整合了個人智能、企業(yè)智能與公共智能的混合式AI，才是打造個性化、多樣性AI，推動AI普及普惠的終極路徑。

文｜游勇

編｜周路平

01

聯(lián)想牽手英偉達，

瞄準(zhǔn)混合式AI

美國拉斯維加斯，科技圈春晚CES正式拉開了序幕。

第一個高燃名場面出現(xiàn)在了聯(lián)想Tech World大會上。在拉斯維加斯，英偉達黃仁勛、英特爾陳立武、AMD蘇姿豐、高通安蒙等四位芯片巨頭的CEO當(dāng)天同臺亮相，星光熠熠。

而在現(xiàn)場，聯(lián)想和英偉達公布了一項雄心勃勃的合作——“聯(lián)想人工智能云超級工廠”。它將幫助云服務(wù)提供商極大縮短“time to first token”AI部署的時間，同時可迅速擴展規(guī)模至十萬枚GPU，支持萬億參數(shù)級別的智能體和大語言模型。而英偉達的加速計算平臺將為這一計劃提供強大支撐，包括最新發(fā)布的下一代訓(xùn)練與推理系統(tǒng)——NVIDIA Vera Rubin。

黃仁勛直言，傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施并非為如此大規(guī)模、高復(fù)雜度的人工智能應(yīng)用而設(shè)計。而聯(lián)想人工智能云超級工廠專為高級推理、AI智能體以及兆瓦級大規(guī)模部署而設(shè)計，將AI基礎(chǔ)設(shè)施真正推向產(chǎn)業(yè)化，實現(xiàn)性能可預(yù)測、部署可復(fù)現(xiàn)、運維可管理。

而憑借聯(lián)想在全球范圍內(nèi)設(shè)計、制造、集成與部署的端到端能力，云服務(wù)提供商能夠加速行動，企業(yè)也能在生產(chǎn)環(huán)境中真正信賴人工智能。

其實，作為“全球算力之王”的英偉達和“全球計算設(shè)備之王”聯(lián)想再度牽手并不令人感到意外。聯(lián)想與英偉達的合作已持續(xù)了近30年，而最近兩年，雙方合作的業(yè)務(wù)規(guī)模翻了5倍。雙方在現(xiàn)場還立下了一個Flag，“未來3年至4年內(nèi)，聯(lián)想與英偉達的業(yè)務(wù)合作規(guī)模將實現(xiàn)翻四倍的目標(biāo)。”

而這種緊密合作背后，是雙方對未來企業(yè)級AI發(fā)展趨勢的一致判斷和共同押注。

一方面，隨著AI在企業(yè)級市場的爆發(fā)，AI要在產(chǎn)業(yè)落地必須走混合式AI的技術(shù)路徑。另一方面，英偉達和聯(lián)想都在打造企業(yè)級的AI技術(shù)和產(chǎn)品。比如英偉達將其計算架構(gòu)從blackwell升級到了vera rubin，以更好滿足企業(yè)級AI乃至物理AI的需求，而聯(lián)想則從服務(wù)器硬件迭代到不斷打磨混合式人工智能優(yōu)勢集，幫助企業(yè)真實落地。

與此同時，為了支撐企業(yè)級AI落地，雙方都把目光投向了混合式AI的基礎(chǔ)設(shè)施。

在CES開幕前，黃仁勛與楊元慶還進行了一場“圍爐夜話”，除了回顧兩人過去幾十年的深厚友誼，當(dāng)時雙方給下一階段人工智能的發(fā)展做了兩個預(yù)判：

其中一個預(yù)判是，隨著判別式AI、生成式AI走向代理式AI（Agentic AI），代理式AI系統(tǒng)的應(yīng)用不再依賴于單一的云端模型，而是公有云上前沿大模型與企業(yè)、個人私有的定制化模型深度融合。而這種“融合”需要更強大的載體。另一個預(yù)判是，未來混合式企業(yè)智能將融合應(yīng)用到全球產(chǎn)業(yè)的各行各業(yè)中。

