在人工智能产业从技术狂热转向价值深耕的转折点上，一场关于算力基础设施的变革正在悄然发生。联想集团近日在产业峰会上推出的"AI工厂"战略，标志着行业从单纯硬件堆砌向全栈服务模式的转型。这一转变背后，折射出整个产业对算力价值重构的深度思考。
传统算力中心正面临前所未有的生存挑战。联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山指出，单纯提供算力的模式已难以适应复杂产业需求。当数据治理、生产管理、应用反馈等环节形成生态联动时，孤立的数据中心将遭遇降维打击。这种竞争格局的改变，迫使企业重新审视算力服务的本质价值。
针对中小企业数字化转型的痛点，联想提出了能力补足战略。通过整合咨询规划、数据治理、AI生产管理等全链条服务，构建起覆盖客户能力短板的完整解决方案。这种模式突破了传统硬件供应商的边界，将服务延伸至企业运营的各个环节。黄山透露，已有制造业客户通过该方案将AI应用开发周期缩短40%，运维成本降低35%。
行业标准缺失造成的效率困境成为另一突破口。联想联合多家机构发布的训推一体化规范，首次建立了算力服务的量化评估体系。该标准从能源效率、时间成本、投入产出比三个维度构建评估模型，为客户选择服务提供了明确参照。黄山强调，标准化不是限制创新，而是为市场建立价值基准线，让技术投入产生可预期的回报。
硬件层面的创新同样引人注目。面对GPU功耗突破千瓦的技术挑战，联想问天WA8080a G5服务器采用模块化设计理念。其10U机箱架构可支持超过1000瓦的单GPU运行，通过"1+3+N"的组合方式实现CPU、GPU、背板的灵活配置。服务器事业部总经理周韬表示，这种设计使新GPU适配周期缩短至传统方案的1/3，有效保护客户投资。
软件定义算力层面，万全异构智算平台4.0针对长序列处理进行专项优化。面对模型序列长度从128K向20万字突破的趋势，平台开发了动态并行策略算法。在RoCE网络优化方面，创新性的负载均衡技术解决了大规模集群带宽衰减难题，使四台以上服务器的网络效率提升60%。这些技术突破使平台在DeepSeek等前沿模型训练中展现出显著优势。
商业化进程中的现实困境同样值得关注。周韬观察发现，当前AI应用付费生态尚未成熟，仅有少数垂直领域实现规模化收入。他将此与移动互联网发展阶段对比，指出用户付费习惯的培养需要产业生态的协同进化。这种认知差异反映出基础设施提供商与应用开发者在商业节奏上的不同步调。
在这场算力革命中，联想的转型路径具有典型意义。从硬件创新到服务重构，从标准制定到生态共建，其战略布局覆盖了产业价值链的关键环节。这种全栈式发展模式不仅重塑了企业自身的竞争力，也为行业提供了价值创造的新范式。当算力竞争进入深水区，技术深度与商业智慧的双重考验才刚刚开始。
