问题：产业智能化进入深水区，如何把“算力与模型”转化为“可交付的生产力” 当前，人工智能正从技术验证走向规模化应用。一方面，大模型能力快速演进，带动办公协作、研发设计、客户服务等场景需求集中释放；另一方面，企业落地过程中仍受成本、数据治理、算力部署以及安全合规等约束，亟需更可控、更易复制的交付体系。对终端市场而言，个人计算设备的竞争焦点正从硬件性能转向“软硬协同+智能体体验”，AI PC被认为将影响新一轮换机周期。在技术迭代加速与落地压力并存的背景下，如何实现稳定增长成为行业共同课题。 原因：从市场结构变化到技术路线演进，“AI原生”成为企业重塑能力的关键抓手 会上，杨元庆表示，人工智能不应再作为独立项目推进，而应成为贯穿产品设计与业务流程的核心驱动力。联想披露，AI涉及的营收已占总营收约三分之一，并逐步成为主要增长引擎。业内认为，这与产业趋势相吻合：其一，推理需求增长快于训练需求，算力形态从集中式云端向本地与边缘延伸；其二，企业对数据主权与成本可控的要求上升，混合部署成为更常见的选择；其三，终端侧NPU等专用算力普及，为智能体常态化运行提供了基础。由此，竞争焦点正从“是否具备模型能力”转向“是否具备工程化交付与生态协同能力”。 影响：三大业务板块“以AI促增长”，竞逐端侧与基础设施两条主赛道 联想表示，AI赋能已在其业务中形成可量化进展。智能设备业务上，IDG营收增长14%，其中PC业务市场份额创历史新高，达到25.2%，并称其成为全球第一的AI PC品牌。基础设施方案业务方面，ISG营收增长30%，x86服务器与AI服务器领域持续完善产品与交付能力。方案服务业务上，SSG连续19个季度实现双位数营收增长，客户满意度超过90%，客户留存率达98%。 上述数据反映出两点趋势：一是“端侧智能+企业智能”的双轮驱动正在改变传统IT厂商的增长结构；二是AI时代服务与解决方案的重要性明显上升，客户更看重从咨询、部署到运维的全生命周期能力，而不再只关注单点硬件采购。对行业而言，这将深入推动硬件、平台、模型、应用与服务的融合，竞争维度也更趋综合。 对策：以“AI工厂”与端—边—云协同为抓手，提升可复制、可规模化交付能力 在个人智能领域，联想提出将推出搭载Lenovo Qira的设备与“天禧个人超级智能体”，并探索面向智能体的新形态终端，包括可穿戴设备、为智能体优化的PC与手机形态，以及个人算力中枢Kubit等，目标是让智能能力在终端侧更稳定运行，实现更自然的交互与更高频的场景覆盖。 在企业智能领域，联想强调将持续强化“AI工厂”能力，覆盖算力基础设施、数据、模型到智能体的全链条，形成可复制、可规模化的行业解决方案，并提供全生命周期服务。杨元庆指出，AI推理向本地与边缘迁移的趋势明确，AI推理服务器以及端—边—云基础设施架构是需要重点突破的环节。围绕企业市场拓展，联想提出通过Vector计划提升份额；云基础设施市场依托ODM+模式保持盈利，同时加快GPU数据中心市场布局。 同时，联想创投被视为创新支撑体系的重要组成。联想介绍，过去十年联想创投平均每年为集团贡献约10亿元，并投资培育多家上市企业，为技术与生态扩展提供外部动能。业内认为，在AI周期中，“自研能力+生态投资+伙伴协同”将成为提升迭代速度与场景落地效率的关键组合。 前景：“AI交付”成为新财年关键词，竞争将从产品比拼走向体系能力比拼 杨元庆将新财年定位为“AI交付”之年，即把个人智能与企业智能产品以更大规模交付到客户手中，完善生态体系，力争在混合式人工智能领域建立领先优势。面向国际市场，联想还计划在2026年加大营销与品牌投入，以FIFA官方技术合作伙伴身份服务世界杯并参与F1相关活动，提升全球品牌触达。 展望未来，AI PC能否带来持续换机与更高附加值，取决于智能体体验、隐私安全、应用生态与软硬协同效率；企业智能能否形成稳定增长，则取决于行业场景沉淀、交付质量、算力成本控制以及端—边—云架构的可运维性。随着更多厂商进入，市场竞争将从单一硬件或单一模型能力的较量，升级为“产品+平台+服务+生态”的综合竞争。对联想而言，把“AI原生”从战略表述转化为可验证的客户价值，将是其能否延续优势的关键。
在全球数字经济迈向智能化深水区的关键阶段，联想的战略转型反映了中国科技企业在新周期中的探索路径。其以硬件为基础、向服务与解决方案延伸的发展方向，不仅关系到企业自身增长，也为技术与商业如何更紧密结合提供了参考。最终成效取决于技术落地的质量与效率，也考验企业在持续创新上的长期投入与执行力。