2026年过半，说起上半年AI产业最火爆的关键词，应该非“智能体”莫属。也正是由于智能体的日渐普及，对于词元（Token）的消耗量出现了爆炸式增长：今年3月，全球日均Token消耗量已经达到 140万亿，是2024年年初的1400倍。
这也对“生产”Token的智算中心带来了前所未有的挑战。挑战还进一步延伸到为智算中心赋能的AI基础设施供应商，他们又将如何应对Token时代的挑战？
6月24日，全球领先的AI基础设施供应商，在北京召开了“在一起 再问天・联想问天品牌焕新暨算力生态大会”。在CPU、GPU、内存、硬盘等20多个领域合作伙伴的见证下，联想发布了三大核心成果：
联想问天品牌焕新重磅推出万全异构智算平台V5.0、超节点解决方案发布《词元工厂：词元经济的财富生产范式》（以下简称“《词元工厂》”）产业专著
正如《词元工厂》所言，联想正在打造面向未来的Token（词元）工厂。
智能体当道 新范式当立
我们为什么需要Token工厂？因为随着智能体的加速普及，AI行业亟需新范式。对此，与会嘉宾、全球负责人&DPL张志强深有感触。
从2023年开始，北汽福田积极拥抱AI，公司内部先后上线了数十个智能体。这些智能体已经融入了生产经营的各个环节，帮助企业降本增效，成果斐然。如今，北汽福田每年要遭受高达5.6亿次的网络攻击，其中87%的防御都是依靠AI自动处理；北汽福田长沙超级卡车工厂通过深入应用智能体，大幅度提升配货、生产和营销的效率。
不过，在享受AI和智能体带来便利的同时，北汽福田也遇到了不小的烦恼。
一是技术。公司虽然在前几年就建成了最先进的智云中心，但是由于技术基座没有考虑对智能体的支持，使得智能体的生成并不能做到如臂使指。
二是成本。智能体上线的首月，北汽福田就消耗了大几十亿个Token；之后的每个月，Token消耗费还在持续增长。由此带来的资金缺口，只能通过申请专项资金计划弥补。
三是安全。小龙虾和智能体虽然干起活来很卖力气，如果不加以控制，也会带来很多安全隐患。为此，北汽福田专门建设了统一的AI平台，统一分发小龙虾和智能体。“我们公司有上万人的规模，每个人都只能用合规的AI、我们提供的AI。”张志强表示。
张志强特别认同《词元工厂》中反复强调的一点：评价AI能力，不是看显卡数量、模型参数和局部性能，而应看Token成本、Token质量、交付稳定性与持续迭代能力。
在发布会的致辞中，国际核能院院士、中国人工智能学会会士张勤的致辞也表达了与张志强类似的观点：“随着大模型规模持续扩大和应用场景不断拓展，AI对算力的需求正呈现指数级增长，并从单一计算能力，演变为对性能、能效和系统协同的整体要求。同时，随着AI从语言理解迈向对物理世界的认知与交互，算力基础设施也必须从单点供给升级为算力、网络与能源协同的系统性底座，才能真正支撑智能应用的规模化落地。”
Token工厂 趁势而起
对于客户在AI应用中的痛点，联想自然也是了然于心。联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽给出了联想的判断：AI正在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。
Token工厂，正是面向Token生产的系统能力的产物，它的生产线将数据提炼成可调用的模型、推理服务和智能体工作流，并实现规模化交付，基于反馈自我优化。与AI传统模式（涵盖云服务与单卡采购）相比，Token工厂能够做到低成本、高效率和强可控性，依托严密的体系而非个人，并将“领先优势”固化为一套长效机制，也更加贴合企业级AI应用的需求。
也正因为如此，Token工厂获得了AI行业的广泛认可。在今年3月17日的2026 GTC上，英伟达创始人黄仁勋就力挺之：“未来，每一家云服务提供商、每一家计算机硬件公司、每一家AI初创公司，乃至全球所有的企业，都将围绕Token工厂来重塑他们的商业思维。”
我们可以拿AI产业与历史悠久的汽车产业做个类比。我们知道，作为一种革命性的交通工具，汽车诞生于1886年的德国。不过，此后很长时间，汽车产业一直都是采用“手搓”的方式进行生产，每年的产量也就1000辆。直到1914年，亨利·福特发明了装配流水线，实现了零部件标准化，将生产流程切割成段，还实施了远高于当时平均薪资水平的5美元日薪制度。通过这一整套的“系统工程”，汽车产业的生产效率得以大幅度提升。到了1921年，每分钟就能生产一辆汽车，汽车产业得以走向繁荣。