與之前的生成式AI對算力和模型的需求不同，黃仁勛認為，現(xiàn)在的AI本質(zhì)上是多模態(tài)的，它們理解語音、圖像、文本、視頻、3D圖形、蛋白質(zhì)。它也是“多模型”的，意味著它們應(yīng)該能夠使用最適合任務(wù)的任何模型。因此，它本質(zhì)上是“多云”的，因為這些AI模型位于所有這些不同的地方。“換言之，由于未來的應(yīng)用構(gòu)建在AI之上，這就是未來應(yīng)用的基本框架。”

這種現(xiàn)實也意味著，單一的AI模型或AI設(shè)備無法滿足用戶所有需求。聯(lián)想集團CEO楊元慶說，整合了個人智能、企業(yè)智能與公共智能的混合式AI，才是打造個性化、多樣性AI，推動AI普及普惠的終極路徑。

混合式AI正在成為企業(yè)智能的下一個風(fēng)口。

02

破解企業(yè)智能難題，

聯(lián)想搬出一套優(yōu)勢集

今年的CES，AI是所有廠商繞不開的話題，從智能汽車到具身智能，從個人智能終端到企業(yè)級AI應(yīng)用，目之所及，核心都是AI。

不過，相比于消費級AI在前兩年的“全民狂歡”，企業(yè)級AI的需求也正在得到釋放。零一萬物創(chuàng)始人李開復(fù)就表示，2025年將迎來“推理Agent元年”，而其最大價值集中在to B場景。

IDC發(fā)布的2024年《全球企業(yè)級AI應(yīng)用白皮書》也驗證了這一點，2024年全球企業(yè)級AI市場規(guī)模突破1200億美元，其中中國市場增速達38.7%，遠超全球平均水平。尤其是隨著Agent時代的到來，AI在企業(yè)場景中的價值進一步凸顯。

黃仁勛也提到，智能體應(yīng)用大量涌現(xiàn)，下一個前沿趨勢將是這些技術(shù)系統(tǒng)地整合至企業(yè)智能，未來不僅屬于云原生AI，更屬于在數(shù)據(jù)源頭就近運行的企業(yè)智能與工業(yè)智能。

然而，企業(yè)落地AI的需求旺盛，但遇到了很多挑戰(zhàn)。根據(jù)《2025埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》的調(diào)研結(jié)果顯示，46%的受訪企業(yè)正在規(guī)?；瘧?yīng)用生成式AI。然而，AI火熱的另一面是，僅9%的企業(yè)通過生成式AI實現(xiàn)顯著價值轉(zhuǎn)化。

AI落地效果不佳的背后，企業(yè)正在面臨著來自算力、模型、數(shù)據(jù)以及行業(yè)knowhow的多重考驗。比如需要融合企業(yè)原有專用人工智能應(yīng)用和基礎(chǔ)大模型；需要實現(xiàn)大模型的云端和本地的混合部署；需要實現(xiàn)企業(yè)商業(yè)數(shù)據(jù)與社會公共數(shù)據(jù)融合后的大模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)；也需要實現(xiàn)企業(yè)算力平臺從通用算力向混合算力體系過渡。

企業(yè)級AI落地難給AI行業(yè)帶來了新的機遇。無論是大模型廠商、算力廠商還是傳統(tǒng)IT服務(wù)商，大家比拼的核心是誰能更以更加高效、穩(wěn)定、低成本的AI算力與絲滑的AI模型部署服務(wù)，來讓AI真正為企業(yè)帶來效益和價值。

早在2023年，聯(lián)想便首次提出混合式AI戰(zhàn)略，并與英偉達共同提煉了一套混合式AI優(yōu)勢集技術(shù)框架，然后借此能力幫助個人和企業(yè)打造超級智能體。如今，聯(lián)想的這一套思路，正在引領(lǐng)著行業(yè)的前進方向。

