取和恢復(fù)訓(xùn)推環(huán)境。目前，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)在AI訓(xùn)推中的故障自愈時(shí)間已達(dá)到百卡集群故障秒級(jí)恢復(fù)、千卡分鐘級(jí)恢復(fù)、萬(wàn)卡十分鐘級(jí)以內(nèi)恢復(fù)的業(yè)界領(lǐng)先水平。

四是，專家并行通信算法，則有效破解了MoE架構(gòu)指數(shù)級(jí)通信瓶頸，最大化釋放專家模型潛力。以DeepSeek為代表的AI大模型采用的MoE架構(gòu)顯著節(jié)省了模型訓(xùn)推算力開銷，但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，即在MoE模型中，由于各專家間需不斷通信、協(xié)同計(jì)算，導(dǎo)致多個(gè)GPU間頻繁交互，這種通信方式稱為“all to all”，其通信量遠(yuǎn)超稠密模型，所以MoE模型訓(xùn)推優(yōu)化的前提是全面考慮“all to all”通信與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同優(yōu)化?；诖?，聯(lián)想研發(fā)了一種細(xì)粒度更高的專家并行通信算法,該算法在底層核函數(shù)層面實(shí)現(xiàn)了計(jì)算過(guò)程與通信過(guò)程的高度并行，使兩者耗時(shí)盡可能相互掩蓋，從而大幅提高推理響應(yīng)速度，將推理延遲降低3倍以上，網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率從50%提升至90%。

事實(shí)上，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)的這些技術(shù)創(chuàng)新成果并非是“一蹴而就”的，而是歷經(jīng)長(zhǎng)期積累與實(shí)踐沉淀而來(lái)，特別是相比業(yè)界其他平臺(tái)方案，全新進(jìn)化的聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)更具備“碾壓式”的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

從實(shí)際效果看，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)通過(guò)推理性能調(diào)優(yōu)，讓聯(lián)想萬(wàn)全AI一體機(jī)以12000 tokens/s的驚人速度刷新了業(yè)界的記錄，而友商的產(chǎn)品則沒有超過(guò)6000 tokens/s；從具體應(yīng)用場(chǎng)景看，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)也可同時(shí)支持60至150個(gè)客戶穩(wěn)定運(yùn)行，且能確保每個(gè)客戶都能獲得近乎滿血的性能體驗(yàn)，而目前市場(chǎng)上尚無(wú)其他友商能夠提供“一臺(tái)機(jī)器支持如此多用戶滿血運(yùn)行”的解決方案。

黃山強(qiáng)調(diào)表示：“為滿足不同規(guī)模用戶的多樣化需求，聯(lián)想已做好充分準(zhǔn)備。無(wú)論是用戶希望在更大范圍內(nèi)全面鋪開AI開發(fā)，構(gòu)建集群化架構(gòu)，還是總部為分支機(jī)構(gòu)部署高性能服務(wù)，同時(shí)分支機(jī)構(gòu)基于自身業(yè)務(wù)需求，利用合適的模型構(gòu)建私有化一體機(jī)，聯(lián)想都能提供適配的技術(shù)方案。”

不難看出，在AI浪潮洶涌澎湃的時(shí)代，智算能力的異構(gòu)化挑戰(zhàn)如同一座巍峨的山峰，橫亙?cè)谛袠I(yè)發(fā)展的道路上，而聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)從去年五大創(chuàng)新技術(shù)的集成，到今年3.0版本四大差異化技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)的展現(xiàn)，通過(guò)不斷突破算力應(yīng)用的新邊界，其價(jià)值遠(yuǎn)不止于為AI大模型的訓(xùn)練和推理筑牢堅(jiān)實(shí)的算力根基，更一躍成為了推動(dòng)行業(yè)和企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)大引擎，它猶如春風(fēng)化雨般走進(jìn)千行百業(yè)，真正為每一個(gè)組織、每一家企業(yè)注入源源不斷的智算力。

02.