如今AI产业的Token工厂，与100多年前汽车产业的装配流水线有着异曲同工之妙。
既然Token工厂有这么大的用处和好处，如何才能搭建真正好用、高效的Token工厂？一直都在思考和实践Token工厂的联想，在《词元工厂》中发布了一个旗帜鲜明的观点：Token工厂是个“系统工程”，计算系统、数据治理、能效管理、安全合规、运维运营这五大领域，都要做到位。
计算系统筑牢根基
在联想看来，Token工厂首先是智算中心，计算系统的能力建设至关重要，而提升能力的关键是软硬协同。为此，在这次大会上， 联想重磅发布万全异构智算平台V5.0和超节点解决方案，全面提升计算系统在规模、性能与协同能力上的水平，更高效地支撑大模型训练与推理需求。
作为AI 算力基础设施的核心技术底座，联想万全异构智算方案升级到了5.0，实现了两大核心突破：
集群训推加速技术通过分层解耦PD分离架构、KV Cache 共享缓存优化等核心技术，实现大模型训推性能的全面领先，大幅提升集群资源利用率。芯模编译优化技术实现面向不同模型的计算图自适应匹配和算子自动生成，深度适配多元算力芯片生态，提升训练与推理的全流程计算效率。我们知道，目前国内市场无论是芯片还是大模型，均有多个供应商参与其中。有了该项技术，就能够大大降低算力的适配难度，并提升国产算力的使用效率。
如今，经过持续的迭代和升级，联想万全异构智算平台实现了从百卡到万卡规模的全场景覆盖，能够为AI训练、推理、超智融合等多元场景提供高效、稳定的算力支撑。
同时，面向万亿参数大模型训练与推理的极致需求，联想首度发布联想问天超节点算力解决方案，通过架构创新打破性能与部署瓶颈，其中的四大特色，均体现了联想的良苦用心：
超强算力，单节点可搭载40张GPU，FP8算力超28 PFLOPS，HBM显存突破5.76 TB。联想深知，单节点的算力必须给力，再将其组成集群，才能满足万亿参数大模型训练与推理的极致需求。全互联低时延，访存总带宽超80TB/s、百纳秒级芯片P2P单向时延，破解万卡级集群协同的通信瓶颈。灵活扩展，单节点支持40卡、Scale-out 横向扩建集群，向上可拓展到64卡，向下兼容32卡，满足各种规模的训练、推理和开发测试。联想的这一设计，精准卡住了当前主流MoE架构模型（如DeepSeek）的最佳性价比区间（32-64卡）。简易部署，采用无线缆正交直插架构，兼容标准19英寸机箱，无需像友商那样定制专门的机柜，彻底消除了机箱内复杂的线缆和背板转接，从而将集群部署周期压缩至数小时，大幅降低大规模算力集群的落地门槛。
为了打造高效的计算系统，联想问天还拿出了自己的压箱底技术——海神液冷。海神液冷已经覆盖了整台AI服务器，当然也包括这次发布的超节点。
而且，由于联想问天海神液冷采取了45℃的温水水冷，加上创新的“双循环”相变浸没制冷系统，能够将数据中心的PUE（电源使用效率）降低到1.035的极低水平，远远低于目前液冷服务器的行业平均水平（PUE约为1.1）。
表面看联想发布的是液冷整机柜，实际上则是一整套系统。例如，液冷整机柜高达3吨的重量，已经超出了很多生产车间的承重范围。此外，它的耗电量也是非常惊人，达到了兆瓦级。为此，过去一年联想做了不小的投资，对自己的液冷工厂专门做了承重和电路改造。
此外，为了保证不漏液，液冷整机柜中的接头非常精密，需要在超洁净环境中组装。为此，联想还将整个生产环境做了超洁净改造，做到了十万级洁净度，这已经是医院手术间的洁净水平。
为了应对超节点的超级能耗，联想还在紧锣密鼓地研发800V高压直流供电技术；为了提升集群中各个超节点之间的通信效率，联想也在抓紧开发光互联技术。
正如联想中国基础设施业务群服务器事业部总经理周韬所言，联想正在以系统能力重构AI时代的算力底座，让客户以更高效率、更低成本实现AI规模化应用，让算力从资源供给真正转化为可交付、可扩展、可持续的生产能力。
四大领域 全面对齐
仅仅搞定计算系统，Token工厂就能顺畅运转了吗？当然不是，还需要将计算系统与数据治理、能效管理、安全合规和运维管理这四大领域的能力对齐才行。
先说数据治理。要想将AI生产线有效运转起来，需要向输送带上持续提供“标准原料”——高质量、可流通的数据，而许多传统企业的数据基础仍停留在“数据沼泽”状态，各部门系统林立，数据标准不一、格式混乱，形成难以直接利用的复杂数据生态。
联想中国基础设施业务群战略总监黄山表示，联想已经联合合作伙伴诺谛智能，把电子和汽车制造业的FDE（前沿部署工程师）搞得明明白白，并积累了丰富的数据治理经验。
