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【央视新闻客户端】
作者 Easter 本文约3600字
2026年 ，赤马之年将至 。
在AI热潮席卷全球四年之后，这个行业正悄然进入一个新阶段：从资本密集的模型训练竞赛 ，转向以商业化效率为核心的变现时代 。
2022年末 ，ChatGPT的横空出世点燃了全球对生成式AI的狂热，科技巨头们随之投入数千亿美元 ，用于构建更大 、更复杂的模型。而到2026年初 ，投资者和企业高管的关注点已明显转移，他们不再满足于炫目的技术演示，而是追问一个更现实的问题：这些巨额投资何时能转化为可观的收入和利润？
在这一转变中 ，混合式AI的架构正逐渐成为主流共识 。
混合式AI结合云端大模型的强大能力与端侧、边缘设备的本地计算 ，旨在以更低成本 、更可控的方式将AI嵌入真实业务场景 。联想集团，作为全球最大的个人电脑和工作站供应商 ，正凭借其庞大的装机基础和端到端交付能力 ，在这一新阶段脱颖而出。
12日，联想公布了截至2025年12月31日的2025/26财年第三财季业绩：集团营收达到1575亿人民币 ，同比增长超过18% ，显著高于市场一致预期的同时再创历史新高；经调整后的净利润同比增长36%，超出市场预期32% ，利润增速更是达到营收增速的两倍 ，展现出联想集团在复杂环境下持续兑现承诺的韧性与确定性。
过去一个季度，行业面临存储芯片等关键元器件价格快速上行 、供需波动加剧、AI周期可持续性等多重挑战 。联想不仅兑现了此前向市场明确释放的“收入双位数增长并盈利”承诺 ，还凭借自身在供应链管理、运营能力与整体韧性上的综合优势 ，以一份“说到做到 ”的成绩单正面回应了外界关切 。
可以说，联想的混合式AI战略并非追求单一技术指标的绝对领先，而是占据了AI变现路径上最有利的结构性位置：接近真实客户 、具备稳定的出货量 、持续的服务能力。
资本退潮后 ，AI 要学会算账
要理解为何混合式 AI 和联想会在此时成为焦点 ，首先必须审视过去三四年 AI 产业的演进轨迹 。
自 ChatGPT 横空出世以来，科技巨头微软、谷歌 、亚马逊 、Meta等展开了一场史无前例的资本开支竞赛 。数千亿美元被投入到数据中心的建设和 GPU 的采购中。这一阶段的主题是占位——谁拥有最强的模型 ，谁就拥有未来 。
然而 ，到了 2025 年，尽管模型能力仍在提升 ，但边际效用递减的规律开始显现 。对于企业客户而言 ，通用大模型LLM虽然惊艳，但随之而来的数据隐私担忧、巨大的推理成本以及高昂的延迟 ，成为了 AI 大规模落地的最后一公里障碍。
投资者的耐心是有限的 。越来越多的人们察觉一个令人不安的数学问题：目前 AI 基础设施的投入与实际产生的 AI 软件收入之间存在着巨大的鸿沟 。如果 AI 不能从昂贵的玩具变成生产力工具 ，这场繁荣就难以为继。
产业发展的重心正在发生剧烈迁移：从训练（Training）转向推理（Inference） 。
训练是创造AI大脑的过程，它是集中式的 、一次性的 、极度昂贵的；而推理是使用AI大脑的过程 ，它是分布式的、持续性的 、对成本极其敏感的 。当 AI 进入变现阶段 ，多数算力需求将来自于推理。
在这个阶段，竞争的关键指标不再是谁拥有更多的 H100 显卡，而是谁能以最低的成本 、最便捷的方式 ，让用户每天调用 100 次 AI 功能。
这正是市场风向转变的根本原因 。纯粹的云端 AI 模式在面对数十亿用户的日常高频调用时 ，面临着难以承受的带宽成本和能源账单 。市场迫切需要一种更经济、更落地的解决方案。在这个从云端造梦到地面淘金的过程中，那些离客户最近 、拥有物理交付通道的企业 ，掌握了变现的主动权 。
谁掌握入口 ，谁就有AI分发权
在 AI 的变现战役中，拥有算法并不等于拥有收入 。历史证明 ，技术的发明者往往不是最大的商业受益者 ，技术的分发者和整合者才是。
在当前的 AI 商业生态中，什么样的企业最受欢迎？答案是能够覆盖广泛客户 、具备全球供应链韧性、且拥有规模化交付能力的厂商 。
这正是联想集团被重新估值的核心逻辑 。作为全球最大的 PC 制造商、领先的服务器提供商 、拥有完整智能终端产品线的巨头 ，联想并非在参与一场“谁的模型参数更大 ”的虚荣游戏 ，而是在构建 AI 落地所需的实体网络。
想象一下，当一家跨国银行决定为其 5 万名员工部署 AI 助手时 ，他们不会仅仅购买一个 API 接口 。他们需要的是 5 万台能够本地运行 AI 模型的 PC ，需要的是配套的私有边缘服务器来处理敏感数据，需要的是一整套从硬件到底层的维护服务 。
这就是联想的护城河。联想在全球拥有海量设备装机基础，这不仅仅是硬件资产 ，更是 AI 的天然入口 。在 AI 变现阶段 ，硬件即平台 。每一个键盘 、每一个屏幕、每一个工作站，都是 AI 与现实世界交互的触点。