算力服務(wù)器家族升級(jí)，

滿足AI全場(chǎng)景新需求

與此同時(shí)，數(shù)智化場(chǎng)景的爆發(fā)式增長(zhǎng)與算法模型的迭代演進(jìn)，也對(duì)支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的底層算力基礎(chǔ)設(shè)施形成了新的考驗(yàn)。根據(jù)IDC的報(bào)告顯示，中國(guó)正引領(lǐng)全球人工智能市場(chǎng)創(chuàng)新，預(yù)計(jì)到2029年，加速計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將突破千億美元大關(guān)，五年復(fù)合增長(zhǎng)率超35%；按照IDC的預(yù)測(cè)，到2025年中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)中加速計(jì)算占比將超52%，至2029年這一比例有望突破70%。

加速計(jì)算服務(wù)器需求的持續(xù)攀升，背后也映射出AI技術(shù)在企業(yè)應(yīng)用中的深度滲透，更標(biāo)志著人工智能已邁入后訓(xùn)練時(shí)代，同樣聯(lián)想服務(wù)器也“與時(shí)俱進(jìn)”順應(yīng)時(shí)代浪潮，實(shí)現(xiàn)算力架構(gòu)的全面進(jìn)化，并推出覆蓋AI全場(chǎng)景的新一代服務(wù)器產(chǎn)品家族。

聯(lián)想中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群服務(wù)器產(chǎn)品部總經(jīng)理周韜

對(duì)此，聯(lián)想中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群服務(wù)器產(chǎn)品部總經(jīng)理周韜認(rèn)為，目前行業(yè)用戶從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到智能服務(wù)的轉(zhuǎn)化需經(jīng)歷三個(gè)關(guān)鍵階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需整合公共數(shù)據(jù)與私有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座，此過(guò)程猶如燃料提純，需依賴強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理算力支撐；而模型訓(xùn)練階段通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能模型，此階段如同燃料熔煉，需要AI訓(xùn)練算力的持續(xù)賦能；而模型優(yōu)化階段則需結(jié)合企業(yè)特性進(jìn)行定制化調(diào)優(yōu)，最終通過(guò)推理應(yīng)用實(shí)現(xiàn)智能決策與端邊協(xié)同，此過(guò)程需要推理算力的精準(zhǔn)保障。最為關(guān)鍵的是，整個(gè)轉(zhuǎn)化鏈條對(duì)算力的需求已超越單一硬件維度，而是涵蓋數(shù)據(jù)處理、AI訓(xùn)練、推理應(yīng)用的全棧算力解決方案。

據(jù)了解，聯(lián)想新一代算力服務(wù)器家族的升級(jí)，除了遵循聯(lián)想長(zhǎng)期以來(lái)堅(jiān)持的“三高一低”設(shè)計(jì)理念之外，同時(shí)在“更強(qiáng)大、更穩(wěn)定、更高效、更綠色”方面也實(shí)現(xiàn)了重要突破，具體來(lái)看：

首先，在數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景，數(shù)據(jù)處理對(duì)CPU算力要求高，設(shè)計(jì)上需注重密度，這對(duì)提升性能很關(guān)鍵，而聯(lián)想新一代數(shù)據(jù)處理服務(wù)器在13U標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜中實(shí)現(xiàn)48節(jié)點(diǎn)高密度部署，單柜可配置12288個(gè)英特爾?至強(qiáng)?6性能核心與8800MHz MRDIMM內(nèi)存，配合專利無(wú)滴漏不銹鋼盲插系統(tǒng)與航空級(jí)防松連接裝置，構(gòu)建出全液冷高密度計(jì)算平臺(tái)。該方案通過(guò)16節(jié)點(diǎn)全液冷設(shè)計(jì)，在Turbo模式下可大幅提升算力效率，同時(shí)消除風(fēng)扇振動(dòng)隱患，實(shí)現(xiàn)空間與能效的雙重優(yōu)化。

