弗雷德里克·泰勒在《科學(xué)管理原理》中提出，工業(yè)化大生產(chǎn)需通過標(biāo)準(zhǔn)化、流程優(yōu)化和職能分工，實現(xiàn)生產(chǎn)效率的最大化，從而使人類的生產(chǎn)活動從依賴個人技能轉(zhuǎn)向依靠系統(tǒng)化管理。

這樣的轉(zhuǎn)變，讓人類激活了工業(yè)革命，步入了現(xiàn)代世界。但在如火如荼的AI領(lǐng)域，我們卻發(fā)現(xiàn)大量AI開發(fā)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方式，依舊依靠著個人經(jīng)驗技能，以及簡單粗暴的算力資源堆疊。換句話說，在最先進的AI領(lǐng)域，我們反而急切期待著工業(yè)大生產(chǎn)模式的到來。

2025年，AI領(lǐng)域最受期待的工業(yè)大生產(chǎn)思路就是“AI工廠”。在英偉達(dá)提出的AI工廠受到全球矚目的同時，太平洋另一端的我們，已經(jīng)醞釀出了AI工廠的“中國答案”。

12月5日，“異構(gòu)智算 本地引擎”2025聯(lián)想異構(gòu)智算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟高峰論壇暨AI算力基礎(chǔ)設(shè)施新品發(fā)布會在北京舉辦。本次發(fā)布會上，聯(lián)想集團副總裁、中國基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群總經(jīng)理陳振寬基于算力產(chǎn)品與解決方案的優(yōu)勢布局，正式推出“聯(lián)想AI工廠”解決方案。

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

陳振寬表示，“從快速爆發(fā)、理性選擇，再到重新崛起，我們共同經(jīng)歷了生成式AI帶來的技術(shù)突破。此刻，我們正在見證AI以更自主、更智能的方式成為真正的智能應(yīng)用專家。面對本地獨特的發(fā)展現(xiàn)狀，多元異構(gòu)的算力供給、芯模生態(tài)的高度協(xié)同以及模型應(yīng)用的彼此強化，都在成為構(gòu)筑中國獨特AI生態(tài)的核心力量”。

為什么產(chǎn)業(yè)各界需要以異構(gòu)智算為底座的AI工廠？AI工廠又如何成為中國AI的獨特力量？

回溯聯(lián)想AI工廠的種種故事，可以幫助我們找到這些問題的答案。當(dāng)前階段，中國正在完成從AI算力擴張到高效協(xié)同的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。聯(lián)想的AI工廠，或許就將鍛造出一個高效協(xié)同的智能新紀(jì)元。

長期以來，AI開發(fā)都被認(rèn)為處在一種手拉肩扛的小作坊工作模式。這是由AI訓(xùn)推帶來的軟件開發(fā)范式改變、大量定制化工作的產(chǎn)生、AI技術(shù)更迭過快等因素決定的。但無論如何，這種充滿不確定性的小作坊模式已經(jīng)給企業(yè)智能化用戶帶來了極大的困擾，真實限制了社會公共AI基礎(chǔ)設(shè)施的有效利用，以及整體智能化進程。總體而言，傳統(tǒng)的AI作坊模式主要給企業(yè)與開發(fā)者帶來三個問題：

1.標(biāo)準(zhǔn)化缺失。

工業(yè)化的核心是標(biāo)準(zhǔn)化，但AI基礎(chǔ)設(shè)施的使用，卻長期處在嚴(yán)重的非標(biāo)準(zhǔn)化狀態(tài)中。模型的訓(xùn)練和推理效率是否合格？AI算力為代表的資源是否擁有足夠的投入產(chǎn)出比？這些問題始終無法獲得標(biāo)準(zhǔn)化答案。

2.環(huán)節(jié)困境。

傳統(tǒng)AI的開發(fā)模式中，企業(yè)需要面對數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、應(yīng)用部署等全流程問題，環(huán)節(jié)非常復(fù)雜，并且開發(fā)周期十分漫長。過多的環(huán)節(jié)導(dǎo)致大量的意外性，讓企業(yè)陷入無盡的糾錯與補救中，最終導(dǎo)致AI落地效率與效果大打折扣。

3.算力資源碎片化難題。

長期以來，AI算力市場都面臨著重視硬件堆砌，輕視算力協(xié)同與算力服務(wù)的難題。這導(dǎo)致大量投入建設(shè)的算力難以實現(xiàn)資源調(diào)度，無法高效擴容、遭遇通信瓶頸等。

