聯想與英偉達聯手，企業智能或成2026年最大風口

整合了個人智能、企業智能與公共智能的混合式AI，才是打造個性化、多樣性AI，推動AI普及普惠的終極路徑。

文｜游勇

編｜周路平

01

聯想牽手英偉達，

瞄準混合式AI

美國拉斯維加斯，科技圈春晚CES正式拉開了序幕。

第一個高燃名場面出現在了聯想Tech World大會上。在拉斯維加斯，英偉達黃仁勛、英特爾陳立武、AMD蘇姿豐、高通安蒙等四位芯片巨頭的CEO當天同臺亮相，星光熠熠。

而在現場，聯想和英偉達公布了一項雄心勃勃的合作——“聯想人工智能云超級工廠”。它將幫助云服務提供商極大縮短“time to first token”AI部署的時間，同時可迅速擴展規模至十萬枚GPU，支持萬億參數級別的智能體和大語言模型。而英偉達的加速計算平臺將為這一計劃提供強大支撐，包括最新發布的下一代訓練與推理系統——NVIDIA Vera Rubin。

黃仁勛直言，傳統的基礎設施并非為如此大規模、高復雜度的人工智能應用而設計。而聯想人工智能云超級工廠專為高級推理、AI智能體以及兆瓦級大規模部署而設計，將AI基礎設施真正推向產業化，實現性能可預測、部署可復現、運維可管理。

而憑借聯想在全球范圍內設計、制造、集成與部署的端到端能力，云服務提供商能夠加速行動，企業也能在生產環境中真正信賴人工智能。

其實，作為“全球算力之王”的英偉達和“全球計算設備之王”聯想再度牽手并不令人感到意外。聯想與英偉達的合作已持續了近30年，而最近兩年，雙方合作的業務規模翻了5倍。雙方在現場還立下了一個Flag，“未來3年至4年內，聯想與英偉達的業務合作規模將實現翻四倍的目標。”

而這種緊密合作背后，是雙方對未來企業級AI發展趨勢的一致判斷和共同押注。

一方面，隨著AI在企業級市場的爆發，AI要在產業落地必須走混合式AI的技術路徑。另一方面，英偉達和聯想都在打造企業級的AI技術和產品。比如英偉達將其計算架構從blackwell升級到了vera rubin，以更好滿足企業級AI乃至物理AI的需求，而聯想則從服務器硬件迭代到不斷打磨混合式人工智能優勢集，幫助企業真實落地。

與此同時，為了支撐企業級AI落地，雙方都把目光投向了混合式AI的基礎設施。

在CES開幕前，黃仁勛與楊元慶還進行了一場“圍爐夜話”，除了回顧兩人過去幾十年的深厚友誼，當時雙方給下一階段人工智能的發展做了兩個預判：

其中一個預判是，隨著判別式AI、生成式AI走向代理式AI（Agentic AI），代理式AI系統的應用不再依賴于單一的云端模型，而是公有云上前沿大模型與企業、個人私有的定制化模型深度融合。而這種“融合”需要更強大的載體。另一個預判是，未來混合式企業智能將融合應用到全球產業的各行各業中。

與之前的生成式AI對算力和模型的需求不同，黃仁勛認為，現在的AI本質上是多模態的，它們理解語音、圖像、文本、視頻、3D圖形、蛋白質。它也是“多模型”的，意味著它們應該能夠使用最適合任務的任何模型。因此，它本質上是“多云”的，因為這些AI模型位于所有這些不同的地方。“換言之，由于未來的應用構建在AI之上，這就是未來應用的基本框架。”

這種現實也意味著，單一的AI模型或AI設備無法滿足用戶所有需求。聯想集團CEO楊元慶說，整合了個人智能、企業智能與公共智能的混合式AI，才是打造個性化、多樣性AI，推動AI普及普惠的終極路徑。

混合式AI正在成為企業智能的下一個風口。

02

破解企業智能難題，

聯想搬出一套優勢集

今年的CES，AI是所有廠商繞不開的話題，從智能汽車到具身智能，從個人智能終端到企業級AI應用，目之所及，核心都是AI。

不過，相比于消費級AI在前兩年的“全民狂歡”，企業級AI的需求也正在得到釋放。零一萬物創始人李開復就表示，2025年將迎來“推理Agent元年”，而其最大價值集中在to B場景。

IDC發布的2024年《全球企業級AI應用白皮書》也驗證了這一點，2024年全球企業級AI市場規模突破1200億美元，其中中國市場增速達38.7%，遠超全球平均水平。尤其是隨著Agent時代的到來，AI在企業場景中的價值進一步凸顯。