“企業(yè)不再滿足于基于通用信息或公開數(shù)據(jù)生成的AI結(jié)果，而渴望真正屬于自己的、量身定制的智能解決方案。”楊元慶說，“公共智能、個人智能、企業(yè)智能三者將共存互補，開啟混合式人工智能的新紀(jì)元?！?/p>

針對企業(yè)應(yīng)用AI過程中存在的痛點和真實需求，聯(lián)想從上到下打造了包括混合式基礎(chǔ)設(shè)施、企業(yè)數(shù)據(jù)和知識庫、模型工廠、智能體平臺和人工智能服務(wù)五大能力層。

比如在算力層面，無論是出于業(yè)務(wù)需要，還是成本考量，企業(yè)采用多元算力已經(jīng)成為主流，既有云（公有云、私有云、混合云）或者本地數(shù)據(jù)中心的算力集群來保障模型訓(xùn)練的速度和效果，也有邊緣算力來支持端側(cè)模型的部署，實現(xiàn)推理運算。

聯(lián)想混合式AI不僅提供了涵蓋端邊云完備的算力資源，也通過智算平臺實現(xiàn)了異構(gòu)算力的管理和調(diào)度。在今年的Tech world大會上，聯(lián)想還專門針對企業(yè)旺盛的推理需求設(shè)計了兩款全新的服務(wù)器，其中SR675i專為高吞吐量、低延遲的大規(guī)模推理優(yōu)化設(shè)計，它可以將AI推理精準(zhǔn)部署到企業(yè)客戶最需要的場景中，比如醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的實時分析；而SE455i則將AI推理帶到邊緣節(jié)點——數(shù)據(jù)生成、令牌創(chuàng)建與決策實時發(fā)生的核心場景，比如零售行業(yè)的庫存預(yù)測。

在模型層面，企業(yè)需要多模態(tài)，也需要多模型，而不再依賴單一模型。比如在產(chǎn)品缺陷檢測這種簡單、高頻場景，采用輕量級模型；而面對生產(chǎn)調(diào)度、需求預(yù)測等復(fù)雜挑戰(zhàn)，則會調(diào)用更強大的先進模型。而聯(lián)想的模型工廠，基于企業(yè)數(shù)據(jù)和知識，不僅能提供最新的全尺寸模型，而且通過模型調(diào)度技術(shù)和模型編排器，實現(xiàn)用戶即時需求匹配最佳模型。

在數(shù)據(jù)層面，既有企業(yè)內(nèi)部散落在各部門各設(shè)備上的數(shù)據(jù)，也有社會公共數(shù)據(jù)，多種數(shù)據(jù)的融合對大模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)至關(guān)重要。而聯(lián)想的混合式AI具備數(shù)據(jù)合成、增強及知識編輯、蒸餾能力，讓分散的、靜態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可被AI調(diào)用的動態(tài)資源。

在智能體層面，當(dāng)前企業(yè)在智能體的開發(fā)上耗時長、效果不明顯，而聯(lián)想混合AI的智能體平臺，通過預(yù)制組件的方式給企業(yè)提供量身定制的智能體服務(wù)，不僅支持多智能體協(xié)同，也具備自動編排調(diào)度能力，將任務(wù)分配給最合適的智能體。

這套從混合算力供給到企業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，從模型調(diào)用到智能體開發(fā)，再到形成人工智能解決方案應(yīng)用庫的全棧布局，被聯(lián)想統(tǒng)稱為“混合式AI優(yōu)勢集”。

它涵蓋了企業(yè)應(yīng)用AI所需的全棧能力，也是聯(lián)想對未來的精準(zhǔn)判斷。

“未來人工智能，不會依賴于任何單一的模型、芯片、設(shè)備或形態(tài)?！甭?lián)想集團CTO Tolga博士說，未來的AI將構(gòu)建在多元模型與多元智能體之上，它將打通設(shè)備、邊緣、云端等場景，無縫服務(wù)企業(yè)和個人用戶。

