如何把AI趋势做进报表:杨元庆五年承诺的兑现路径

陈庆春/文

5月22日，联想集团交出了一份可以写进历史的财报。

2025/26财年全年（2025年4月1日-2026年3月31日）营收达5899亿元人民币，首次突破5000亿元人民币，同比增长20.3%；调整后净利润同比增长42.1%，增速约为营收增速的两倍。2025/26财年第四季度（2026年1月1日-3月31日）营收近1500亿元人民币，同比增长27.1%，创近20个季度最高增速；调整后净利润同比翻番，按照香港财务报告准则口径下的净利润更是去年同期的近六倍。

不仅如此，在AI 产业的大语境叙事下，联想集团还披露了一组更亮眼的数字：AI相关业务营收同比增长84%，收入占比大幅提升至38%，全年AI收入同比增长105%。

财报发布当日，联想集团股价暴涨了19.77%。

在全行业正陷入“AI砸钱无数、营收利润欠佳”的巨大焦虑时，联想把技术趋势，结结实实地做进了确定性的财务报表里。当下，市值与基本面同步攀升、AI趋势与兑现进度共振的局面，确实极其少见。但这绝非“幸存者偏差”。

这份财报的背后，是两条时间线在同一时刻完成了交汇：一条是 AI 产业周期，从“技术爆发”正式走向“产业落地”；另一条则是联想集团董事长兼CEO杨元庆过去五年战略兑现路径。

过去五年，杨元庆在每一个关键节点，都立下了清晰可查的公开承诺。

2021年承诺：成立 SSG 方案服务业务集团，正式宣布从硬件厂商向解决方案和服务提供商转型。结果：SSG连续20个季度实现收入双位数同比增长，全年营收首突100亿美元大关，经营利润率稳定在22%以上。

2022年承诺：净利润率翻番，未来五年研发总投入超1000亿元人民币。结果：净利润率从约1% 已升至2.3%，研发投入每年递增，已接近 1000 亿元。

2023年承诺：非PC业务占比持续提升，ISG 基础设施业务集团将高速增长，并持续改善利润。结果：ISG全年扭亏为盈，首次实现全年经营利润7300万美元，AI服务器项目储备扩大至210亿美元。

2024年承诺：打造混合式AI架构，对内实现"AI原生经营"，对外完成企业智能和个人智能的落地。结果：AI相关收入占比已达 38%。

2025年承诺：面对关税和供应链冲击，"市场份额不掉、利润不掉"。结果：全球PC市场份额升至24.4%，创15年来最大领先优势，净利润增速两倍于收入增速。

加拿大约克大学舒立克商学院2026年的一项最新研究揭示，CEO的公开承诺是一把双刃剑，它在建立投资者信心的同时，也可能使组织必须遵循特定路径，从而降低公司在变化环境中的适应能力。杨元庆显然选择了最高难度的玩法：把承诺变成公开的战略合约。而这份历史最好的财务报告，就是杨元庆跨越五年周期、穿透技术隧道后的“终极对账单”。

杨元庆曾在上个季度财报沟通会上说："我们要么成为塑造未来的颠覆力量，要么被他者颠覆。"

从“烧钱”到“买单”：

AI产业周期的红利传递

要真正理解联想的这份成绩单，仅看懂杨元庆的兑现路径远远不够，还必须将视线拉高，投向全球AI产业发展的周期中。

过去五年，AI 产业经历了从模型竞赛到价值落地的核心转折。如果以2024年为界，脉络会异常清晰。2024年之前属于AI的模型竞赛“基建期”，典型特征是：上游芯片独享暴利，其他层级仍在"预付款"。这一阶段，GPU、HBM、光模块、数据中心，成为整个 AI 产业链中最赚钱的环节。英伟达几乎成为这一轮周期中最核心的“税收层”。

红杉资本合伙人戴维·卡恩（David Cahn）在其标志性长文《AI的6000亿美元问题》中也算了一笔硬核的账：科技巨头们每向英伟达采购1美元的芯片，还必须额外花费至少1美元去买电、建数据中心、优化存储。应用层必须产生年化6000亿美元的营业收入，才能让整个产业链实现收支平衡。AI 收入的增长速度，远远赶不上整个行业 GPU 投入的增长速度。

