Lenovo Innovation World 2026 发布会现场

一台更像 " 个人 AI 工作站 " 的笔记本

在 "AI PC" 经历两年参数竞赛后，联想在柏林给出的新答案并不是再添一项会议摘要功能，而是把此前主要属于桌面 AI 工作站的算力结构压进高端笔记本：Grace CPU、Blackwell RTX GPU、CUDA 软件栈与大容量统一内存进入同一平台。

联想和英伟达给出的数据显示，这套平台 FP4 AI 性能最高可以做到 1 PFLOPS，本地大模型最高来到约 1200 亿参数，并支持 100 万 token 上下文。放在一台笔记本上，这组规格已经相当夸张。

不过这里有个前提。" 最高 1200 亿参数 " 更多代表平台能够装下并运行这个规模的模型，实际跑起来是什么速度，还得看具体模型、量化精度、内存占用以及软件优化。换一个模型，体验可能就不一样，所以不能只看 "1200 亿 " 这个数字。

过去两年聊 AI PC，TOPS 几乎是绕不开的参数。这次到了联想现场，我们发现厂商开始讲更多 TOPS 之外的东西。

本地模型越做越大之后，问题也不只是算力了。模型首先得装得进去，运行过程中还要不断读写数据，这时候内存容量和带宽都会跟着吃紧。尤其是传统独显，很多时候 GPU 还没真正跑满，显存已经先顶不住了。

RTX Spark 采用统一内存之后，CPU 和 GPU 可以使用同一块更大的内存空间。对于本地模型来说，能装下多大的模型，开始变得和 " 算得多快 " 一样重要。代码、素材或者企业内部文档需要留在本地处理时，这套架构也有了更多发挥空间。

" 真正的变化不是笔记本跑分更高，而是它第一次有机会承接完整的本地 AI 工作流。"

发布会现场的大屏幕上，AMD、英特尔、NVIDIA 和 Qualcomm 四家的 Logo 被放在了一起，这也基本说明了联想现在的思路。

RTX Spark 被放到了高性能本地 AI 和创作这一档，AMD、英特尔和高通则继续出现在其他不同定位的产品里。联想没有把 AI PC 押在单一芯片平台上，而是根据性能、功耗、产品形态和商用需求继续铺开不同路线。

联想—英伟达合作，卖点不只是 GPU

但现场这台机器并没有想象中那种移动工作站的 " 块头感 "，联想还是把它做进了相对轻薄的机身里。

Yoga Pro 9n 是一台 15.3 英寸笔记本，机身最薄 16.7 毫米，重量约 1.65 千克，X Power 散热架构可以支持最高 80W TDP。屏幕是 2.5K、165Hz 的 PureSight Pro OLED，另外还有 920 万像素红外摄像头和支持手写笔的触觉 Force Pad。

从这套配置也能看出来，它并不只准备拿来跑 AI Demo。剪视频、3D、写代码，包括折腾本地模型，基本都在这台机器想覆盖的使用范围里。

现场还有不少关于 AI Agent 的演示。按照联想和英伟达的设想，以后的 AI 不只是回答一个问题，还可以让几个智能体在后台一起工作，甚至自己调用不同应用完成任务。

不过现在下结论还早。现场 Demo 做出来是一回事，真正放到日常使用里又是另一回事。比如 Windows 能开放到什么程度，常用软件是否愿意接入，以及 AI 可以替用户操作到哪一步，这些问题不解决，很多体验可能还是只能停留在演示里。

换句话说，机器可以买到，软件这部分还得继续等。

按照英伟达 9 月 3 日公布的时间表，首批 RTX Spark Windows PC 会从 2026 年 10 月起陆续上市。

不过 Yoga Pro 9n 和 Yoga 9n 2-in-1 什么时候正式开卖、卖多少钱，联想目前还没有给出具体答案，只表示会在之后公布。因此现在可以确定的是产品已经正式发布，但距离真正进入消费者手里，还有一段时间。