黃仁勛也提到，智能體應用大量涌現，下一個前沿趨勢將是這些技術系統地整合至企業智能，未來不僅屬于云原生AI，更屬于在數據源頭就近運行的企業智能與工業智能。

然而，企業落地AI的需求旺盛，但遇到了很多挑戰。根據《2025埃森哲中國企業數字化轉型指數》的調研結果顯示，46%的受訪企業正在規模化應用生成式AI。然而，AI火熱的另一面是，僅9%的企業通過生成式AI實現顯著價值轉化。

AI落地效果不佳的背后，企業正在面臨著來自算力、模型、數據以及行業knowhow的多重考驗。比如需要融合企業原有專用人工智能應用和基礎大模型；需要實現大模型的云端和本地的混合部署；需要實現企業商業數據與社會公共數據融合后的大模型訓練和調優；也需要實現企業算力平臺從通用算力向混合算力體系過渡。

企業級AI落地難給AI行業帶來了新的機遇。無論是大模型廠商、算力廠商還是傳統IT服務商，大家比拼的核心是誰能更以更加高效、穩定、低成本的AI算力與絲滑的AI模型部署服務，來讓AI真正為企業帶來效益和價值。

早在2023年，聯想便首次提出混合式AI戰略，并與英偉達共同提煉了一套混合式AI優勢集技術框架，然后借此能力幫助個人和企業打造超級智能體。如今，聯想的這一套思路，正在引領著行業的前進方向。

“企業不再滿足于基于通用信息或公開數據生成的AI結果，而渴望真正屬于自己的、量身定制的智能解決方案。”楊元慶說，“公共智能、個人智能、企業智能三者將共存互補，開啟混合式人工智能的新紀元。”

針對企業應用AI過程中存在的痛點和真實需求，聯想從上到下打造了包括混合式基礎設施、企業數據和知識庫、模型工廠、智能體平臺和人工智能服務五大能力層。

比如在算力層面，無論是出于業務需要，還是成本考量，企業采用多元算力已經成為主流，既有云（公有云、私有云、混合云）或者本地數據中心的算力集群來保障模型訓練的速度和效果，也有邊緣算力來支持端側模型的部署，實現推理運算。

聯想混合式AI不僅提供了涵蓋端邊云完備的算力資源，也通過智算平臺實現了異構算力的管理和調度。在今年的Tech world大會上，聯想還專門針對企業旺盛的推理需求設計了兩款全新的服務器，其中SR675i專為高吞吐量、低延遲的大規模推理優化設計，它可以將AI推理精準部署到企業客戶最需要的場景中，比如醫療影像數據的實時分析；而SE455i則將AI推理帶到邊緣節點——數據生成、令牌創建與決策實時發生的核心場景，比如零售行業的庫存預測。

在模型層面，企業需要多模態，也需要多模型，而不再依賴單一模型。比如在產品缺陷檢測這種簡單、高頻場景，采用輕量級模型；而面對生產調度、需求預測等復雜挑戰，則會調用更強大的先進模型。而聯想的模型工廠，基于企業數據和知識，不僅能提供最新的全尺寸模型，而且通過模型調度技術和模型編排器，實現用戶即時需求匹配最佳模型。

在數據層面，既有企業內部散落在各部門各設備上的數據，也有社會公共數據，多種數據的融合對大模型的訓練和調優至關重要。而聯想的混合式AI具備數據合成、增強及知識編輯、蒸餾能力，讓分散的、靜態的數據轉化為可被AI調用的動態資源。

在智能體層面，當前企業在智能體的開發上耗時長、效果不明顯，而聯想混合AI的智能體平臺，通過預制組件的方式給企業提供量身定制的智能體服務，不僅支持多智能體協同，也具備自動編排調度能力，將任務分配給最合適的智能體。

這套從混合算力供給到企業數據準備，從模型調用到智能體開發，再到形成人工智能解決方案應用庫的全棧布局，被聯想統稱為“混合式AI優勢集”。

它涵蓋了企業應用AI所需的全棧能力，也是聯想對未來的精準判斷。

“未來人工智能，不會依賴于任何單一的模型、芯片、設備或形態。”聯想集團CTO Tolga博士說，未來的AI將構建在多元模型與多元智能體之上，它將打通設備、邊緣、云端等場景，無縫服務企業和個人用戶。

事實上，聯想布局混合式AI，除了洞察企業落地AI的實際需要，也與聯想自身的業務邏輯息息相關。聯想不做上游的芯片，與全球的算力巨頭成為伙伴；不做基礎模型，但提供模型調優和全模型的部署。

這使得聯想在整個AI產業鏈中扮演著AI服務商的角色，底層有端、邊、云、網等完整的AI基礎設施，中間有模型工廠和智能體平臺，上層有智能體應用，通過整合AI應用落地所需要的全鏈條，可以充分發揮自身在混合架構整合、行業深度理解、靈活交付和綠色算力方面的優勢，致力于成為千行百業在AI時代最可信賴的”總集成方”。

