文｜风车车

排版｜小西

根据 IDC 日前的最新数据，联想在 2025 年第二季度以 24.8% 份额，登顶全球 PC 市场。

坐稳 PC 第一宝座的同时，联想正在 All   in   AI。去年年初，在联想集团 2024/25 财年誓师大会上，联想集团董事长兼 CEO 杨元庆宣布公司未来十年的新使命——引领人工智能变革。

|  为什么转型？ |

企业转型并非一个新话题，尤其是在制造业领域的很多大企业，都已经完成从单一业务拓展到多元化领域的转型。典型的公司有海尔、美的和小米等。

回到联想身上，从 20 世纪率领 PC 军团突围全球化市场，到收购 IBM PC 业务，作为中国第一家真正实现全球化的企业，联想拿下了全球 PC 销冠，也形成了全球供应链。

成功背后的原因其实并不难拆解，一方面是受益于产业链红利，另外一方面联想也有成功的企业竞争策略，即便这家公司曾多次陷入舆论风波。

不过这并不影响这家巨头既定的战略，相比外界声音，联想在成功之后更大的隐忧则是随之而来的 " 不得不转型 " 的问题。

把时间拉回到 2017 年，彼时联想 PC 王座一度被惠普取代、移动新业务也没真正成为第二增长曲线，尤其是 2016/17 财年，联想三大主营业务全线下跌，总营收缩水 4.2%。

往深层次看，联想的业务瓶颈在于，很多年以前一方面 PC 业务占比长期高达 70%，但全球 PC 市场连续多年萎缩，增长态势并不明朗。另外一方面，手机业务在收购摩托罗拉后也未能扭转颓势，而云服务则被新兴科技公司全面压制。

事实上，联想的矛盾既是行业问题，也有来自企业的内因，由于 PC 终端硬件发生了硬件形态、软件生态等方面的变化，行业竞争者也愈发在此赛道 " 针锋相对 "，单一靠 PC 难以维持企业的长期发展，产业红利总有消失殆尽的一天。

而联想自身的症结在于，移动互联网浪潮下，智能手机业务并未进入主流，某种程度上，联想错失了这一波可能带来巨大收入增量的风口。

但联想的确在谋划改变。

2017 年联想启动 " 三波战略 "，核心是将纯硬件厂商转向 " 设备 + 云 " 的 AI 服务商，当时的计划是三年投入 12 亿美元；到了 2019 年，联想确立了 "3S 转型 " 战略，即智能设备、智能基础设施、智能解决方案和服务，加快以解决方案和服务为导向的业务转型，建立多元化业务矩阵。

来到 2025 年，宣布联想进入 " 第五次再创业 " 周期，这是联想在 AI 战略上探索之后，对 AI 更坚定地加注。早在 2023 年，联想就喊出了 "AI for All" 的口号。在此之下，其全球 60% 研发资源投向 AI 模型和智能工厂，并新设了 CTO 办公室与智能体军团。

公开资料显示，联想成了一家 3S（智能产品 / 智能基础设施 / 方案服务）全栈服务商，这既然是拥抱时代的体现，某些方面，也是不得不转型的结果。

只是到了如今，联想更想做一家 AI 企业。

|  All in 混合 AI  |

与其他不少厂商的 AI 战略不同，联想更加聚焦混合式。

具体看，杨元庆曾在两会期间直言："AI 必须向实而生。" 再考虑到联想业务的 B 端与 C 端的差异性，不难看出，联想 AI 战略内核更多指向了——混合式人工智能。

" 联想的未来十年，将聚焦混合式人工智能。" 换言之，联想集团将以 " 混合式 AI" 作为未来十年的战略主轴，以 " 个人智能 + 企业智能 + 公共智能 " 融合为基础，构建差异化技术路径与产品解决方案。

外界好奇的是，联想为什么选择混合式路线商业策略？这只是因为联想业务的属性决定的吗？

公开资料显示，联想认为，用户个人的数据、信息，或者企业私有的数据与公共智能模式存在天然的信息壁垒，只有把理解用户意图的个人智能，与企业私有云或本地数据中的企业智能以及公共智能相结合，才能在利用云端强大算力的同时，保障隐私安全和个性化服务，而这是联想可以进行有益探索的机会路径。