同一底座，两种创作方式

Yoga 9n 2-in-1 还有个挺特别的设计，手写笔不只可以在屏幕上用，触觉 Force Pad 同样支持手写。

实际用起来，这块触控板不只是拿来移动光标。剪视频的时候，可以把时间线或者常用操作挪到下面，主屏继续看画面；批注文档、随手画几笔，也可以直接落笔，不用一直伸手去点屏幕。至少从现场体验来看，它比单纯给屏幕加触控多了一些实际用途。

Yoga 9n 2-in-1 将 NVIDIA RTX Spark、16 英寸 PureSight Pro OLED 与双表面手写结合

Yoga 9n 2-in-1 给人的感觉也不太像是 " 又多了一块能写字的地方 "。联想更像是在重新分配屏幕和触控板的工作：上面负责看，下面负责操作。放到剪辑、绘图这些场景里，确实比手在键盘、触控板和屏幕之间来回切换顺手一些。

概念机在回答另外两个老问题

Project AeroBlade 是现场另一台很吸睛的机器。

这是一台 14 英寸概念本，机身厚度不到 10 毫米。重量方面，发布会现场给出的说法是 " 低于 1 千克 "，随后联想英文新闻稿又把数字更新到了 830 克以内。

它还有一个不太常见的地方——里面没有传统风扇。联想和 Frore Systems 合作，把 Lenovo Active Flow 固态主动散热方案装进了这台概念机。

超轻薄笔记本一直有个很现实的问题：机身越薄，散热越难做

AeroBlade 这次干脆换了一种方式。传统旋转风扇被 AirJet 固态主动散热模块取代，没有扇叶转动之后，噪声、进灰以及机械结构占用的空间都有机会进一步减少。

不过它毕竟还是概念机。现场看到 830 克、不到 10 毫米的数字确实很亮眼，但概念机做得薄是一回事，量产又是另一回事。长时间跑高负载会有多热，续航能撑多久，最后还能不能保持这样的重量，都得等真正的产品出来再看。

发布会当天还有个小细节。现场屏幕写的是 " 低于 1 千克 "，而联想之后发布的英文资料把重量进一步写到了 830 克以内。我们这里采用后一个数字，不过 AeroBlade 毕竟还没有量产，最终规格后面仍有调整的可能。

Project Swan 走的是完全不同的方向

它平时看起来就是一台 14 英寸笔记本，需要更多显示空间时，屏幕可以向左右两侧展开，最后变成 17 英寸 16:9 宽屏。和把屏幕越做越高的思路不同，Swan 增加的是横向空间。

屏幕横向拉开之后，最直接的变化就是桌面宽了不少。两个文档并排看、剪视频拉时间线，或者同时摆几个数据窗口，都不用再挤在一块屏幕里。用途其实很好理解。

当然，卷轴屏真正做成商品没那么简单。展开之后屏幕够不够平、机械结构能用多少次、整机成本会不会太高，这些目前都没有答案。概念机的好处也正在这里——先把想法做出来，剩下的问题再慢慢解决。

从笔记本到桌面：本地模型成为产品分层轴

展区里还有一块屏幕写着 "Running 220B Local MoE LLM"，第一眼确实很容易和前面的 Yoga 新品联系到一起。

但仔细看设备就会发现，屏幕下面放着的是 ThinkCentre X Ultra。这套演示使用桌面设备组成集群，并不是说 Yoga 笔记本可以单机跑 220B 模型。

不过联想把这项演示放在这里也挺有意思。从轻薄 AI PC，到 RTX Spark 笔记本，再到可以组成集群的桌面设备，本地能够运行多大规模的模型，已经开始成为不同产品之间的一条分界线。

ThinkCentre X Ultra 现场运行 220B Local MoE LLM，两台主机采用堆叠方式连接，官方方案最高可扩展至四台

当然，联想这次也不是所有新品都在追求 " 大模型 "。

另外几台新品走的路线就更常规一些。ThinkBook 14x Gen 2 继续往轻薄做，机身厚度 12.9 毫米，最低 990 克，而且现场能看到不同配色。ThinkBook 14 Gen 9 则换成了骁龙 X2 Plus，最高 80 TOPS AI 算力。IdeaPad Vibe 就明显更偏大众市场了，性能之外，联想这次直接拿出了七种颜色。