联想大力推行的AI PC战略 ，常常被误解为一次简单的硬件升级 ，实则不然，这是 AI 普及的一只特洛伊木马。
通过在 PC 终端集成本地 NPU和异构算力 ，联想实际上是将推理成本从云端转移到了端侧 。对于用户而言 ，这意味着更快的响应速度和隐私保护；对于产业而言，这意味着 AI 的使用成本被大幅摊薄 ，从而使得大规模变现成为可能 。
在这个逻辑下 ，联想不再是一个传统的硬件组装商，而是一个算力运营者 ，将昂贵的云端算力 ，搬运并储存在数以亿计的终端设备中，使其触手可及。谁拥有最稳定的出货量，谁就拥有最广阔的 AI 土地 。
在这个维度上 ，联想的全球渠道网络和供应链能力 ，构成了其他纯软件公司难以逾越的壁垒 。
财报数据来看，第三财季 ，联想AI PC收入同比增长39% ，平均售价达845美元，显著高于行业平均水平 ，为盈利能力提供结构性支撑。联想也在多终端布局上持续扩展个人智能入口：截至第三财季末 ，联想与摩托罗拉AI设备全球激活量中，PC与智能手机各占约一半 。随着超级智能体Qira后续逐步预装并规模化落地 ，联想个人智能生态的飞轮效应有望进一步放大 。
混合式 AI ，可复制的盈利模型
如果我们深入剖析 AI 变现的终极形态，会发现混合式 AI并非一种技术妥协 ，而是商业上的最优解。
目前 AI 商业化面临两个死结：一是成本 ，云端推理太贵；二是信任，企业不敢将核心数据传上公有云 。
混合式 AI 的核心在于分级处理：简单的 、个人的 、隐私的任务在端侧的手机、PC上完成；复杂的 、需要宏大知识库的任务在云端完成；而企业的敏感业务流程则在边缘侧完成 。这种架构的商业含义极其深远，它让 AI 进入了一个可复制的盈利模型。
对于联想而言 ，混合式 AI 将其业务从单纯的卖设备转变为卖能力 。通过端-边-云的全栈布局 ，联想能够为客户提供一种交钥匙的 AI 解决方案 。
不同于初创公司那种要么通过 IPO 一夜暴富 、要么一切归零的二元结局，联想在 AI 变现阶段扮演的是一个稳态收益者的角色。
其一 ，硬件周期的内生增长： AI 对端侧算力的需求 ，正在强力驱动 PC 和服务器的换机周期。这不是概念炒作，而是物理性能的刚性需求 。Windows 10 的停止服务配合 AI 应用的爆发 ，将为联想带来确定性的硬件收入增长 。
其二 ，边缘计算的蓝海： 随着 AI 进入工厂、医院和零售店，边缘计算服务器的需求正在爆发。联想在 ISG（基础设施方案业务）的布局 ，使其精准卡位在这一增长点上 。企业需要的是盒子里的 AI ，而不是云端的 AI，这正是联想擅长的领域 。
其三 ，从设备到方案的黏性： 混合式 AI 极其复杂 ，企业很难自行组建。联想通过 SSG（方案服务业务）提供混合 AI 的部署 、维护和咨询，将一次性的硬件销售转化为持续的服务收入 。这种收入流具有极高的抗周期性和利润率 。
第三财季，联想AI相关营收同比增长72% ，占集团总营收比重提升至32%。其中 ，AI PC收入同比增长39%，AI智能手机收入同比暴增202% ，AI服务器收入同比提升59% ，AI服务收入同比增长127%，且其占SSG总收入比重同比提升6.2个百分点 ，推动集团业务结构持续向高价值方向演进 。
联想的混合式 AI 战略 ，体现了一种深刻的技术实用主义 。它不追求在某一个大模型榜单上霸榜，也不追求发布最炫酷的 Demo。它追求的是当 AI 成为像电力一样的基础设施时 ，联想是那个铺设电网 、制造电表、并确保电流稳定输送到每个家庭的公司 。
在商业历史上 ，这种处于中游的 、连接技术源头与最终用户的角色，往往拥有最长久的生命力 ，联想正成为 AI 时代的织网者 。
其实 ，当我们回顾科技史，会发现一个有趣的规律：技术的爆发往往由激进的创新者点燃，但技术的普及和商业化红利 ，往往由那些稳健的巨头实现。
AI 产业正在经历它的诺曼底登陆时刻。空袭（大模型训练）已经结束 ，现在是地面部队（端侧与边缘设备）推进的时候了 。
在这个阶段，市场不再需要更多的空想家 ，而是需要能够将 AI 技术转化为财务报表上实实在在收入的执行者 。联想集团凭借其混合式 AI 的战略定力 、全球化的供应链网络 ，以及对企业客户痛点的深刻理解，证明自己不仅是 AI 时代的参与者 ，更是这一新商业秩序的构建者。
联想的价值 ，不在于它是否开发了最聪明的 AI，而在于它正在将 AI 变成一门生意 ，一门可持续、可规模化、可盈利的生意 。对于投资者而言 ，在一个充满不确定性的 AI 泡沫时代，这种确定性的变现能力 ，才是最稀缺的资产 。
联想集团董事长兼CEO杨元庆指出 ，“展望未来，随着人工智能深度融入个人的日常生活和企业的运营发展，我们将持续推动混合式人工智能来把握人工智能普惠带来的机遇 ，加速增长并进一步改善盈利 ，为股东创造长期可持续的切实回报。”
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