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01 走出Wintel傳統周期,邁入達鏈新周期
1、達鏈重塑科技增長版圖
科技產業唯一不變的就是變化。在全球半導體萬億銷售額的增長曲線里,可以清晰看到科技產業從供需兩端的算力演化路徑:
1)在算力供給側,摩爾定律將科技螺旋式發展規律進行了高度概括而得以出圈,市場也藉此準確理解英特爾、英偉達、高通、博通、臺積電等實則晦澀難懂5000億美元芯片巨頭。
2)近期產業變化最大的在算力需求側,甚至重塑了整個科技產業的敘事邏輯,而且隨著推理時代的到來,還將進一步巨變。
但需求側過于龐雜,并不好理解和把握。智能終端(PC、手機、汽車、服務器、交換機…)市場規模數萬億美元,如果再算上軟硬耦合的云、自動駕駛、人形機器人等形態則可能突破十萬億美元。
從對全球科技巨頭的跟蹤來看,我們認為分析方式應該錨定需求側中的核心驅動力。
可以清晰的看到,10年周期維度,最大風口已然生變——20世紀初的PC,2010S的手機,和現在的AI。換句話說,科技的節拍器,已經從操作系統+芯片(Wintel、OS),易主到了AI(GPU、大模型)。
隨之而來,科技版圖近3年最大的變化是,英偉達們正在重塑基礎設施公司增長動能,并衍生出達鏈這一最具成長性的新板塊。
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圖:從終端發展把握全球科技成長的脈絡
2、來自龍頭公司的財報驗證
在以英偉達為出發原點的新地圖中,我們可以沙盤演繹所有的智算基礎設施公司:能夠跟上AI時代大潮——變身達鏈的企業,已經或正在從傳統業務中華麗轉身,營收&利潤螺旋創出新高,并最終收獲市場的認可。
隨著臨近11月底,全球頭部智算基礎設施公司的最新季度業績基本披露完畢。我們發現,從美國、到日韓、再到中國,所有企業近期的財報都可以佐證以上論斷。
如工業富聯(不止是果鏈,更是達鏈)、思科(不僅是園區交換機、而是數據高速傳輸大腦)、博通(通信芯片轉型ASIC)、廣達(PC代工王者到機柜代工巨頭)……
這些傳統科技產業鏈龍頭,都通過財報撕掉“舊標簽”,重獲“新身份”。
并不是科技企業在追逐熱點,而是龍頭中的主觀能動者,扮演了AI算力拓荒潮的先鋒者。而后驗的市場先生,則根據財報對這些企業進行敘事重構。
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資料來源:各公司最新季報
3、從Wintel到達鏈,聯想集團也邁入轉型關鍵期
從最新的財報來看,聯想集團(HK:00992)也正在積極通過業務結構的轉型,告別“單押”Wintel的歷史,更積極轉型為達鏈,逐漸成為一家AI含量更高的公司。
在剛剛發布的2QFY26財年中,公司IDG、ISG和SSG三大業務均明顯受到AI驅動:
IDG(智能設備業務)營收1081億元人民幣,同比增長12%,這個分部是被被貼上PC標簽的業務,其實更大的變化在于AIPC的加速。其中AI終端的營收占比更是快速增至近40%。
ISG(基礎設施方案業務)營收293億元人民幣,同比增長24%,AI實現了多個季度的高速增長,如其中AI服務器實現高雙位數增長;液冷相關的營收實現了三位數的增長。
SSG(解決方案與服務業務)營收同比增長18%,連續18個季度實現雙位數增長,混合式AI解決方案驅動AI服務收入實現三位數增長。
正是由于AI原生計算框架打破了“操作系統+CPU”這一中心關系,所有頭部的ICT企業,在戰略重構上都極其類似。對聯想集團而言,財報顯示其也不再只繁榮于Wintel生態,而是成功捕捉到了AI基礎設施的增長機遇,成為達鏈生態中核心玩家。
所以從業務定性上來說,我們認為再把聯想集團定位成一個PC公司確實已不合時宜,更新的認知應該是AI基礎設施提供商。
市場更容易關注聯想集團的PC業務而忽略了其在AI時代達鏈的卡位;實際上公司已深度嵌入數據中心每一環:從服務器→ 網絡 → 液冷 → 部署&服務。聯想集團不再是“賣電腦的”,而是“算力基座”——從硬件到服務,從端側推理到云端訓練,全棧覆蓋。
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從業務定量上來看,聯想集團Q2首次披露AI業績: AI相關業務營收在總營收中的占比已提升至30%,同比提升13個百分點,增幅接近一倍。
得益于更高AI含量的ISG+SSG業務增速明顯高于IDG,達鏈已經明顯成為公司的第二增長曲線,帶來整體AI比例提升;且IDG業務中,AIPC和AI手機的占比也在提高。
預計未來ISG+SSG業務增速仍將高于IDG,IDG中的AI化仍在提速,聯想集團的AI含量將進一步向上擢升。
02 達鏈的下一步?混合式人工智能
如前述,科技版圖近3年的重構以英偉達為錨點,ICT環節也正在全面切向達鏈。
算力需求已經從大規模訓練向本地化推理結構性遷移,AI走向產業端和個人終端;看未來3-5年,科技行業最關切的問題已經轉變為:達鏈實現新舊動能轉換之后,將帶動AI的下一站通往何方?