这些机器和前面的 RTX Spark 产品面对的本来就不是同一批需求。有人更在意续航和重量，有人关心价格，也有人真的需要在笔记本上跑大模型、做创作。AI PC 做到现在，也开始出现越来越明显的产品分层。

所以没必要拿这些产品和 RTX Spark 硬比性能。一个是想把电脑带出去用一天，一个是希望尽可能把高性能 AI 留在本地，本来就是两种需求。

ThinkBook 14x Gen 2 现场实拍，机身厚度 12.9 毫米，最低重量 990 克

ThinkBook 14 Gen 9（Snapdragon）现场实拍

IdeaPad Vibe 现场实拍，多彩机身是这一系列很直观的产品特点

趋势判断：AI PC 进入 " 工作流竞争 "

变化	为什么重要	仍待验证
从 TOPS 转向系统能力	模型能否运行取决于统一内存、带宽、散热与软件栈，而非单项峰值。	不同精度、模型结构与功耗下的实际速度。
从 AI 功能转向代理工作流	本地智能体可理解长期上下文、调用多个应用，并减少云端延迟与 token 成本。	权限边界、误操作、审计与应用兼容。
从单设备转向混合 AI	敏感或低延迟任务在端侧，重计算与协作留给云和企业边缘。	跨设备记忆如何可控、可迁移、可删除。
形态再次成为差异化入口	双表面手写、无风扇与横向卷轴屏都围绕新工作流重做交互。	耐久、成本、续航及真实用户需求。

这次几台概念产品还有一个共同点：联想又开始折腾笔记本的形态了。触控板直接拿笔写、超轻薄机身里不放传统风扇、14 英寸屏幕还能横向展开，都不是简单换个处理器或者刷新配置表。笔记本已经发展这么多年，但从现场这些机器来看，显然还有不少地方可以继续折腾。

不过概念好看是一回事，真正卖到消费者手里又是另一回事。重量和厚度在发布会上很好展示，耐用性、续航、散热以及最后卖多少钱，才决定这些设计能不能留下来。所以现阶段更适合把它们看成联想对下一代 PC 形态的一次试探，至于哪一种最终能变成常规产品，还得再等等。

整场发布会看下来，最抢眼的肯定还是 "1200 亿参数 " 这个数字，很容易成为大家讨论的焦点。不过现场真正值得看的东西其实不只这一台机器，联想这次对笔记本形态也动了不少心思。

以前 AI PC 发布会很喜欢比 TOPS，这次联想把内存、散热、软件甚至电脑形态都拉进来一起讲。原因并不复杂：模型真正在本地跑起来以后，GPU 只是其中一部分。内存装不下、散热压不住、软件不好用，算力再高也很难变成日常体验。

AeroBlade 和 Swan 这些概念机看起来离 AI 更远，但它们其实在回答另一个问题：电脑性能继续往上走以后，我们还愿不愿意背着一台又厚又重的机器出门？

所以现在让我直接把 Yoga Pro 9n 叫做 " 个人 AI 工作站 "，我觉得还可以再等等。硬件规格确实已经到了以前笔记本很难想象的程度，但机器拿到手之后，还有不少东西要实际跑一遍才知道。本地模型长时间运行时性能会不会掉，几个 AI Agent 一起调用软件时会不会出错，涉及文件和账号时权限怎么管，这些都不是看一次发布会 Demo 就能回答的问题。

如果这些问题以后都能处理好，那么 " 在自己的电脑上跑 AI" 才可能真正从少数开发者折腾的事情，变成普通用户每天都会用到的功能。

到那个时候，我们可能也不会再特别强调它是一台 "AI PC" 了。

它就是一台电脑，只不过很多事情，不用再交给云端。