由此，杨元庆的想法是，AI PC 量产上市，企业 AI 解决方案广泛部署，AI 服务深入行业落地，全面覆盖设备、基础架构与服务三大业务板块。这也意味着，联想试图从硬件制造商向 AI 驱动解决方案提供者全面转型。

应用落地领域，在个人智能场景中，天禧生态已接入 1700+AI 应用，医疗、法律、教育等专业领域全覆盖。智慧城市场景中，联想集团已经与福建武夷山、湖北宜昌、上海虹口及内蒙古呼和浩特市达成战略合作，将 AI 技术注入到智慧城市建设中。

结果上，联想的 AI 战略初见成效。例如，推出搭载 Moto AI 的首款 AI 折叠手机、个人及企业级 AI 超级助手，联想集团内，智能设备集团（IDG）去年全年实现营同比增长 13%，PC 全球市占率扩大至 23.7%，基础设施方案集团（ISG）全年实现营收同比激增 63%，方案服务集团（SSG）全年实现营收同比增长 13%。

其实，细致拆解来观察，联想的 AI 谋略中，智能体是被高频次提及的词汇，这是否意味着，联想在此方面会有更大的思考？

|  智能体会是新突破吗？ |

杨元庆曾在 2025 创新科技大会会后接受采访时表示，" 可能今天大家认为联想是卖设备的，PC 也好，手机也好，服务器也好，可能在未来我们就是一个以智能体的业务为核心的企业。"

客观地讲，即便 AI 智能体尚在演变过程中，但它对整个 AI 产业促进作用却不可忽视，尤其在带动边缘计算设备需求增加上，会推动 AI 终端部署从云端向本地进一步下探。 

得出这一观点并非没有道理，近几年将会是智能体商业化元年。来自德勤的调查数据表明，2025 年会有 25% 使用生成式 AI 的企业部署 AI Agent，2027 年会增长到 50%，IDC 同样预测认为，到 2028 年，至少 15% 的日常工作决策将通过 Agentic AI 自主做出，33% 的企业软件应用程序也将包含 Agentic AI。

在此背景下，包括英伟达、百度、OpenAI、字节、荣耀等在内的诸多科技巨头已经推出了基于自身的各种应用体，比如荣耀前 CEO 赵明曾在荣耀 Magic7 系列发布上宣称打造了全球首个搭载智能体的操作系统，并衍生了 YOYO 智能体，还为现场观众点了 2000 杯咖啡。

这意味着，智能体会大有作为和爆发空间，而联想的智能体还需要进一步表明，用户需要的将会是更高层级的 AI Agent，它要求电脑等产品不仅仅限于生成式的 AI 对话、回应，它可以调动端到端的资源，去充分理解人类的图像、语音、文本等多种形式的信息，进而形成在复杂状况下的自主决策，若是在 Agent 协同框架下，还可以与其他智能体（多模态智能体）进行协作。

就目前而言，联想在智能体落地与应用方面是有成效的，但这一领域仍充满隐忧。

联想凌拓 CEO 杨旭曾发表署名文章《共筑 AI 生态沃土：以开放协同释放智能时代数据价值》，谈到 AI 浪潮下，产业面临两大瓶颈，即数据治理效能不足和生态协同壁垒高。

有意思的是，该观点认为，" 生态协同壁垒高——技术孤岛导致算力、存力与网络资源无法高效协同。"

如果仅以 PC 为例，目前包括华为、联想在内的诸多厂商的品牌都在试图解决边缘生态协同的问题，以实现软硬件协同，多功能办公，不过用户的需求对体验有着极致追求，实际上也在产品技术上考验着包括联想在内多个厂商的 AI 智能体的成效。

进一步讲，今年 5 月，联想推出新的个人智能体天禧，不过此前联想 AIPC 搭载的是 2024 年 4 月推出的联想小天。

此外，联想在 Creator Zone 等软件套件也有推新，不过客观看，一些套件功能与市场上的主流产品之间没什么差异化，在生成图像、文本、视频形式的内容，制作 PPT、总结文档、生成会议纪要等方面的应用也比较中规中矩。