我們觀察到:實現混合式人工智能,即toB和toC打通融合,是拓荒者們逐漸形成的共識。
1、 AI雙子星英偉達與OpenAI 最新動向:打破 To B 與 To C 的邊界
作為AI算力的絕對主角,英偉達正將AI 算力從B端的數據中心延伸到各類C端設備,從PC 到汽車、機器人和醫療設備,構建"端 - 邊 - 云" 一體化 AI 生態,如:
RTX PC 與工作站:全球超1 億臺 RTX 設備已成為 AI 終端平臺,專用AI Tensor Core 提供高達 3352 TOPS 算力,支持本地 AI 推理無需聯網;
2025 年 7 月發售口袋大小的超級計算機DGX Spark,提供 1 Petaflop 算力;
Jetson AGX Orin,提供275 TOPS 算力,專為自動駕駛和機器人設計;
而作為大模型和AI原生應用龍頭的OpenAI,作為另外一級,在偏軟的應用中,也描繪了對于未來AI應用的暢想——在遠期規劃的1250億美元營收中,OpenAI表示自己既要toB又要toC:
ChatGPT:全球最大的to C 原生型AI應用;
API:to B為主,提供優質大模型的接口,24年開始起量;
Agent:toB+ToC融合式人工智能,可以是個人助手,也可以是企業助手,26年進入爆發期;
新產品:新式全面應用場景,如Sora App、企業級AI工具、AI瀏覽器,27年進入爆發期。
AI雙子星英偉達和OpenAI在關于未來的藍圖中,都勾勒出了一個相當清晰的產業趨勢——融合式AI,即toB+toC是協同發展的。
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資料來源:OpenAI官網
這跟互聯網時代很不一樣,在互聯網時代,to B和to C有著清晰的分界線:to B主打專業性,收費高,高價低量的訂閱制SaaS成為主流,如SAP、Salesforce等;to C則高效簡潔,免費app如抖音微信實現網絡效應,靠廣告電商游戲等變現。
當大家用互聯網思路套殼推演AI時代發展脈絡時,則普遍發現舉步維艱。正如前文所說,AI是當前拓展智能邊界的最大力量,實現場景的全譜系覆蓋自然是其核心目標,to B和to C的界線因此就被模糊了。
所以做更廣泛、普適的產品——SmarterAI for all(人工智能普惠),逐漸成為2025年來AI產業界的前沿共識。
2、 蘋果與谷歌破冰的意義:To B 與 To C 必將融合發展
AI發展中,B端和C端不僅是界線的模糊,更呈現B和C端加速融合發展的趨勢。
因為,強強聯合才能做出更好的產品。蘋果和谷歌這兩個糾紛最大的科技巨頭,近期歷史性的合作,就是一例明證。
2024年及以前,這兩條路是分開的。最早谷歌、微軟、亞馬遜等面向B端的云企業做大模型,C端企業蘋果等也是自己做模型,并在自己的終端上實現AI化。
但實際效果卻不好,原因也不難理解,僅云側或僅端側,對使用者的滿足都有限。
根據最新消息,蘋果明年的AI手機,將依托于谷歌Gemini模型的B端能力。我們認為可能只有這樣,才能有效利用最強的B端智能+最強的C端智能,形成強強聯合的頂尖AI產品,消費者才樂意買單。
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圖:近期蘋果與谷歌合作新聞資料來源:新浪財經
從底層邏輯上來說,公共智能與私域智能的共存互補、混合并用符合AI的技術特征:
公共大模型具有海量知識、使用便捷等優點,但在隱私保護、數據安全、個性私域等方面先天不足;