想要解決這些由行業(yè)不標(biāo)準(zhǔn)、流程過于散碎、資源難以集中調(diào)度帶來的小作坊問題，就需要搭建一座標(biāo)準(zhǔn)化、零件化的AI工廠。但我們首先需要解決的問題是，誰有能力和決心來鍛造這座工廠？

想要告別作坊模式，實現(xiàn)資源有效調(diào)度、環(huán)節(jié)如工業(yè)流水線般順暢、有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)可依的AI工廠模式，需要技術(shù)能力、產(chǎn)業(yè)實踐以及行業(yè)引領(lǐng)能力集于一身。這種情況下，聯(lián)想成為打造AI工廠當(dāng)之無愧的首選。

從技術(shù)能力上看，聯(lián)想在異構(gòu)智算領(lǐng)域擁有難以復(fù)制的技術(shù)深度。比如其是國內(nèi)少有可以在一個平臺中實現(xiàn)高性能計算與智算集群的服務(wù)商，能夠真正在異構(gòu)智算領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)業(yè)界期待的一體化體驗。

在產(chǎn)品維度看，聯(lián)想在智算領(lǐng)域進行了大量具有工業(yè)大生產(chǎn)效果的產(chǎn)品突破。比如面向智算迭代過快，企業(yè)投資難以被保障的問題。聯(lián)想采取了工業(yè)模塊化的產(chǎn)品設(shè)計，其智算服務(wù)器可以實現(xiàn)GPU適配周期大幅縮減，保障客戶的長期價值。

從產(chǎn)業(yè)維度上看，聯(lián)想實踐了“一橫四縱”的戰(zhàn)略布局，以萬全異構(gòu)智算平臺為核心，實現(xiàn)了異構(gòu)算力的統(tǒng)一納管與動態(tài)調(diào)度，打造了AI工業(yè)大生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)底座。

而在行業(yè)引領(lǐng)層面上看，聯(lián)想愿意向業(yè)界貢獻(xiàn)自身的能力與經(jīng)驗，攜手眾多產(chǎn)業(yè)伙伴發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個模型訓(xùn)推服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)《信息技術(shù) 算力服務(wù) 高性能訓(xùn)推服務(wù)能力要求》驗證成果。聯(lián)想作為主編單位，全程參與了標(biāo)準(zhǔn)制定過程，并對大量標(biāo)準(zhǔn)進行了有力貢獻(xiàn)。尤其在高性能推理、算力網(wǎng)絡(luò)通信、異構(gòu)算力調(diào)度等方面，聯(lián)想發(fā)布的驗證成果，全面展示了其AI服務(wù)器、萬全異構(gòu)智算平臺在滿足并超越該標(biāo)準(zhǔn)要求方面的能力，最終為高性能推訓(xùn)算力服務(wù)質(zhì)量提供了統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

從技術(shù)到產(chǎn)品，再到產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略與行業(yè)貢獻(xiàn)，聯(lián)想以基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)積累與全球化經(jīng)驗為基石，構(gòu)建了從咨詢服務(wù)、數(shù)據(jù)治理、AI生產(chǎn)管理到智能體運維的完整能力體系。這些最終轉(zhuǎn)化成為一柄難以復(fù)制的異構(gòu)智算鍛錘。

在這柄鍛錘的敲擊下，AI工廠終于拔地而起。

聯(lián)想推出的“AI工廠”解決方案，是一套可管理、可復(fù)制且支持持續(xù)運營的標(biāo)準(zhǔn)化體系，它能夠?qū)⒃竟铝⑶覐?fù)雜的AI開發(fā)任務(wù)，變成高度標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的現(xiàn)代化生產(chǎn)線。

陳振寬認(rèn)為，“所謂工廠，從蒸汽時代、電氣時代再到信息時代，都是通過資源的輸入和產(chǎn)品的輸出，為社會的發(fā)展提供基石，而智能時代的AI工廠，將在經(jīng)典模式的基礎(chǔ)上注入全新動能。從場景定義到將客戶數(shù)據(jù)采集作為‘原材料’，經(jīng)過智能體開發(fā)平臺與AI訓(xùn)練引擎的深度處理，‘聯(lián)想AI工廠’解決方案最終能夠生產(chǎn)出可交付的智能體、垂域模型、推理服務(wù)等成熟‘產(chǎn)品’”。

聯(lián)想AI工廠以各個棧層先進的基礎(chǔ)設(shè)施作為承載，幫助企業(yè)在各個場景提升AI開發(fā)與應(yīng)用效率，并將全AI開發(fā)流程進行工業(yè)化整合。具體而言，作為AI工廠的算力基石，聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺4.0強化了九大差異化創(chuàng)新，迎來四大技術(shù)場景的全面升級。

