光明网讯（记者战钊）“人工智能正迈入‘大模型+行业深度耦合’的新阶段，智能体成为关键应用形态，算力产业亟需实现从‘可用’到‘好用’的进阶。”12月5日，中国科学院院士、生物信息学家陈润生在2025联想异构智算产业联盟高峰论坛暨AI算力基础设施新品发布会上表示。当日，业内首个模型训推服务标准《信息技术算力服务高性能训推服务能力要求》验证成果发布，弥补了业界高性能训推服务能力规范标准空白。

业内首个模型训推服务标准验证结果发布

　　中国科学院院士、生物信息学家陈润生，全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉，联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽，清华大学计算机科学与技术系长聘教授高性能计算研究所所长翟季冬，中国电子技术标准化研究院软件应用与服务研究中心云计算研究室主任陈志峰，联想集团副总裁、中国首席市场官王传东，英特尔首席工程师侯志强等出席见证了发布仪式。

　　中国电子技术标准化研究院软件应用与服务研究中心云计算研究室主任陈志峰认为，标准的核心价值在于弥补业界高性能训推服务能力规范标准空白，既为企业提供统一架构参考，更推动AI生产从零散探索走向标准化、规模化，加速行业智能化转型。

中国科学院院士、生物信息学家陈润生

　　联想作为主编单位，全程参与了标准制定过程。据了解，制定此标准意在为高性能模型训推服务建立统一的能力标尺，此举有利于规范服务市场、牵引技术升级，降低各行业AI应用门槛，推动算力服务从“资源交付”向标准化、高质量的“能力交付”演进，从而加速智能化转型。

联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽

　　联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽表示，“从快速爆发、理性选择，再到重新崛起，我们共同经历了生成式AI带来的技术突破。我们正在见证AI以更自主、更智能的方式成为真正的智能应用专家。面对本地独特的发展现状，多元异构的算力供给、芯模生态的高度协同以及模型应用的彼此强化，都在成为构筑中国独特AI生态的核心力量。”

　　当天，联想正式推出“联想AI工厂”解决方案，旨在帮助企业数据中心完成从传统“算力中心”向高效“AI工厂”的智能化转型。

　　陈振宽认为，“所谓工厂，从蒸汽时代、电气时代再到信息时代，都是通过资源的输入和产品的输出，为社会的发展提供基石，而智能时代的AI工厂，将在经典模式的基础上注入全新动能。从场景定义到将客户数据采集作为‘原材料’，经过智能体开发平台与AI训练引擎的深度处理，‘联想AI工厂’解决方案最终能够生产出可交付的智能体、垂域模型、推理服务等成熟‘产品’。”

　　要让这座“AI工厂”高效运转，离不开坚实可靠的底层基础设施作为承载。作为AI工厂的算力基石，此次发布的联想万全异构智算平台4.0，通过不断迭代和强化九大差异化创新，迎来四大技术场景的全新升级，成为大模型性能全场景优化专家：

　　在大模型预训练场景，通过长序列并行优化，模型训练时间可缩短35%；在大模型后训练场景，计算引擎优化、小样本强化学习、训练自动并行可使训练时间缩短50%；在推理场景，ROCE网络负载均衡优化，带宽利用率可提升60%，通信原语性能提升30%，大模型推理性能提升30%；在超智融合计算场景，可支持国际和国内硬件生态，完成从底层架构到算子的全面优化，同时新增超16个制造业应用的作业模版和脚本，实现高效超智融合。

　　现场还发布了新一代高端大模型训练AI服务器—基于英特尔至强6处理器的联想问天WA8080aG5，以及全新升级联想万全异构智算平台4.0。该平台已经为众多算力场景提供全面支持：

　　在国家级高质量AI集群场景中，联想与东数西算第一大智算枢纽紧密合作，在千卡训练场景中将MFU从30%提升至60%；针对模型本地部署的企业AI基础设施场景，全速运转满血版DeepSeekR1模型极限吞吐量已经超越12,000Tokens/s，不断刷新性能行业纪录。在高校科研场景中，联想助力北京大学建设多模态跨尺度生物医学成像设施科研场景HPC/AI融合算力管理平台，持续稳定地输出算力，并不断地突破计算效率。

　　当前，大模型训练动辄千卡规模，推理场景则要求低延迟、高并发与极致能效。然而，行业长期面临“重硬件采购、轻服务协同”的困境：异构芯片调度割裂、通信瓶颈频现、扩缩容中断训练、量化策略粗放，这些问题严重制约了算力资源的实际效能释放。

　　中国AI产业要实现从“跟跑”到“领跑”的跨越，必须打破主体壁垒、打通环节梗阻，以全产业链的合力构建自主强大的算力生态。正如陈润生院士指出的——“在硬件创新、软件优化、标准制定、应用落地等各个环节，中国AI产业需形成合力，共同构建起一个自主、强大、繁荣的中国AI算力生态。”