2024年，行业进入 “冷静反思期”，企业发现单纯堆模型、拼参数无法解决实际业务问题，95% 的AI试点项目未能产生可衡量回报，“重技术、轻落地” 的泡沫逐渐破裂。

真正的分水岭在2025年悄然到来。AI 产业迎来关键拐点，正式迈入 “规模化落地、价值兑现” 的下半场，行业核心诉求从 “拥有大模型” 转向 “用AI解决实际问题”，企业AI部署率从2023年的6%飙升至2025年的70%以上。这一阶段，英伟达等芯片厂商依然是核心税收层，但AI红利开始向下一层传递。

摩根士丹利把这一阶段称为：“Second-order AI beneficiaries（第二波AI受益者）”。与第一波 GPU、HBM 等上游基础设施不同，第二波 AI 受益者的核心特征是：它们能够利用 AI 改造经营系统、提升效率、重构企业运行方式。换句话说：真正的重点，不再是谁拥有最强模型，而是谁能把AI变成收入、利润率和经营结构。

一个最明显的事实就是，Anthropic与OpenAI的热度互换。Anthropic在2026年4月宣布年化收入突破300亿美元，超过OpenAI的250亿美元。Anthropic依靠B端企业API，80%收入来自企业客户，毛利率超过50%；而OpenAI以C端用户为主，月活9.6亿的背后是每年预计140亿美元的亏损。

这两者之间的对比，恰恰说明了AI产业的重心开始从"我们怎么训练更大的模型"，悄然转向"我们怎么让AI真正用起来"。正如麦肯锡所描述的通用技术革命的历史节点——每一次重大技术革命，从基础设施建设到生产力真正释放，都有一个关键的中间阶段：落地服务商的价值窗口。电力革命如此，互联网革命如此，AI革命同样如此。这个阶段的特征是：基础设施已就位，但大多数企业还不知道怎么用好；能够帮助企业"跨越这道鸿沟"的服务商，才是当下最稀缺的角色。

2025年，联想集团恰好踩中了这一产业切换点。AI PC、AI服务器、企业级AI解决方案，联想的这些核心业务，恰好都处在"第二波红利"的核心地带。

在个人智能领域，联想推进端侧AI的落地，是全球首个发布 AI PC的厂商，也是最先落地个人超级智能体的厂商；在企业智能领域，联想依托混合式人工智能优势集的框架，持续扩充AI方案应用库，围绕重点垂直行业，以及混合云、数字化办公等水平场景，打造可复制、可规模化部署的AI解决方案。与此同时，联想也在持续强化GPU服务器、液冷基础设施以及AI服务能力，并完成对Infinidat的收购，显著加强了联想在高端企业级存储领域的技术实力。

相对应的，联想集团三大业务群，IDG（智能设备）、ISG（基础设施）、SSG（方案服务），在 2025 全财年均取得了非常亮眼的业绩增长：IDG营收同比增长17%，其中个人电脑与智能设备业务在第四财季营收同比增长26%，创下了5年来的最高增速；ISG营收超1360亿元人民币，同比增长32%，并成功实现全年盈利，其中AI服务器收入同比实现50%的高速增长；SSG营收达到177.5亿元人民币，连续20个季度实现双位数增长，运营利润率达22.4%。

这份成绩单，正是AI产业从 “模型狂欢” 转向 “落地丰收” 的必然结果，也印证了杨元庆五年前的精准判断：AI的终极竞争，不在模型本身，而在支撑模型落地的全栈能力。

事与势的近十年暗合：

“AI原生经营”重构

产业红利从来不会平均落到每一家企业头上。AI 产业周期决定了“势”往哪里走，然而企业真正能不能接住这股势，最终取决于“事”有没有提前做到位。

杨元庆不是在2022年看到ChatGPT之后才开始布局AI，而是早在大模型时代到来之前，就用将近十年的时间，完成了一场静水流深的“AI原生经营”重构，这才是杨元庆逐年兑现承诺的底气。从供应链到销售，从制造到服务，从内部运营到外部赋能，AI不是贴在联想身上的标签，而是渗透进它每一条神经的底层操作系统。

