撰文 | 雁 秋
编辑 | 李信马
题图 | AI 制图
2026 年，智能体已经从 Copilot 模式进入 Agent 阶段，人们不再用它进行一问一答式简单交流，而是直接用它执行任务、交付结果。智能体似乎已经成为一支 7 × 24 小时运转的数字劳动力。
但越接近这个未来，一个尴尬的问题就越难回避：
我们给智能体准备了模型、工具和账号，却没有给它准备一个合适的 " 工位 "，它寄居在笔记本、手机和云端账号之间，被人合盖、被资源抢占、被断电打断，也被隐私和账单问题反复拉扯。人们呼吁用 AI 提效，但端侧设备的算力、内存和功耗能否支撑个人全天候使用？智能体究竟该住在哪里？
近期联想正式定义了 "AI 主机 " 这一新物种，并联合 IDC 正式发布业界首部《AI 主机》白皮书。DoNews 与其他媒体参与了这场沙龙，共同探讨了这个新物种究竟 " 新 " 在何处，谁会需要它，以及它能解决什么根本问题。
01.
为什么需要 AI 主机？
AI 主机诞生的逻辑起点，藏在一组数据里。
据 OpenRouter 统计，2026 年 2 月，智能体消耗的 token 量首次超过了人类用户。到 8 月，这个数字已经扩大到人类用量的五倍以上，且半年间增长了 14 倍。
这些数字的夸张程度不在于它的绝对值，而在于其背后所揭示的行为差异。
传统 PC 的设计逻辑是人机交互优先，屏幕、键盘、画面等等这些指标都有一个共同的前提：人坐在设备前，设备为人服务。但智能体的运行逻辑完全不同，它不需要好看的界面，而是能 7 × 24 小时不间断运行、稳定的算力供给、大内存和高带宽支撑常驻进程。
这意味着，智能体的运行成本曲线与人类聊天截然不同，持续的循环推高了总消耗量，同时对高速内存提出了近乎贪婪的需求。
更令人无奈的是，当我们用不断堆高的成本支撑智能体运行时，依旧会遭遇一系列问题，例如设备合盖休眠会导致任务中断，断电导致执行失败，资源抢占导致交互卡顿 ...... 换言之，传统 PC 或者 AI PC 就不是为智能体运行而优先设计的。
交互成本与行为差异带来的矛盾用户可以体验到、感知到，更关键的安全问题却藏于无形。
智能体要真正发挥作用，必须接触用户的私密数据、获取操作权限、直接替用户运行代码。云端部署意味着数据需要上传，用户无法确认数据是否被用于训练、是否符合合规要求。这不是靠加密协议就能解决的——云端安全方案建立在软件协议和信任机制之上，而 AI 主机提供的物理隔离和硬件级加密，是另一种安全等级。
联想集团副总裁阿不力克木提到一个判断：当智能体成为长驻后台、承载私密记忆的数字分身，它需要一个属于自己的 " 家 "，即一种新的架构层级，一个既具备独立算力、独立存储、独立调度能力，又能在本地完成数据闭环的计算节点。
这也是推出 AI 主机的必要性。在阿木看来，计算技术催生了 PC，网络技术催生了手机，AI 作为新的通用技术，正在催生 AI 原生设备。在此基础上划分出两种路径：一种是老产品迭代升级，如传统电脑变成 AI PC；另一种则是完全从 AI 需求出发、从底层开始架构的全新产品—— AI 主机便属于这一种。
02.