举个例子。此前，联想曾经帮助某3C制造业巨头引入基于本体建模的语义层，实现了跨系统数据的同频共振；在统一概念的基础上，语义层编织了一张庞大的知识网络。有一次，供应链风险知识库管理系统及时抓取到互联网上的台风预警，推演出将会对公司业务产生严重影响，并在风险发生的三天前就发出了精确的销售中断预警，帮助公司及时启动备选供应商，调整了生产计划，最终避免了数亿元的潜在损失。
如今，联想已经将数据治理的成功经验从制造业复制到了金融业、医疗业等诸多行业，还能在开启数据治理项目之前，为企业做好顶规设计。
对于企业客户非常关注的AI安全问题，联想同样也非常重视。如今，联想已经能够为企业打造三层立体安全防护体系，前端交互、中层应用、底层环境层层设防，数据互通、风险联动，如同给Token工厂量身定制了一套360度无死角的“防弹衣”。
此外，联想正在与火山引擎联合研发私有化部署安全产品，目前已经迭代到了第二版。双方联合研发产品的安全防护水平，正在逼近火山引擎为豆包大模型打造的公有云的安全防护水平。
我们知道，万亿参数规模的Token工厂（智算中心），无一例外都是耗电大户，其耗电量甚至相当于一座中等城市的耗电量。经过多年的实践，联想已经教会了Token工厂“聪明地省电”，并给系统加了三道相互配合的“智能节流阀”：
AI驱动自适应DVFS：每块芯片学会按需加减油门；能效感知调度：任务在什么时候运行在哪台机器上，都基于能效目标进行调度；基础设施AI群控：基于计算负载自动优化冷却/供电等基础设施运行参数，让冷却/供电跟着算力一起协调“呼吸”。
据了解，通过软硬协同，持续改进，联想已经将每百万Token的硬件成本降到了1元人民币以下，并计划在明年进一步降到0.1元人民币以下。要知道，根据黄仁勋在GTC 2026上的估算，美国市场面向普通用户的每百万Token硬件成本高达3美元。
在一起 才是中国算力
正是在不断对齐的过程中，联想积累了丰富的建设Token工厂的知识，并将其注入产业专著《词元工厂》。这也是国内首部系统解构Token经济底层逻辑、输出Token工厂建设全链路方法论的产业著作。
在这本书中，联想围绕“词元工厂”、“智能产能”、“有效算力”、“安全可控” 四大核心概念，完整解构了 AI 时代基础设施从算力支撑走向智能生产系统的底层逻辑，并从战略认知到工程落地、从架构设计到运营优化，为企业 AI 规模化落地提供了全链路的工程化解决方案。
《词元工厂》核心作者黄山认为，《词元工厂》不是一本停留在概念层面的书，而是一套面向产业落地的行动指南：“我们希望把联想在算力基础设施领域多年的积累与思考开放出来，让更多企业清楚 AI 规模化该怎么建、怎么管、怎么算清价值，真正把算力资源变成可持续的智能产能。”
如今，联想在《词元工厂》中总结的理念和方法论，正在让整个中国AI产业受益。与会嘉宾一致认为，高效能、易部署、高安全、强生态将成为下一代 AI 算力基础设施的核心特征，产业协同是推动 AI 规模化落地的核心路径。
当合作伙伴走上舞台，与联想一起手牵着手，共同启动联想问天品牌焕新的时候，也正印证了陈振宽做主题发言的那句话——“在一起就是中国算力”。
品牌焕新 剑指千亿
2023年2月8日，联想发布“联想问天”品牌，当时品牌旗下的产品只有联想问天WR5220 G3这一款服务器。转眼已经过去了三年多的时间，联想问天旗下的产品已经从服务器拓展到了计算力、存储力、运载力三大系列的基础设施全产品矩阵、覆盖的客户类型也从头部互联网企业拓展到了全行业。
通过在技术创新、方案创新、场景突破、供应保障、客户体验、高效生产、可靠质量等诸多领域成体系的打法，联想问天在中国市场赢得了企业客户的广泛认可，也获得了持续增长。2025年，联想问天已经位居中国X86服务器市场前三，并实现AI服务器市场增速第一，以及连续11年荣获中国HPC TOP 100数量份额第一。
此时联想问天实施品牌焕新，可谓正当其时，也是面向Token经济，对技术、产品与生态体系的一次系统性重构。陈振宽表示，未来，联想问天将携手生态伙伴，共同为客户打造Token工厂。
在Token经济到来的今天，联想也给自己设定了一个更高的目标：2027年，联想中国基础设施业务群锚定1000亿元人民币的销售额目标，剑指中国服务器市场第一。
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