將大模型在個人終端或企業數據中心/私有云上進行本地化部署,形成私域智能(包括個人智能和企業智能)作為補充。
3、混合式人工智能浪潮下硬件基礎設施的解法
不僅是上述幾家企業,實際上,混合式人工智能趨勢正在席卷全球:如Meta死磕智能眼鏡(結合硬件拓寬場景),字節發力做火山引擎(向to B切),特斯拉從造車到Robotaxi(C端消費者到獲取B端運營數據),等等—— 所有巨頭都在向 “融合AI”上狂奔。
在這個浪潮中的ICT企業能有什么作為?最好的研究樣本就是那些本身橫跨了toB和toC業務的龍頭,如華為、聯想集團、海康威視、大疆等。
基于數據可得性和轉型AI的堅決程度,我們以聯想集團為例分析混合式人工智能浪潮下硬件企業的解法;答案可以一言以蔽之:順應并賦能。
在B端業務(ISG和SSG業務分部),聯想集團切換成達鏈就是順應AI的時代趨勢,并以此為基礎更好地務企業就是賦能,具體而言,就是推進聯想集團混合式人工智能優勢在企業側落地。
如何賦能B端的企業?類似于當年亞馬遜的AWS業務幫助企業數字化和云化,簡單來說聯想集團就是幫助各行各業的企業快速高效的實現AI化,包括AI硬件和系統解決方案。
ISG業務(主要包括AI服務器、高性能存儲、液冷&交換方案,以及以此為基礎的一整套云基礎設施、企業級AI廠房解決方案),同時覆蓋云服務商與企業級市場,繼續實行云基礎設施(CSP)和企業基礎設施(E/SMB)并行發展的雙軌戰略:
對于要建立AI能力的企業,如何選配適合自己的硬件方案,其實有很深的學問。如千卡還是萬卡,是重算力還是重存儲,用風冷還是液冷?對于每一個實實在在的企業,在AI硬件落地時都是“個性化需求”。
針對大企業客戶和中小企業客戶的不同業務模式進行改善乃至再造。比如對零售公司,聯想集團落地的案列著重可拓展的邊緣AI解決方案,適配零售企業的多店模型;對于數據密集型的金融信息企業,則幫助其拓展存儲密集節點以支持計算網絡增長…
在系統解決方案(SSG)業務中,則依托“AI模型工廠、AI應用庫與AI服務”的核心能力,輸出更為系統化的混合云、人工智能和數字化工作場所解決方案。
具體來說,聯想集團需要在其AI工具箱中,找到最適配客戶的一款。如為電信公司提供基于Databricks的預測性人工智能平臺,為投資公司建立支持多云管理的私有云平臺,為建筑機械公司提供智能供應鏈智能體……
我們看到,以行業場景為抓手的AI解決方案正在進入可復制、可放大的階段。Q2中,聯想集團的SSG業務分部中AI服務收入實現三位數增長:
項目與解決方案服務業務及運維服務業務合計在SSG整體營收中的占比已提升至約60%;
同時,面向“即服務”趨勢,SSG在運維服務上繼續加速。TruScale的DaaS(設備即服務)實現營收同比增長43%,繼續保持強勁增長勢頭,IaaS(基礎設施即服務)收入實現55%的強勁增長,并加強模塊化服務以滿足客戶需求。
而在toC業務中,聯想集團是最早順應AI趨勢的龍頭企業。
作為全球第一的PC廠,聯想集團于2024年4月率先發布AI PC,此后又陸續發布了AI手機、AI平板等AI終端產品;2025年5月,聯想集團在上海發布“天禧個人超級智能體”,已實現終端的全面AI化。
最新財報也顯示,個人終端業務近2年的“順應AI”相當成功,也注入了新的增長動能:聯想集團PC市場份額達到25%,而其中Windows AI PC市場份額更高,達到31.1%,位居全球首位。此外,智能手機也在積極AI化,如Moto AI手機在消費端拓展了聯想集團的AI應用場景。