事實上，聯(lián)想布局混合式AI，除了洞察企業(yè)落地AI的實際需要，也與聯(lián)想自身的業(yè)務(wù)邏輯息息相關(guān)。聯(lián)想不做上游的芯片，與全球的算力巨頭成為伙伴；不做基礎(chǔ)模型，但提供模型調(diào)優(yōu)和全模型的部署。

這使得聯(lián)想在整個AI產(chǎn)業(yè)鏈中扮演著AI服務(wù)商的角色，底層有端、邊、云、網(wǎng)等完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施，中間有模型工廠和智能體平臺，上層有智能體應(yīng)用，通過整合AI應(yīng)用落地所需要的全鏈條，可以充分發(fā)揮自身在混合架構(gòu)整合、行業(yè)深度理解、靈活交付和綠色算力方面的優(yōu)勢，致力于成為千行百業(yè)在AI時代最可信賴的”總集成方”。

而這種能力也恰恰是當(dāng)下階段，整個AI在強調(diào)場景落地時亟需的一環(huán)。楊元慶說，聯(lián)想是全球唯一一家能夠大規(guī)模將自主設(shè)計、制造與全球化服務(wù)完整整合的企業(yè)。

如今，混合式AI已經(jīng)進入價值兌現(xiàn)期。根據(jù)聯(lián)想集團發(fā)布的Q2財季報告數(shù)據(jù)顯示，AI業(yè)務(wù)創(chuàng)造的營收已占到其總營收的30%，其業(yè)務(wù)增長和利潤更多來自于AI。具體到各業(yè)務(wù)線，SSG的方案服務(wù)業(yè)務(wù)基于“聯(lián)想混合式AI優(yōu)勢集”，已連續(xù)第18個季度實現(xiàn)雙位數(shù)增長，而ISG基礎(chǔ)設(shè)施方案業(yè)務(wù)作為聯(lián)想混合式AI基礎(chǔ)設(shè)施的重要載體，年比年也增長了24%。這些業(yè)績動能轉(zhuǎn)換的背后，聯(lián)想早已不是一家傳統(tǒng)的PC公司，已經(jīng)向“AI基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用公司”轉(zhuǎn)變。

黃仁勛在CES的演講中說，今天的英偉達早已不僅是芯片公司，背后是一套完整的全棧AI體系——從芯片、系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)施，到模型和應(yīng)用。對于聯(lián)想而言，混合式AI優(yōu)勢集其實也在遵循著相似的邏輯。

03

超級智能體，

打通企業(yè)AI的最后一公里

隨著人工智能從“判別式AI”到“生成式AI”，再到2025年開啟的智能體AI時代，企業(yè)對智能體的落地?zé)崆楦邼q，一個顯著的變化是推理需求爆發(fā)，Token消耗量呈指數(shù)級增長。

黃仁勛在CES上說，智能體系統(tǒng)就是界面，企業(yè)AI正在被智能體系統(tǒng)徹底改變。

而針對企業(yè)應(yīng)用智能體的需求，聯(lián)想的解法是基于聯(lián)想的混合式人工智能優(yōu)勢集，構(gòu)建了一個融合了超級和領(lǐng)域智能體的矩陣，并形成了AI解決方案的應(yīng)用庫，打通Agent落地的最后一公里。

相比于個人智能體的“一體多端”（超級智能體天禧+手機、PC等終端），聯(lián)想在企業(yè)領(lǐng)域的智能體落地則是采用了“企業(yè)超級智能體+領(lǐng)域智能體”的布局，打破了數(shù)據(jù)孤島和AI應(yīng)用生態(tài)割裂的難題。

