AI推理时代爆发！联想千亿美元目标背后的“龙虾”经济学

5月22日,联想集团交出一份“炸裂”的2025/26财年第四季度暨全年成绩单。这不仅是联想史上最好的一份业绩,各项核心指标也全面超过市场预期。

受财报表现及AI增长预期提振,26日,联想集团股价继22日之后,再度大幅上涨,盘中突破18港元关口,创下历史新高,也成为当日港股科技板块最受关注的个股之一。

具体来看,联想集团第四财季营收达到近1500亿元的同季历史新高,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计算,净利润更是去年同期的近六倍。全年营收达5899亿元,同比增长20.3%,逼近6000亿元关口;调整后净利润同比增长42.1%,增速约为营收增速两倍,并刷新历史纪录。

与此同时,AI正以前所未有的速度成为联想新的增长引擎。AI相关业务全年收入同比增长105%,AI服务器收入同比实现50%的高速增长,并形成超过1400亿元人民币订单储备,AI基础设施与企业智能业务开始进入规模兑现阶段。

在财报发布后的业绩说明会上,联想集团董事长兼CEO杨元庆再次重申了4月初提出的“两年内冲击1000亿美元营收”目标。

而在这份亮眼的成绩单背后,一个更值得关注的问题正在浮现:在全球科技产业仍面临关键零部件供应波动、成本上行、关税变化和地缘政治不确定等多重压力背景下,联想为何敢提出这一目标?

“这不是一个贸然的判断,我们其实为此筹备和准备了很多年。”近日,在接受媒体采访时,杨元庆对此进行了系统性解读,“联想现在有三块业务——智能终端、智能基础设施、解决方案与服务。智能终端是个人智能发展的基础,基础设施和方案服务业务是企业智能市场的基石。AI给了我们这三块业务加装了新的增长引擎,让我们对未来发展更有底气和信心。”

在AI产业从大模型训练逐步迈向推理普惠的过程中,联想正在从一家传统硬件公司,转向全球范围内少数同时具备“终端+基础设施+服务”完整能力的混合式AI企业,并同时卡位个人智能、AI推理基础设施及企业智能落地等多个关键增长环节。而这,也成为其冲击千亿美元营收目标背后,最核心的产业基础。

AI普惠到来:数以亿计“龙虾”正在重塑算力市场

从ChatGPT到DeepSeek,再到近期风靡全球的“养龙虾”智能体热潮,AI正在经历从云端工具向个人智能伙伴的跃迁。与此同时,AI也正在从模型竞争,走向终端、推理、基础设施与生态体系的全面竞争。新的需求、新的算力结构、新的终端形态与新的商业模式,正在共同打开一个远超传统IT时代的增量市场。

“养龙虾”的流行,本质上正是AI开始从公共智能走向个人智能、从问答工具走向自主行动的缩影。

杨元庆认为,以“养龙虾”为代表的智能体应用激发了更大的AI算力需求,未来的智能终端与基础设施不仅要服务人类,更要服务于数以亿计、7x24小时不间断工作的“龙虾们”。

这意味着,未来持续消耗算力的,不再只是人类用户本身,而是海量AI智能体。它们需要持续运行、长期记忆、自主学习、自主调用工具、跨设备协作,并实时完成推理任务。

而这将带来前所未有的算力需求增量。过去,全球市场长期呈现“终端大、基础设施小”的格局:PC市场规模大约2500亿美元,智能手机市场规模则达到4000亿至5000亿美元,而最能代表基础设施的服务器市场,长期徘徊在1000亿美元左右。

但AI时代,这一结构正在被彻底改写。今年,包括服务器在内的智能基础设施市场规模已经超过PC市场,并持续快速增长,甚至有望超过智能手机市场。根据IDC数据显示,2025年全球服务器市场规模达到创纪录的4441亿美元,同比增幅达到80.4%。AI训练、AI推理以及边缘计算需求的爆发,正在推动整个产业链进入新一轮扩张周期。

