千亿业绩目标背后，联想问天重押AI算力底座

品牌升级背后：从硬件厂商到AI算力系统构建者

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。

问天焕新：锚定千亿目标

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。

打通AI全链路：从算力到应用

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。

发布万全异构智算平台V5.0与超节点方案

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。

据现场了解到，该平台此次实现了两项核心突破：

• 集群训推加速技术，通过分层解耦PD分离架构、KV Cache共享缓存优化等技术，提升大模型训练和推理性能，并改善集群资源利用率；
• 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。