AI 主机"新"在何处？
AI 主机最容易被误解的地方，在于它看起来像一个没有屏幕的电脑。联想方面澄清了一个问题：如果 AI 主机只是比 AI PC 多加了 NPU 或是变身一个小型化的服务器，就不算是真正的新物种。
AI 主机被赋予一个颇为严谨的定义：
专为智能体打造的边缘设备，可搭载 L3 级及以上自主执行智能体，支持长流程复杂任务的连续自主运行；具备本地推理、任务执行、数据存储一体化能力；软硬服一体化、可自进化的完整方案；边缘 AI 中枢，与终端和云端协同共生。
这个定义中有几个关键词值得拆解。
" 专为智能体打造 "，意味着设计原点的变化。王卓强调，AI 主机可以不太顾及好看的 UI 界面，而是要侧重 24 小时运行、异构算力调度、多模型并发、每瓦每 Token 的输出效率。它的服务对象是智能体与智能体之间、智能体与软硬件系统之间的自动协同。
"L3 级及以上 " 的界定，意味着智能体具备自主执行能力，而非仅仅是辅助问答。联想与 IDC 联合发布的白皮书将 L1-L2 的 AI 终端（如 AIPC、AI 手机）与 L3+ 的 AI 主机做了切割，前者为人机交互服务，后者为智能体自主运行服务。
" 边缘 AI 中枢 " ，点明了 AI 主机在端边云架构中的位置。手机、PC 等前台设备仍应服务于人，承担派发任务和确认结果的职能，而智能体需要驻留在无屏、7 × 24 小时待命的 AI 主机中。前台设备给人用，后台设备给智能体。
AI 主机不是要取代 PC，也不是要取代云，它补上的是个人 Agent 基础设施的缺口——连续性、稳定性、隔离性、安全性、成本可控和可管理性。
还有一个容易被忽略的转变：价值属性的翻转。一般市场逻辑下，硬件买来就贬值，AI 主机则不同，用户的每一次指令和反馈都会沉淀为新的技能和记忆。硬件会折旧，但上面的 " 智能 " 会增值，这是 AI 主机天然自带的一种进化能力。
那么，谁是 AI 主机真正的客群？在沙龙的讨论环节，一个群体被反复提及：OPC，一人公司。白皮书里提到一个案例：一位曾经的铁路员工用 AI 主机切入漫剧赛道，将月产量从两部拉升到六到八部，云端消耗减半以上。
铁路员工转行做视频，他不懂配置 NPU 驱动、调优内存带宽、管理模型版，却可以用 AI 主机完成个人的成长和转型。在笔者看来，联想真正的产品机会可能也不在于卖硬件设备，而在卖服务——把 AI 主机做成一个不需要用户操心任何技术细节的 " 员工宿舍 "，开箱即用。毕竟硬件是入口，服务才是可持续的生意。
03.
联想的四大牌局
这里有个关键问题，新品类谁都能说，但为什么是联想先推出？
从 AI PC 到 AI 主机，联想在 AI 终端领域的 " 定义权 " 策略一以贯之。先发定义概念，再以软硬服一体化和生态协同构建壁垒，这套打法在 AI PC 上已经跑过一遍。
但 AI 主机的竞争环境更为复杂，技术迭代更快，用户耐心也更有限。在回应 DoNews 关于 " 做 AI 主机有什么独特竞争力 " 时，联想摆出几张别人不容易凑齐的牌。
第一张牌，懂用户。
IDC 数据，2026 年二季度联想 PC 出货量 1660 万台，全球份额 24.4%。这个量级意味着联想对个人、家庭、中小企业用户的需求看了很多年，也攒了很多年。
联想把 AI 主机的客群划成五类，分别是个人创作者、AI 先锋家庭、AI OPC、成长型中小企业、AI+ 转型大企业。五类里有四类，跟联想现有的用户盘子高度重合，这意味着联想不需要从零寻找用户，而是在现有池子里识别出那些已经摸到 " 智能体使用临界点 " 的人。
第二张牌，企业级算力的技术底子。
x86 服务器，联想份额全球第二，意味着它在企业级算力领域有深厚的技术积累。AI 主机虽然形态上是边缘设备，但其技术内核——异构计算、内存架构、散热设计、可靠性工程——与服务器技术一脉相承。
联想可以将在服务器领域积累的技术能力，以更低的成本、更快的速度迁移到 AI 主机上，这是纯消费电子厂商难以复制的优势。
第三张牌，供应链和交付能力。
一个新品类从发布到量产，中间隔着供应链管理、质量控制、渠道铺设、售后服务等一系列环节。这些环节不需要惊艳的创新，但需要扎实的执行力。Gartner 全球供应链第 5 的位置，意味着联想有能力把 AI 主机从概念产品变成规模产品，这是品类能否度过培育期的关键。
第四张牌：双线布局。
联想的服务器技术和 PC 制造能力当然重要，但更稀缺的是它同时拥有消费级渠道和企业级渠道。联想是目前国内唯一在消费级和商用级同时布局 AI 主机的企业。消费级负责教育市场，商用级负责验证价值。两条线相互支撑，覆盖了品类成长的两个关键阶段。
写在最后
白皮书对市场的预测克制又乐观：
2026 年被定义为品类导入元年，出货量约 40 万台，市场规模约 50 亿元。真正的加速要等到 2028 年下半年，彼时存储与芯片供应趋稳，垂类场景会出现标杆案例，出货量将向 2030 年的 700 万台、770 亿元规模攀升。
这种前慢后快的节奏，暗示了 AI 主机当前面临的一个隐性挑战：品类认知的建立比技术成熟更需要时间。毕竟，一个普通用户很难立即理解 " 同样的上下文窗口下，软硬件一体化优化带来的推理效率差异 " 意味着什么。
但这也是这场交流的价值所在，正如阿不力克木所说，一个新品类要从产业创新者走到行业使用者，再走到普通大众，" 是要一圈一圈、一层一层地推广出去的 "。
AI 主机的故事才刚刚开始，它能否从一个被定义的边缘新物种，成长为智能体时代的基础设施，取决于技术迭代的速度、成本曲线的走向，更取决于那些最先用它的人。
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END
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