而這種能力也恰恰是當下階段，整個AI在強調場景落地時亟需的一環。楊元慶說，聯想是全球唯一一家能夠大規模將自主設計、制造與全球化服務完整整合的企業。

如今，混合式AI已經進入價值兌現期。根據聯想集團發布的Q2財季報告數據顯示，AI業務創造的營收已占到其總營收的30%，其業務增長和利潤更多來自于AI。具體到各業務線，SSG的方案服務業務基于“聯想混合式AI優勢集”，已連續第18個季度實現雙位數增長，而ISG基礎設施方案業務作為聯想混合式AI基礎設施的重要載體，年比年也增長了24%。這些業績動能轉換的背后，聯想早已不是一家傳統的PC公司，已經向“AI基礎設施與應用公司”轉變。

黃仁勛在CES的演講中說，今天的英偉達早已不僅是芯片公司，背后是一套完整的全棧AI體系——從芯片、系統、基礎設施，到模型和應用。對于聯想而言，混合式AI優勢集其實也在遵循著相似的邏輯。

03

超級智能體，

打通企業AI的最后一公里

隨著人工智能從“判別式AI”到“生成式AI”，再到2025年開啟的智能體AI時代，企業對智能體的落地熱情高漲，一個顯著的變化是推理需求爆發，Token消耗量呈指數級增長。

黃仁勛在CES上說，智能體系統就是界面，企業AI正在被智能體系統徹底改變。

而針對企業應用智能體的需求，聯想的解法是基于聯想的混合式人工智能優勢集，構建了一個融合了超級和領域智能體的矩陣，并形成了AI解決方案的應用庫，打通Agent落地的最后一公里。

相比于個人智能體的“一體多端”（超級智能體天禧+手機、PC等終端），聯想在企業領域的智能體落地則是采用了“企業超級智能體+領域智能體”的布局，打破了數據孤島和AI應用生態割裂的難題。

其中，超級智能體有著統一的交互入口，負責任務的拆解、智能體的調度執行、效果的反饋優化等，相當于神經中樞；而各領域的智能體則與具體場景結合，相當于手和腳。而背后不僅基于A2A實現了智能體之間的通信協作，也通過MCP協議打通了AI與傳統的企業應用的銜接，從而實現在多智能體協同下，對復雜任務進行自主執行。

用楊元慶的話說，未來每個企業在水平價值鏈的各個環節以及所在垂直行業的獨特應用上都會構筑多個領域智能體，再由超級智能體統籌指揮。

這些超級智能體最后封裝成一套套行業解決方案，并且以人工智能應用庫的形式對企業輸出。目前，聯想人工智能應用庫已經沉淀了數百款經過驗證、隨時可定制的行業AI解決方案，覆蓋了零售、制造、交通和體育等多個領域。

聯想集團執行副總裁、SSG業務負責人黃建恒也在Tech World現場展示了幾個典型的應用場景，比如聯想的“AI工廠”解決方案，能快速、安全地將企業的數據轉化為行動，從銷售到供應鏈，從市場營銷到生產制造。聯想的機器人解決方案，已經為電力系統部署了AI賦能的機器人。它可以對整個電網進行巡檢，靈活穿行于各種復雜地形之中。

另外，聯想也與FIFA攜手打造了定制化的企業級知識助理——聯想足球AI超級智能體（Football AI Pro）。它能夠調度一整支 AI 智能體團隊，在 FIFA 的海量數據中高效搜索，并在數秒之內將最相關、最有價值的信息精準呈現。比如教練在下一場比賽前，提前評估戰術對陣的可行性；球員獲得個性化的比賽分析與反饋；分析師通過視頻片段，甚至3D虛擬形象，對球隊戰術模式進行對比分析。

而針對傳統AI項目落地時間長、不同行業的業務特性和預算存在差異等痛點，聯想也創新性地推出了兩種交付模式：

“超級工廠”交付模式主要應對有大量定制需求的客戶。客戶可以在智能體集市上對預制件進行線上體驗與適配，再根據業務需求進行選擇。從效果來看，“超級工廠”整體能幫助客戶實現7天POC驗證、2周私有化部署，較傳統AI項目周期縮短80%。在AI日新月異的當下，AI應用的速度往往決定了業務的價值。

而智能體即服務（AaaS）交付模式則更多針對需要便捷部署的中小企業的需求。聯想將智能體封裝為整體服務按照訂閱式模式提供給客戶，讓企業無需自行構建復雜系統即可調用智能體功能，助力中小企業零成本邁入AI時代。

不久前，聯想也成為首家通過信通院智能體即服務（AaaS）能力評估的企業。

從提出混合式AI的集團戰略，到搭建覆蓋全棧鏈條的混合式AI優勢集，最后在優勢集的基礎上結合企業知識庫，創建超級智能體和AI應用庫，聯想正在通過全棧布局，給企業智能提供了一條通往未來AI的新解法。