杨元庆在今年新财年誓师大会上说联想是一家AI原生公司。

联想集团董事长、CEO杨元庆在今年新财年誓师大会上强调联想是一家“AI 原生公司”。

这场重构的起点，比大多数人以为的要早得多。

2017年，当全球科技界还在热议移动互联网的下半场时，杨元庆在联想内部做出了一次关键决策：将供应链的智能化改造作为集团转型的“先导工程”。彼时的理由并不复杂，作为一家年出货量超过1亿台设备的全球制造商，供应链的任何一个节点出现波动，都会在整个系统中被放大为数以亿计的成本损耗。与其被动应对，不如主动用数据和技术重构供应链。

从那时起开始，Gartner全球供应链25强榜单将联想列入常客。到2025年，联想已11次上榜，最新排名全球第八、亚太第一。合肥联宝工厂也被世界经济论坛评为“灯塔工厂”。联想柔性、敏捷、智能的全球供应链，也成为其应对风险的最大确定性，这都是后话了。

如果说2017-2018年是“点状突破”，2019年则是一次系统性的战略升维。这一年，杨元庆正式提出联想的3S战略——智能物联网（Smart IoT）、智能基础设施（Smart Infrastructure）、行业智能（Smart Vertical）。这一战略的核心理念，用一个词概括就是“内生外化”：先在联想内部把智能化能力“长”出来，再将这些能力产品化、平台化，赋能给外部客户。

3S战略的另一层深意，是技术架构的明确化。杨元庆在多个内部战略会上反复强调一个框架——“端-边-云-网-智”，这实际上也是“算力+数据+算法”的AI重构。这个架构的核心思想是：智能化不是只靠云端算力，也不是只靠终端设备，而是需要在端侧（设备）、边缘侧（本地算力节点）、云端（中心数据中心）、网络（连接能力）和智能（算法与数据）五个层面形成协同。用杨元庆的话说：“未来的智能不是集中式的，是分布式的；不是单一的，是融合的。”

这一判断在2019年显得过于超前。当时主流的AI叙事是“All in Cloud”，大模型时代尚未到来，端侧和边缘侧的算力价值远未被市场认知。但正是这种超前的架构思维，为后来联想承接大模型浪潮埋下了伏笔。

事有巧合，时间拉回 2025 年，就在上周，英伟达 CEO 黄仁勋也提出了“分布式智能”，他的意思是，AI不只是跑在云端，而是必须在上下文所在的地方运行。“如果我所有的资料都在笔记本上，我需要AI帮我在笔记本上干活，那AI就得在本地跑。工厂里需要Agent跑在工厂里。医院里需要Agent跑在医院里。手术室里的AI不可能跑在别处，因为上下文在那里，行动在那里。自动驾驶的车，AI必须在车里。”所以，核心理念是"分布式智能"和"不限量智能"。

杨元庆与黄仁勋再一次跨时空，达成了共识。而一个月前，黄仁勋曾对杨元庆说：“属于你的时代到来了。”此言并不非客套。

自2020年开始，到2023年，这三年是联想“夯实全栈”的阶段。表面上，这是3S战略的落地执行期；实际上，联想的技术团队在暗处做着极为繁重的底层工作——统一数据平台的建设、异构算力的调度能力、端侧推理引擎的优化、边缘服务器的产品化，等等。

这一时期，有两个进展对未来产生了决定性影响。

第一个是“海神”液冷技术的成熟。AI算力的爆发必然伴随能耗的指数级增长，而液冷是解决这一矛盾的关键技术。联想在超算领域积累了十余年经验，海神液冷技术能把数据中心的PUE（电能利用效率）降至1.1以下，散热效率高达98%。当2023年大模型训练对算力集群的功耗提出前所未有的要求时，联想的海神技术成了AI服务器客户争相问询的“卖点”。这不是临时抱佛脚的成果，而是长期技术投入的自然溢出。