那如何在C端AI化中實現聯想集團賦能呢?這也不難理解,北美龍頭對于終端的理解始終隔靴搔癢,只有貼近終端的廠商才最了解消費者。以聯想集團為例,其4 億臺活躍設備所帶來的巨大流量入口和數據沉淀,是終端廠商區別于芯片廠、模型廠和系統廠最大的差異化優勢。
所以我們看到,系統廠商微軟在落地AI應用時必須非常重視與聯想集團的深度合作,這直接關系到他們的Copilot能不能很好的滿足消費者痛點;而英偉達在轉型終端時第一批合作廠商就選中了聯想集團,近期擴大與聯想集團的合作,換言之聯想集團C端業務的達鏈屬性也在增強。
不僅是賦能系統、模型和應用的北美巨頭,聯想集團還推進“一體多端”戰略,開放Smart Connect2.0生態,進一步促進了第三方設備的接入,賦能其他終端廠商。
總結來看,通過數年的努力(2024年順應AI浪潮后聯想集團的研發費用開始提速),聯想集團得以提供完整的混合式人工智能的ICT企業解法——構建了從智能終端、到達鏈、智能體、企業部署的完整的AI應用矩陣,并覆蓋個人與企業兩大核心場景。
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資料來源:公司財報
03 新敘事下,硬件企業的重估怎么看?
隨著“智能體”超越OS成為新敘事,市場勢必要對AI浪潮下的硬件企業逐一檢視。那哪些企業具有重估的潛力?
我們認為,轉型達鏈是必要條件,瞄準混合式人工智能則是充分條件。兩者滿足之后,其他的交給時間就好。
聯想集團顯然已經具備了必要充分條件: 從 Wintel生態的跟隨者,躍升為達鏈核心玩家 ;并且通過前瞻性升級到 “混合人工智能”戰略,形成端側+邊緣+云協同的新算力體系,增強在達鏈生態中的生態話語權。
當前其PE估值仍只在不到10倍的低位徘徊,顯得過于保守。
這個困擾,其實兩年前的工業富聯、一年前的思科和廣達,都經歷過。之前市場都將這類企業視為傳統公司,統一給不超過10倍的PE。這是由于,科技企追隨時代前沿的前瞻投入,與市場“不見兔子不撒鷹”的后驗,永遠存在的時滯。
工業富聯就是一個典型案例。富聯的最新標簽是“英偉達機柜代工龍頭”。其實當市場還在定義其為果鏈代工的2017年,工業富聯就已經是全球AI服務器龍頭了。
隨著AI出圈,錦緞作為比較早看到其敘事變化的觀察者(請參考2024年文章《工業富聯:從轉型挫敗到AI風口幸運兒》),也足足等待了一年半的時間,才迎來市場轟轟烈烈的重估。
何以偏見至此?就是因為時滯,在2024年公司已經有明顯業務重點升級的時候,市場仍認為其利潤主要來自蘋果產業鏈而持懷疑態度。
直到2025年開始,工業富聯連續三個季度凈利潤增速提速,市場才認識到其作為達鏈的爆發力——大象也能起舞,根據券商測算,其云計算分部收入占比,將從2024年的52.5%,提升至2027年的84.9%,新身份下,公司的估值也來到接近40倍。
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工業富聯的逆襲早已給出答案,財報數據就是打破市場時滯偏見的最直觀的方法。聯想集團Q1和Q2的財報,已經呈現撕下舊標簽、亮明新身份的清晰趨勢。
因此我們認為,對聯想集團的重估也將在時滯消散后確定性發生。類似于工業富聯,市場對聯想集團“轉身”的認可,也將隨著財報的披露而逐季提升,未來將走一條業務轉型—>財報驗證—>身份轉變的重估之路。
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