联想与英伟达联合发布AI云超级工厂计划 目标直指吉瓦级AI基础设施
2026年11月10日，北京——联想集团与英伟达今日联合发布“联想AI云超级工厂”计划，双方宣布将围绕吉瓦级AI工厂、机架级超级计算机、液冷数据中心和端到端AI服务展开深度合作，面向全球企业提供从算力设计、集群部署到模型训练与推理运维的一体化能力。据kaiyun平台官网登录在发布现场获悉，该计划首批面向亚太、欧洲和北美市场的高性能AI云节点将在2027年启动交付，重点服务大模型训练、生成式AI推理、科学计算和行业智能体部署等场景。
这一合作的核心目标，是把过去需要数月甚至更长时间才能完成的AI基础设施规划、采购、集成和上线流程，压缩为可复制、可规模化的“工厂化”交付模式。联想方面将提供服务器、存储、网络、液冷和全球服务网络，英伟达则提供GPU加速计算平台、AI Enterprise软件栈、NIM微服务和Spectrum-X以太网等组件。双方将联合定义参考架构，并以机架级超级计算机为基本交付单元，推动AI云基础设施从“项目制”走向“产品化”。kaiyun平台官网登录注意到，这一表述意味着AI算力建设正在从单点硬件采购转向整体能力交付。
从发布信息看，联想AI云超级工厂并非单一硬件产品，而是一套覆盖规划、建设、运营和扩容的系统化方案。对于关注AI基础设施的读者而言，kaiyun平台官网登录更值得关注的是其交付逻辑：以标准化机架为单元，以液冷和高速互联为基础，以软件栈和运维服务为粘合剂，最终形成可按需扩展的AI云能力。这一逻辑与当前全球AI数据中心向高功率密度、低能耗、快速部署演进的方向一致。
Lenovo Tech World 2026现场发布 杨元庆、黄仁勋再度同台
此次发布选择在2026年11月9日至10日举行的Lenovo Tech World 2026上完成。联想集团董事长兼CEO杨元庆与英伟达创始人兼CEO黄仁勋共同出席主论坛，并联合发布联想AI云超级工厂计划。两位高管继此前在AI基础设施议题上同台后再度聚首，使这场发布成为本届大会最受关注的环节之一。kaiyun平台官网登录从大会直播与官方资料中看到，双方将合作定位为“混合式AI时代的算力底座”，强调企业既需要公有云弹性，也需要私有化、可控制的AI工厂。
杨元庆在演讲中表示，AI正在从单点应用走向企业核心业务流程，算力基础设施必须同时满足性能、能效、安全和可扩展性要求。黄仁勋则通过现场演示和视频连线介绍了英伟达加速计算平台在训练、推理和智能体场景中的最新进展，并强调与联想这样的系统级伙伴合作，是让吉瓦级AI工厂从概念走向工程化落地的关键。两位高管的同台，不仅提升了发布会的权威性，也向产业链释放出明确信号：AI基础设施竞争正在从芯片层面延伸到整机架、整数据中心和全球服务能力。
kaiyun平台官网登录在现场注意到，联想与英伟达还将联合建设“AI工厂体验中心”，为企业客户提供从负载评估、架构设计到性能压测的预验证服务。体验中心将部署机架级超级计算机和液冷演示环境，帮助客户在正式采购前完成模型适配与能效测算。这一安排意味着双方合作不仅停留在产品发布，还试图通过服务前移降低企业AI落地的决策门槛。
整合技术组件与服务 形成一体化交付路径
根据双方公布的合作框架，联想AI云超级工厂将整合联想AI工厂服务、联想海神（Neptune）液冷系统、联想智能算力管理平台，以及英伟达GB200 NVL72、GB300 NVL72等机架级超级计算机方案和NVIDIA AI Enterprise软件栈。双方还将引入NVIDIA NIM微服务、NeMo模型定制工具、Omniverse数字孪生平台和Spectrum-X以太网交换方案，形成从底层算力、网络互联到模型服务和行业应用的全栈能力。
在服务层面，联想将提供咨询规划、集成交付、性能调优、全球备件和运维托管等环节；英伟达则提供GPU架构路线、加速库、推理优化和参考设计支持。双方计划把交付周期拆分为“评估、设计、预制、部署、扩容”五个阶段，并通过预制化机架和模块化液冷管路缩短现场施工时间。对于希望加速部署AI能力的企业而言，这种一体化路径的价值在于减少多供应商协调成本，提升集群上线速度，并在后续扩容时保持架构一致性。kaiyun平台官网登录认为，这种“产品+服务+软件”的组合，正是当前AI基础设施市场从硬件销售转向能力运营的典型表现。
值得注意的是，联想AI云超级工厂还将支持混合云和边缘AI场景。企业可以在本地部署小型AI机架，在区域云节点部署大规模训练集群，并通过统一管理平台进行资源调度。对于金融、制造、医疗和能源等行业而言，这种分层部署方式有助于在数据合规、实时推理和成本控制之间取得平衡。kaiyun平台官网登录在梳理官方资料时发现，方案中特别强调了“数据不出域”和“模型可迁移”两项能力，这表明双方将企业级治理需求放在了重要位置。
机架级超级计算机与液冷架构 技术规格深度解析