其中，超級智能體有著統(tǒng)一的交互入口，負責(zé)任務(wù)的拆解、智能體的調(diào)度執(zhí)行、效果的反饋優(yōu)化等，相當(dāng)于神經(jīng)中樞；而各領(lǐng)域的智能體則與具體場景結(jié)合，相當(dāng)于手和腳。而背后不僅基于A2A實現(xiàn)了智能體之間的通信協(xié)作，也通過MCP協(xié)議打通了AI與傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用的銜接，從而實現(xiàn)在多智能體協(xié)同下，對復(fù)雜任務(wù)進行自主執(zhí)行。

用楊元慶的話說，未來每個企業(yè)在水平價值鏈的各個環(huán)節(jié)以及所在垂直行業(yè)的獨特應(yīng)用上都會構(gòu)筑多個領(lǐng)域智能體，再由超級智能體統(tǒng)籌指揮。

這些超級智能體最后封裝成一套套行業(yè)解決方案，并且以人工智能應(yīng)用庫的形式對企業(yè)輸出。目前，聯(lián)想人工智能應(yīng)用庫已經(jīng)沉淀了數(shù)百款經(jīng)過驗證、隨時可定制的行業(yè)AI解決方案，覆蓋了零售、制造、交通和體育等多個領(lǐng)域。

聯(lián)想集團執(zhí)行副總裁、SSG業(yè)務(wù)負責(zé)人黃建恒也在Tech World現(xiàn)場展示了幾個典型的應(yīng)用場景，比如聯(lián)想的“AI工廠”解決方案，能快速、安全地將企業(yè)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行動，從銷售到供應(yīng)鏈，從市場營銷到生產(chǎn)制造。聯(lián)想的機器人解決方案，已經(jīng)為電力系統(tǒng)部署了AI賦能的機器人。它可以對整個電網(wǎng)進行巡檢，靈活穿行于各種復(fù)雜地形之中。

另外，聯(lián)想也與FIFA攜手打造了定制化的企業(yè)級知識助理——聯(lián)想足球AI超級智能體（Football AI Pro）。它能夠調(diào)度一整支 AI 智能體團隊，在 FIFA 的海量數(shù)據(jù)中高效搜索，并在數(shù)秒之內(nèi)將最相關(guān)、最有價值的信息精準(zhǔn)呈現(xiàn)。比如教練在下一場比賽前，提前評估戰(zhàn)術(shù)對陣的可行性；球員獲得個性化的比賽分析與反饋；分析師通過視頻片段，甚至3D虛擬形象，對球隊?wèi)?zhàn)術(shù)模式進行對比分析。

而針對傳統(tǒng)AI項目落地時間長、不同行業(yè)的業(yè)務(wù)特性和預(yù)算存在差異等痛點，聯(lián)想也創(chuàng)新性地推出了兩種交付模式：

“超級工廠”交付模式主要應(yīng)對有大量定制需求的客戶。客戶可以在智能體集市上對預(yù)制件進行線上體驗與適配，再根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行選擇。從效果來看，“超級工廠”整體能幫助客戶實現(xiàn)7天POC驗證、2周私有化部署，較傳統(tǒng)AI項目周期縮短80%。在AI日新月異的當(dāng)下，AI應(yīng)用的速度往往決定了業(yè)務(wù)的價值。

而智能體即服務(wù)（AaaS）交付模式則更多針對需要便捷部署的中小企業(yè)的需求。聯(lián)想將智能體封裝為整體服務(wù)按照訂閱式模式提供給客戶，讓企業(yè)無需自行構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)即可調(diào)用智能體功能，助力中小企業(yè)零成本邁入AI時代。

不久前，聯(lián)想也成為首家通過信通院智能體即服務(wù)（AaaS）能力評估的企業(yè)。

從提出混合式AI的集團戰(zhàn)略，到搭建覆蓋全棧鏈條的混合式AI優(yōu)勢集，最后在優(yōu)勢集的基礎(chǔ)上結(jié)合企業(yè)知識庫，創(chuàng)建超級智能體和AI應(yīng)用庫，聯(lián)想正在通過全棧布局，給企業(yè)智能提供了一條通往未來AI的新解法。