在大模型預(yù)訓(xùn)練場景，通過長序列并行優(yōu)化，可以實現(xiàn)模型訓(xùn)練時間縮短35%。

在大模型后訓(xùn)練場景，計算引擎優(yōu)化、小樣本強化學(xué)習(xí)、訓(xùn)練自動并行可使訓(xùn)練時間縮短50%。

在推理場景，ROCE網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡優(yōu)化，帶寬利用率可提升60%，通信原語性能提升30%，大模型推理性能提升30%。

在超智融合計算場景，可支持國際和國內(nèi)硬件生態(tài)，完成從底層架構(gòu)到算子的全面優(yōu)化，同時新增超16個制造業(yè)應(yīng)用的作業(yè)模板和腳本，實現(xiàn)高效超智融合。

（聯(lián)想中國基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群服務(wù)器事業(yè)部總經(jīng)理周韜）

面向中國市場的具體需求，聯(lián)想不僅提供完整的產(chǎn)品組合，還構(gòu)建了高效靈活的AI服務(wù)器“1+3+N”架構(gòu)。最新發(fā)布的聯(lián)想問天 WA8080a G5新品，作為聯(lián)想首款高端大模型訓(xùn)練AI服務(wù)器，采用英特爾?至強?6最新處理器，支持本地化主流最新OAM2.0 GPU，同時兼顧風(fēng)冷和液冷雙模散熱方案，為AI工廠的落地提供了產(chǎn)品保障。

訓(xùn)練、后訓(xùn)練、推理、超智融合四大場景的全面升級，構(gòu)筑了聯(lián)想AI工廠的全面先進性與高度可用性。聯(lián)想AI工廠走向產(chǎn)業(yè)，帶來的不僅是具體的AI開發(fā)與落地價值，更推動了中國智能化紀(jì)元的宏觀趨勢。

2025年8月，國務(wù)院正式印發(fā)了《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，其中首次將算力與能源、網(wǎng)絡(luò)并列為國家基礎(chǔ)設(shè)施，納入“東數(shù)西算”戰(zhàn)略統(tǒng)籌調(diào)度。強調(diào)到2027年實現(xiàn)AI技術(shù)與工業(yè)、醫(yī)療、交通等六大重點領(lǐng)域深度融合，智能經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模顯著增長。

《意見》明確指出，當(dāng)前AI算力的發(fā)展重點是從“規(guī)模擴張”轉(zhuǎn)向“高效協(xié)同”。而聯(lián)想打造的AI工廠，恰好就是算力高效協(xié)同的最佳印證，同時也將在深入實施“人工智能+”行動的過程中成為中國智能化的關(guān)鍵助力。

根據(jù)相關(guān)介紹，聯(lián)想的AI工廠已經(jīng)在中國智能化進程中的眾多關(guān)鍵場景得到深度應(yīng)用。比如聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺4.0目前已經(jīng)為眾多算力場景提供全面支持：在國家級高質(zhì)量AI集群場景中，聯(lián)想與“東數(shù)西算”第一大智算樞紐緊密合作，在千卡訓(xùn)練場景中將MFU從30%提升至60%；針對模型本地部署的企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施場景，全速運轉(zhuǎn)滿血版DeepSeek R1模型極限吞吐量已經(jīng)超越12,000 Tokens/s，不斷刷新性能行業(yè)紀(jì)錄；在高?？蒲袌鼍?，聯(lián)想助力北京大學(xué)建設(shè)多模態(tài)跨尺度生物醫(yī)學(xué)成像設(shè)施科研場景HPC/AI融合算力管理平臺。

聯(lián)想AI工廠與眾多中國智能化場景深度結(jié)合的背后，是聯(lián)想的本地化戰(zhàn)略得到了充分認(rèn)可。聯(lián)想將自身的技術(shù)特征與產(chǎn)業(yè)差異化，充分融入中國AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的洪流中。讀懂了AI算力“高效協(xié)同”這一宏觀要求所代表的產(chǎn)業(yè)機會與社會責(zé)任。AI工廠的本質(zhì)，是聯(lián)想對中國市場需求的滿足，對中國AI發(fā)展路線的認(rèn)可，對中國智能化紀(jì)元的深切期待，最終才交出了一份關(guān)于AI工廠的“中國答案”。

第四次工業(yè)革命的鐘聲，自東方而鳴。在聯(lián)想的AI工廠里，我們能聽見這樣的聲音。

審核編輯 黃宇