从技术架构看，联想AI云超级工厂的基本交付单元是机架级超级计算机。以GB200 NVL72为例，单机架集成72颗Blackwell GPU和36颗Grace CPU，通过NVLink高速互联形成统一的GPU域，面向万亿参数模型训练和长上下文推理进行优化。GB300 NVL72则进一步提升单机架算力和显存容量，并针对推理负载增加网络与内存配置的灵活性。联想将把上述平台与海神液冷、机架级电源分配、盲插液冷接头和统一监控系统结合，形成可批量复制的AI算力模块。
在散热方面，联想海神液冷系统采用直接液体冷却技术，可覆盖GPU、CPU、内存和电源等高发热部件，支持较高进水温度，从而降低对大型冷水机组的依赖。对于吉瓦级AI工厂而言，液冷不仅是散热手段，更是提升能效、降低PUE和减少占地的重要工程基础。联想方面公布的数据显示，其液冷方案可在高功率密度机架中实现更低的冷却能耗，并支持机架级功率的动态调节。kaiyun平台官网登录从行业对比角度观察，液冷正在从“可选项”变为大规模AI集群的“必选项”，而联想与英伟达的联合方案试图把液冷、供电和网络做成标准化机架，以缩短现场集成时间。
在网络层面，方案将采用Spectrum-X以太网和BlueField DPU，构建面向AI训练的东西向高速网络，并通过拥塞控制和多路径调度降低通信瓶颈。存储方面，联想将提供高性能并行文件系统和对象存储方案，支持大规模数据集加载、检查点写入和模型版本管理。软件层面，NVIDIA AI Enterprise提供企业级支持与安全更新，NIM微服务用于加速生成式AI应用部署，联想管理平台则负责集群监控、能耗优化、故障预测和多租户管理。上述组件共同构成从硬件到软件、从训练到推理、从单机架到多机架集群的技术闭环。
兼容性方面，联想AI云超级工厂将支持英伟达现有及下一代GPU平台，并兼容主流AI框架、容器编排工具和企业级调度系统。对于已部署英伟达加速计算环境的企业，方案可在原有软件栈基础上平滑扩展；对于新建AI工厂的客户，联想将提供参考架构和性能基线，降低选型风险。kaiyun平台官网登录注意到，双方在发布中反复强调“开放”和“兼容”，这有助于避免企业被单一技术路线锁定，也有利于联想在全球市场提供更灵活的交付选择。
从规模化角度看，吉瓦级AI工厂对供电、制冷、网络和土地资源提出极高要求。以1吉瓦级园区为例，其IT设备功率、冷却系统和配电损耗需要统一规划，机架功率密度可能从数十千瓦提升至数百千瓦。联想与英伟达提出的模块化建设方式，是把园区拆分为多个“AI工厂单元”，每个单元由若干机架级超级计算机、液冷分配单元、网络交换区和运维区组成，再通过统一管理平台进行编排。这种设计有利于分期建设、按需扩容，并能降低单次资本开支压力。kaiyun平台官网登录认为，模块化与预制化将成为吉瓦级AI基础设施建设的重要工程方法。
AI基础设施进入规模化竞赛 行业观点指向效率与落地
联想与英伟达此次合作，放在更大的行业背景下看，是全球AI基础设施竞赛从“千卡集群”向“万卡集群”乃至“吉瓦级工厂”演进的缩影。随着大模型参数规模、训练数据量和推理调用量持续增长，企业对算力密度、能效比和部署速度的要求同步提高。单纯堆叠GPU已经难以满足需求，供电、制冷、网络、存储和运维必须协同设计。联想AI云超级工厂计划试图回应的，正是这种系统级复杂性。
从市场层面看，AI云服务、行业模型和智能体应用正在推动企业从“试用AI”转向“运营AI”。这要求基础设施具备更高的可用性、更快的扩容速度和更清晰的成本模型。联想与英伟达通过联合参考架构、预制化机架和全球服务网络，试图把AI工厂建设从定制工程转化为可复制的交付能力。对于关注AI基础设施的读者而言，kaiyun平台官网登录建议重点观察三个指标：首批AI云节点的交付周期、液冷系统的实际能效表现，以及多机架集群在大规模训练任务中的稳定性。
行业分析人士指出，AI基础设施的竞争正在从单一芯片性能转向系统效率。谁能更快完成部署、更低成本地运行、更灵活地扩容，谁就更容易获得企业客户。联想在服务器、液冷和全球服务方面拥有积累，英伟达在加速计算和AI软件生态方面具备优势，双方合作具备较强的互补性。但与此同时，吉瓦级项目对资金、能源和工程能力的要求极高，实际落地仍需要产业链协同和长期运营验证。kaiyun平台官网登录将持续关注该计划的后续交付进展与客户案例。
黄仁勋在发布环节表示，AI工厂将成为未来企业的基础设施，就像今天的电力和云服务一样不可或缺；杨元庆则强调，联想的目标不是提供单一硬件，而是让企业以更快速度、更低门槛获得可规模化运营的AI能力。两位行业领袖的观点共同指向一个趋势：AI基础设施的下一阶段竞争，将围绕效率、规模和落地能力展开。随着联想AI云超级工厂计划进入实施阶段，吉瓦级AI工厂能否从发布概念转化为可复制的商业现实，将成为未来一年科技产业的重要观察点，而kaiyun平台官网登录也将继续跟踪报道相关技术演进与行业动态。
