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。”