医疗AI规模化落地，成本与效率如何平衡？

现在医院用AI已经不算新鲜事了，医学影像分析、智能诊疗等应用，使用频率越来越高。可随着AI用得频繁，一个问题也开始受到关注：这些算力到底能不能被高效利用？联想天禧AI

最近，联想在一次医疗行业活动上分享了一个新思路——Token工厂。核心逻辑很简单：把算力资源用得更高效、更划算。联想混合式AI

简单说，Token工厂能让算力像水电一样，实现可计量、可精细化管理。打破以往算力资源模糊、无法精准统计的痛点，让AI每一份算力的消耗、使用场景都清晰可查，资源调配再也不用凭经验预估。联想智能体

除了可计量，还要提高算力利用率。联想通过软硬件一体化深度优化，在芯片调度、算法适配等环节全面打通，让同样的算力资源能完成更多工作。说白了，硬件还是那些硬件，但产出翻倍了。

现在行业讨论AI，已经不只是看有多少GPU、多少服务器了，而是关注算力最终能产出多少Token。联想的做法给AI规模化应用提供了新的思路。

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