其次，在模型訓(xùn)練場(chǎng)景，最核心的還是在GPU的支持上，因此需要著重考慮功耗問(wèn)題，因?yàn)镚PU的功耗是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于CPU功耗的。為此，聯(lián)想推出搭載雙英特爾?至強(qiáng)?6處理器與8塊GPU卡的AI訓(xùn)練服務(wù)器，通過(guò)OAM互聯(lián)技術(shù)釋放澎湃算力。同時(shí)，針對(duì)GPU與CPU功耗攀升趨勢(shì)，聯(lián)想還創(chuàng)新采用冷板式液冷方案，并為600瓦以上處理器提供浸沒式液冷技術(shù)，構(gòu)建綠色節(jié)能的算力底座。此外，依托聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)異構(gòu)算力智能調(diào)度與故障自愈，通過(guò)異步讀寫優(yōu)化與實(shí)時(shí)故障感知，保障訓(xùn)練過(guò)程的連續(xù)性。AI編譯優(yōu)化器在訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)完成算子替換與路徑優(yōu)化，降低訓(xùn)練成本超15%。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，8卡GPU服務(wù)器結(jié)合異構(gòu)智算平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)每秒12000 tokens的吞吐量，該紀(jì)錄仍在持續(xù)刷新。

最后，在推理應(yīng)用場(chǎng)景，其服務(wù)器要求會(huì)更多地考慮平臺(tái)的通用性，既能夠支持GPU，也要支持各種內(nèi)存、網(wǎng)卡等等，因此聯(lián)想新一代推理服務(wù)器搭載英特爾?至強(qiáng)?6處理器與主流PCIE GPU，每個(gè)CPU核心集成AMX BF16/INT16加速器，實(shí)現(xiàn)CPU與GPU的深度協(xié)同。與此同時(shí)，通過(guò)雙子星、神盾、鷹眼等創(chuàng)新技術(shù)，聯(lián)想服務(wù)器可靠性還獲得了24萬(wàn)小時(shí)MTBF認(rèn)證。除此之外，模塊化設(shè)計(jì)配合BF智能運(yùn)維模塊，可根據(jù)負(fù)載動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源配置，提供全液冷散熱方案。結(jié)合處理器的能效優(yōu)勢(shì)，該系列服務(wù)器可實(shí)現(xiàn)2倍性能提升與4倍能效比。

由此可見，聯(lián)想算力服務(wù)器家族直擊行業(yè)AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵痛點(diǎn)，從算力優(yōu)化到場(chǎng)景適配，從資源調(diào)度到應(yīng)用部署，提供了“一站式”的解決方案，而在細(xì)節(jié)上，其“更強(qiáng)大、更穩(wěn)定、更高效、更綠色”的四大特性，則能為企業(yè)AI應(yīng)用落地提供堅(jiān)實(shí)保障，助力企業(yè)在AI時(shí)代快速實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與發(fā)展。

03.

聯(lián)想以創(chuàng)新者的姿態(tài)，

引領(lǐng)行業(yè)智能化邁向新高度

值得一提的是，在本次大會(huì)上，聯(lián)想不僅推出了聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)3.0版本，完成算力服務(wù)器家族的全面迭代升級(jí)，更以創(chuàng)新為引擎，以生態(tài)為紐帶，以進(jìn)化為使命，持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)智能化邁向新高度。

第一，構(gòu)建AI核心基礎(chǔ)設(shè)施，筑牢全場(chǎng)景算力根基。當(dāng)前，聯(lián)想正深度構(gòu)建以計(jì)算力、存儲(chǔ)力、運(yùn)載力為核心的AI基礎(chǔ)設(shè)施，打造覆蓋AI全場(chǎng)景、性能領(lǐng)先的AI算力產(chǎn)品組合。

在計(jì)算力層面，聯(lián)想打造了多元且強(qiáng)大的AI服務(wù)器家族，包括針對(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景，推出聯(lián)想問(wèn)天 WA7880a家族等算力利器；數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，聯(lián)想ThinkSystem SC750 V4服務(wù)器高效支撐；推理應(yīng)用領(lǐng)域，聯(lián)想問(wèn)天 WA5480 G5、WR5220 G5，以及ThinkSystem SR650 V4、SR650a V4、SR630 V4等服務(wù)器精準(zhǔn)發(fā)力，充分釋放AI服務(wù)器的澎湃算力潛能。