第二个是“内生外化”从理念走向规模化。联想将自己的供应链智能化能力打包为解决方案，对外输出给制造、零售、金融等行业的客户。与此同时，联想SSG（方案服务业务集团）的“臻算TruScale”即服务模式逐步成熟——客户可以按需订阅算力、按使用量付费，而不必一次性采购昂贵的硬件。这种灵活的服务模式，恰好契合了后来AI落地阶段企业“先试后买、小步快跑”的需求心理。

2023年底，大语言模型的爆发式进展让全球科技界重新审视AI的底层架构。在那一年的联想全球创新科技大会上，杨元庆第一次提出了“混合式AI架构”。这是一个经过联想自身实践、客户验证过的底层架构。

在2024年的年度誓师大会上，杨元庆正式发布了联想“混合式AI架构”的战略框架。与2019年的“端边云网智”相比，新框架的核心变化在于：明确了个人智能、企业智能和公共智能三个层次的协同关系，并给出了清晰的“算力分配原则”——80%的Token消耗（当时联想称之为“计算”）在端侧和边缘侧完成，20%上到云端。这意味着，联想不再只是“设备厂商”或“服务器厂商”，而是成为一家能帮客户做“算力分配决策”的架构服务商。即便是在2024 年，这一看法仍然被外界认为是概念炒作。

如今，训练集群的规模从千卡扩展到万卡，推理需求从云端向端侧蔓延，模型压缩和端侧部署成为新的技术热点。对联想而言，这不是“意外”，而是对2019年“端-边-云-网-智”架构的一次集体验证。

从2017到2024，七年时间，联想从一条供应链的智能化改造，走到了全集团AI收入占比38%的历史性节点。这不是“踩中风口的幸运”，而是“事与势相结合”的必然。

事，是联想在供应链、算力、服务、终端等各个维度上持续七年的底层建构；势，是大模型从训练走向推理、从云端下沉到端侧的产业浪潮。当两者在2024年交汇，联想的混合式AI架构恰好站在了浪潮的潮头。

从架构到报表：

混合式AI的因果链与未来红利

混合式AI的本质，其实并不是一个单纯技术概念。它真正解决的是：AI如何从“云上的能力”，变成“现实中的系统”。

杨元庆曾多次强调：未来AI不会是“一个超级大模型统治一切”，而是：公有模型+私有模型，端侧智能+云侧智能，共同协同构建个人 AI+企业 AI。这其实恰恰符合整个AI 产业正在演化的方向。

“云侧大一统”，在实践中遭遇了三个无法绕过的硬约束：成本、隐私、延迟。成本层面，顶级大模型每次推理的Token成本虽然持续下降，但当企业将AI融入核心业务流程，每天处理数百万次API调用、生成数千份报告、实时响应客户咨询，Token账单会迅速膨胀至难以承受的水平。

隐私层面，没有一家银行、一家医院、一家军工企业会把核心数据上传到公共大模型。企业AI必须能够部署在私有环境中，同时又能调用公共模型的泛化能力。这就是杨元庆反复强调的“混合式人工智能”——公共智能、企业智能、个人智能三者融合，而非割裂。

延迟层面，自动驾驶、工业控制、实时翻译等场景要求毫秒级响应，云端往返的时延不可接受。端侧推理是唯一解。

混合式AI架构，是杨元庆从产业第一性原理出发，确定的技术底座。但在当时，也就是 2024 年，大模型参数被越堆越高、Scaling Law 被多次放大，端侧AI被认为是极度不现实的事情。

混合式AI架构，第一次被验证的时间节点是，2025 年初 DeepSeek V3 的发布。当一个用更少算力训练出来的开源大模型，以惊人的效率完成了一度被认为只有千亿参数超大模型才能完成的任务时，整个行业的基础假设发生了动摇，即：公有云+超大模型的单一路径，并非唯一正确答案。端侧推理、私有部署、混合调度的需求，在DeepSeek爆发后的数周内，从一个"未来趋势"变成了企业IT决策者最迫切的现实议题。

然而，架构的优势不会自动变成报表的数字。它需要三个条件：产品化能力、规模化交付、生态化协同。

联想将混合式AI架构，拆解为可交付的三个层级：端侧提供个人智能体的感知与轻量推理，边缘侧提供企业私有数据的本地算力支撑，云侧提供超大规模公共智能的调用接口。这三层，分别对应联想的IDG（智能设备）、ISG（基础设施）、SSG（方案服务）三大业务集团，也因此成为联想承接 AI 产业周期红利的业务载体。（前文已描述具体的业绩情况，此处不赘述）