反过来看，这些功能在行业或者市面上十分常见，对于一些选择 PC 的用户而言，恐怕更多的还考虑 PC 品牌本身的因素，至于 AI 智能体在购买决策中充当多大的角色实则不得而知。显然，AIPC 企业不等于 AI 企业，也不能完全表明 AI 智能体获得了绝对的成功。

基于联想集团财报的信息，AI PC 在中国市场笔记本总销量中占比达 16%，市场期待联想在 AI PC 领域的先发优势能快速转化为利润增长，但实际占比 16% 的渗透率尚未形成较大规模效应，也就是说这条路还有很长路要走。

原因在于，目前 PC 业务仍然占据联想重要营收占比，但在当前高端机型 AI 功能激活率超过 30% 的背景下，整个行业的 AI PC 产品尚不具备颠覆式创新成果。

与之对应的是，英特尔发布的调研也显示 78% 用户认为 AI   PC 的使用效率低于传统 PC。此外，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的观点是，AI PC 的主要困境在于 AI 生态在 PC 终端上的不健全，用户为之买单的意愿还不足。

而对于商业创新，大众往往更关注的是底层逻辑和核心技术，尤其对很多中国公司而言，大多数网友已普遍习惯地把这种 " 横空出圈 " 的技术与之前或者国外企业进行对比。稍不注意，第一个吃螃蟹的团队要么面临的是众口声伐，要么是众人追捧，显然如同智能手机一样，目前 AI 智能体在各类应用场景的落地，还没有现象级的颠覆式的技术创新产出。

挑战还不止此，外部竞争亦十分焦灼。

随着 PC 领域迎来鸿蒙问世，实现在硬件形态、操作系统等方面的产业边界创新，从目前华为中国区业务的快速成长态势看，将对联想形成竞争压力。

去年，华为在国内市场的台式机与笔记本出货量增速超过 15%，而联想则负增长 12%，伴随着今年 PC 领域新操作系统的现世，未来 AI   PC 产业从技术探索向终端应用落地过程中会存在比当下更为激烈的竞争。如同新能源汽车一样，头部品牌的压力往往来自新势力的入局，因为消费者实际上将拥有更多的选择。

除开上述的 C 端领域，B 端方面，联想智能体面临的挑战是，如何形成更大规模的商业化回报？

公开资料显示，目前智能体在落地应用上初见成效，整个联想的智能产品矩阵覆盖个人、企业、城市全场景，并接入了上千个应用。不过当前尚需突破和解决的问题是，怎样拥有更多的订单。据智能超参数整理的公开数据，去年大模型中标金额方面，主流份额依然被头部的几家占据。

此前，联想中国区政企业务群 AI 工作站总经理陆远曾明确表示，推出完整的智能体方案，大家会面临横跨软硬件的测评成本、大模型的产品化周期长、订单转化较慢等三大挑战。

此番言论背后的道理在于，AI 智能体等技术对厂商的适配效率提出了考验。由于强化学习、端侧模型的技术路线需要不断迭代升级，独立软件开发商和企业都得付出较高的学习、实验与训练成本，这给企业推进大模型本地化部署带来了不小的压力。

如果再深层次的挖掘痛点，站在行业视角，企业押注智能体繁荣的背后的核心痛点是，" 本地设备算力有限，难以支撑高并发、高算力需求的智能体任务，尤其是需要大量 GPU 运算的工作，普通办公电脑根本无法应对；同时，智能体执行任务时往往占用本地计算资源和操作权限，严重影响用户体验。"

不可否认一些从业者或者项目方会担忧智能体是否会带来 AI 幻觉与错误决策、数据泄露等风险，因为 AI 智能体在调度或者生成内容上，不排除存在事实错误，或对指令产生误解，进而引发一系列的项目风险。

因此，这些问题尚需要包括联想在内的整个产业链携手攻克。

以 AI 为主营业务的企业都在加速快跑，生怕落得下风，联想亦是如此，作为硬件厂商巨头，押注 AI 的联想会走出一条怎样的路，这个答案不仅在联想人心里，也将写在市场里。

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