存儲(chǔ)力層面，聯(lián)想凌拓開啟數(shù)據(jù)管理與架構(gòu)的全方位革新。從聯(lián)想問(wèn)天DXN AI 存儲(chǔ)解決方案、DXN2000系列、DXN 全閃系列，到Lenovo ThinkSystem DE/DM/DG系列、NetApp ASA/AFF/FAS系列，再到AIPod DeepSeek一體機(jī)，全新存儲(chǔ)產(chǎn)品家族不僅為純訓(xùn)練、訓(xùn)推一體、推理等場(chǎng)景提供綜合架構(gòu)方案，更與GPU企業(yè)緊密協(xié)作，加速技術(shù)產(chǎn)品落地，精準(zhǔn)對(duì)接本地行業(yè)需求。

此外，運(yùn)載力方面，聯(lián)想憑借RoCE/IB多架構(gòu)融合及低延遲優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建起適配不同規(guī)模AI算力集群的智能網(wǎng)絡(luò)體系。最新發(fā)布的高密度400G交換機(jī)聯(lián)想問(wèn)天NE8770-64QC，專為AI場(chǎng)景深度定制，RDMA端到端無(wú)損轉(zhuǎn)發(fā)實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)傳輸延遲，硬件級(jí)冗余保護(hù)架構(gòu)確保99.999%業(yè)務(wù)連續(xù)性。同期亮相的多業(yè)務(wù)核心交換機(jī)聯(lián)想問(wèn)天NE7550G-8C與新一代高性能核心交換機(jī)聯(lián)想問(wèn)天NE9770G-4C，也為網(wǎng)絡(luò)性能提升注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

第二，通過(guò)跨領(lǐng)域合作，積極構(gòu)建更加開放的AI生態(tài)。聯(lián)想深知，AI技術(shù)的普惠與發(fā)展離不開生態(tài)的共建與共享。因此，聯(lián)想也積極與合作伙伴攜手，共同打造AI生態(tài)，實(shí)現(xiàn)從芯片、系統(tǒng)再到應(yīng)用的全棧能力整合。

其中，聯(lián)想與清華大學(xué)攜手開展聯(lián)合創(chuàng)新，在相變式浸沒液冷技術(shù)領(lǐng)域取得突破，通過(guò)外部溫控調(diào)節(jié)大幅提升散熱效率，為數(shù)據(jù)中心節(jié)能降耗提供創(chuàng)新方案；在國(guó)產(chǎn)化芯片適配上，聯(lián)想全面支持多種國(guó)產(chǎn)CPU和GPU，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)化算力基礎(chǔ)設(shè)施蓬勃發(fā)展；大模型生態(tài)集成方面，聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)與DeepSeek、千問(wèn)等主流大模型深度融合，提供從硬件到算法的一站式解決方案，降低企業(yè)AI應(yīng)用門檻。

第三，面對(duì)AI技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)變革的雙重挑戰(zhàn)，聯(lián)想也將持續(xù)以創(chuàng)新為刃，破局前行。比如，在國(guó)產(chǎn)化性能優(yōu)化上，針對(duì)國(guó)產(chǎn)芯片與非國(guó)產(chǎn)化產(chǎn)品的性能差異，聯(lián)想通過(guò)深度調(diào)優(yōu)與合作研發(fā)，逐步縮小差距，提升國(guó)產(chǎn)化算力競(jìng)爭(zhēng)力；而產(chǎn)品線擴(kuò)展上，聯(lián)想未來(lái)也將依托“1+3+N”戰(zhàn)略，支持多類型CPU與GPU的靈活組合，滿足從邊緣計(jì)算到云端部署的多樣化需求。

總的來(lái)說(shuō)，在這場(chǎng)AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)重構(gòu)中，聯(lián)想正以創(chuàng)新者的姿態(tài)，基于“AI算力滿天星”，照亮產(chǎn)業(yè)新征程，持續(xù)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)筑牢底層支撐，為千行百業(yè)注入智算力，進(jìn)一步書寫智能化轉(zhuǎn)型的新篇章。