而且，AI 产业红利并未在这一季财报释放后见顶，相反，随着产业进入全新的技术周期，混合式 AI架构的永续优势才刚刚开始。作为“史上最佳财报”的底层逻辑，混合式AI架构将在更长的时间周期里，持续释放结构性的增长红利。

杨元庆在财报沟通会上预测：“新的一年里，AI PC会占到整个PC销量的50%以上。”这意味着，仅PC一项，联想每年将出货数千万台AI原生设备，每一台都是混合式AI架构的端侧节点，也是后续服务和解决方案的入口。

他还表示：“现在大概是70%、80%的AI基础设施GPU服务器被用于训练，只有20%-30%用于推理。我们相信未来可能会反过来，70%用于推理，30%用于训练。但这并不意味着训练所需要的基础设施会减少，相反的，依然会进一步增长。”这意味着，推理需求的爆发不是替代训练需求，而是在训练需求继续增长的基础上，叠加一个量级更大的增量市场。

大模型训练阶段，客户高度集中于少数几家超大规模云厂商。进入推理阶段后，情况完全不同，任何有数据、有用户、有场景的公司都需要推理算力，从AI创业公司到传统行业龙头，从区域云服务商到国家项目，客户群体呈现指数级扩张。因此，带来了Neocloud（新兴云基础设施服务商）需求的持续喷发。

杨元庆称，联想已迅速地从第一层超大规模的云厂商转向第二个层级的Neocloud。而且联想的“ODM+”模式和全球制造布局，恰好满足了Neocloud客户对定制化、快速交付、本地服务的复合需求。

资本界曾一度担心，未来一旦互联网应用大厂（腾讯、阿里、百度等）成功搞出超级应用（Killer App）并兑现了红利，是否会反向压榨硬件厂的利润？

现在的事实性趋势是：下游应用和 Agent 生态越火爆，用户每让 Agent 执行一次跨软件任务、每让可穿戴设备（如智能眼镜、挂坠等）感知一次世界，在云端和端侧消耗的“推理算力”就越是一个无底洞。互联网大厂在应用端赚到大钱后，为了保障响应速度与服务不崩溃，必须持续将利润转化为新的资本开支，回头继续疯狂地向芯片厂买芯片、向联想采购更高密度的异构智算与海神液冷网络。

“一体多端”是联想在智能设备领域的战略。

未来，当80%的Token消耗在端侧产品完成时，将必然在全球范围内引发一场“强制换机的超级周期”。

很显然，混合式AI架构能接住以上所有AI 产业周期变化传递而来的红利。

结语

巴菲特有一条影响深远的投资原则：“如果你不愿意持有一家企业十年，那你就不要持有它十分钟。”

杨元庆说：“我们很有信心利用最多两年的时间，把公司整体的营收规模提升到1000亿美元以上，而且能进一步改善盈利”。此时，联想集团即被推上承诺兑现的最后一段高潮。

然而，这不是豪言壮语。210亿美元的AI服务器储备、AI收入同比增长105%的增长惯性、三大业务集团全线盈利的结构韧性，这一切数字相加的成果，指向了一个确定性极高的发展区间。

联想今天最值得研究的地方，并不是一家传统 PC 企业的转型。而是：一家大型科技公司，如何围绕AI周期，完成自身经营体系重构。回头看杨元庆过去五年甚至十年的承诺，会发现它们几乎全部围绕一个核心：让联想成为AI原生企业，供应链AI化、组织AI 化、服务AI化、基础设施AI化、终端AI化。这些能力，最终共同构成了联想今天的混合式AI架构。而这，也成为联想能够承接第二波AI红利的真正原因。

联想今天的变化，本质上就是：它提前五年，站到了这个节点上。而杨元庆真正兑现的，也不只是某一个财务指标。他兑现的，是一家大型科技公司在AI周期里的转型路径。

兑现，是时间留给战略定力最公平的奖赏。（本文结束）

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