“今天AI基础设施的发展速度,是超出很多人的想象,甚至也超出了我这个从业三十多年的人的想象。”杨元庆直言道。

其中,真正推动这一轮算力需求爆发的核心,正是AI推理。随着AI推理时代开启,未来基础设施市场有望迎来新一轮扩张。

当前,AI大模型训练仍主要发生在云端,但随着AI普惠化推进,越来越多推理需求开始向边缘与本地迁移。杨元庆认为,AI价值链的变化趋势,将是“算力逐渐从集约走向分布,从训练到推理,从云到边,从边到端。”

从云端训练,到边缘推理;从企业智能,到个人智能;从人类用户,到“龙虾们”全天候工作,AI普惠时代正在打开一个远超传统IT时代的增量市场。而这,将推动整个AI基础设施市场进入新一轮扩张周期。

AI推理时代开启:联想卡位产业全价值链

在AI普惠浪潮背景下,联想提出“两年内千亿美元”的营收目标看似大胆,但其实并非贸然判断。相较于其它企业而言,联想的特殊性恰恰在于,它是全球极少数同时拥有智能终端、AI基础设施与企业智能服务完整布局的科技公司。

“从联想自身来看,AI有几个要素:数据、算力、模型,联想在计算方面有非常扎实的功底。”杨元庆指出,“不管是过去个人计算层面的PC,还是后来的服务器、存储、网络、数据中心,再到现在的AI算力基础设施,这些都构成了计算的基础,是人工智能时代的基石。我们有完整的算力产品技术组合,可以在此基础上继续往上发展。这是我们有实力、有能力的地方。”

在个人智能领域,联想已经围绕“一体多端”战略推出天禧个人超级智能体与联想Qira,并将AI能力扩展至PC、手机、平板和各类可穿戴终端设备中,通过整合终端数据形成用户个人私域数据库,逐渐演进为用户个性化的“个人AI”。在企业智能领域,联想则推出AI服务器、AI云超级工厂等基础设施解决方案,还打造了覆盖制造、零售、体育等垂直行业的智能化服务方案。

需要注意的是,相比单纯提供算力的厂商,联想更大的价值在于,它不仅能够提供AI基础设施,还能够提供AI终端入口与AI落地能力。这意味着,联想不仅受益于AI训练周期,更有机会长期受益于未来规模更大的AI推理周期。

事实上,随着AI产业从“模型竞争”走向“系统竞争”,真正稀缺的能力,也不再只是单一模型能力,而是能否完成终端、推理、基础设施与服务之间的系统级整合。而这,恰恰是同时横跨ToC与ToB市场的联想,在过去几十年持续积累的方向。

在杨元庆看来,个人智能与企业智能的底层逻辑其实高度一致。两者本质上都是基于私域数据,通过合适的模型与算力组合,实现效率增强。区别更多在于交付方式:个人智能更偏产品化,用户拿到即可使用;企业智能则更偏项目制,需要围绕企业需求完成定制化交付。

但两者背后的技术体系,其实正在逐渐融合。比如在个人智能场景中,用户虽然通过PC、手机等终端与AI交互,但背后依然需要“端-边-云”协同:终端负责交互与感知,家庭边缘节点负责更高算力与存储,云端则负责更大规模模型与公共智能支持。

而在企业侧,同样的逻辑也在发生。模型在云端训练完成后,需要进一步部署到边缘甚至终端设备,让员工能够直接在本地完成AI推理与任务处理,从而实现更高效率、更高安全性与更低成本。

换言之,云端模型训练与边缘、终端侧AI推理之间,正在形成新的循环关系。越来越多AI推理场景所产生的数据,又会反向成为模型持续训练与优化的数据来源,推动整个AI体系不断迭代演进。

这也是联想持续强调混合式AI的原因。终端、推理、基础设施与服务之间的系统级协同能力,也正在形成联想独特的增长飞轮。

杨元庆指出,从市场视角看,终端设备的增量、基础设施的增量以及服务收入的增量,这三大增长引擎正在相继点火、轮番助力,“这在联想历史上是没有过的”。

这意味着,联想所布局的,不只是某一个AI产品周期,而是整个AI普惠时代的长期基础设施体系。而这,也成为联想冲击千亿美元营收目标背后,最核心的产业逻辑。