進入2025年，聯(lián)想在AI PC上并沒有放慢腳步。

從數(shù)據(jù)上來看，聯(lián)想已經(jīng)嘗到了甜頭，2024年第四季度公司凈利潤增長逾一倍，至6.927億美元，遠高于分析師預估均值3.65億美元。

但這部分增長，似乎在業(yè)內(nèi)人士觀察來看，并非AI PC的功勞。雖然聯(lián)想在宣傳中表示正在大手筆加碼AI PC，但從利潤率來看變化并未來臨。在四季度，以個人電腦（PC）、平板、智能手機為主的智能設備業(yè)務集團（IDG）實現(xiàn)營收138億美元，同比增長12%，在總營收中占比約為69%；運營利潤率為7.3%，與上一季度持平，而這一數(shù)據(jù)從2023年三季度反彈至7.4%后，幾乎沒有變化。

與此同時，以英偉達為代表的硬件供應商，也確認了AI PC似乎仍然還未到爆發(fā)期。在CES全球消費電子展中，黃仁勛曾經(jīng)直接地點出了AI PC在去年不及預期，在他看來，其中的原因在于PC適配的AI系統(tǒng)的不健全。用黃仁勛的話來解釋，就是，AI技術最初是在云端環(huán)境下發(fā)展起來的，AI模型當機器部署應用，更多的也是通過云端調(diào)用API的方式進行。然而對于AI PC的受眾來說，PC終端的AI生態(tài)系統(tǒng)投入遠不及云端，從而引發(fā)了相關需求無法滿足。

于是，擺在聯(lián)想面前的路徑開始清晰，即在端側建立AI生態(tài)，同時進行市場的教育與普及。這當然是一場難打的仗，于是，可以看見聯(lián)想開始四處出擊，花費10億收購高端存儲infinidat，同時，在近日引入deepseek端側部署。2月25日，聯(lián)想一口氣發(fā)布了Yoga Book AI元啟版等六款AI PC新品，通過深度融合DeepSeek端側大模型，聯(lián)想天禧個人智能體系統(tǒng)（天禧AS）迎來重大升級。

聯(lián)想之所以如此著急，其中一個重要原因在于，微軟將在2025年10月終止支持Windows 10，而這對于硬件廠商而言，將帶來巨量的換機需求。而到那時，也將迎來AI PC的大考，是否能夠贏得更多的用戶，將決定著聯(lián)想在PC領域的競爭格局。

在聯(lián)想內(nèi)部，AI PC已然從是否會發(fā)展轉向了何時全面普及，但從現(xiàn)實層面來看，確實如黃仁勛所言，依舊骨感。

聯(lián)想發(fā)力AI PC已經(jīng)一年有余，從端側硬件，到智能體，從打通手機設備，再到大模型接入，可謂是動作不斷。但從輿論上看，雖然聯(lián)想AI PC的標簽加到了產(chǎn)品之上，但用戶側的反饋則感知依然微弱，而從財務數(shù)據(jù)上看，AI PC也沒有爆發(fā)的跡象。而更有趣的是，從策略上看，聯(lián)想部署DeepSeek端側大模型的AI PC，除一款之外，其他售價均在1萬+，而在這一賽道，除了蘋果之外，也幾乎沒有廠商跟進。普及難度進一步增加。

市場用戶對AI PC感知的錯位，成熟產(chǎn)品較高的價格，以及競爭側不斷拉長的戰(zhàn)線，讓聯(lián)想雖然在紅利區(qū)間，但仍然宛若走鋼絲。而另一方面，AI技術起于云側，競爭對手在生態(tài)協(xié)同效應方面無疑強于聯(lián)想，無論是華為、小米，還是榮耀，似乎都有成熟的體系可以應對單點的AI PC爆發(fā)。

而更為靈魂的拷問，對于聯(lián)想來說，則是AI PC到底將成為AI端側硬件體系的焦點，還是其中一環(huán)？

手機、PC、眼鏡、平板，誰將更適配AI體系？這場爭論也許仍將會延續(xù)很久，但對于聯(lián)想來說，卻是一場不能輸?shù)膽?zhàn)役。如果話語權無法落在AI PC，那么對聯(lián)想來說，這場期待已久新的敘事中將沒有自身的位置。而更為焦慮的則是，到達的路徑似乎也在迷霧之中。

01、AI PC取勝，與PC無關

在2024年的AI大潮中，有一家傳統(tǒng)公司，吸引了無數(shù)人的注意，那就是曾經(jīng)的PC之王戴爾。在2024年5月，戴爾市值達到歷史巔峰，超過1000億美金。而公司之所以有如此強悍的表現(xiàn)，其根本原因在于在AI方向上的轉型。

通過多筆收購，戴爾正式轉型成為一家數(shù)據(jù)基礎設施廠商，2018年的戴爾科技全球大會上，戴爾科技就提出正在將其服務器、存儲系統(tǒng)、超融合基礎設施和未來架構定位于處理人工智能、機器學習和預測分析等工作負載。

2023年3月份以后，隨著AI革命的到來，openAI橫空出世，在英偉達成為市場的焦點時，相關產(chǎn)業(yè)也開始了價值重構。

2024年3月1日，戴爾公司在發(fā)布截至2024年2月的第四財季業(yè)績之后，股價一夜上漲31%，而原因是：AI服務器銷售額增長，公司凈利潤遠超市場預期。

雖然沒有戴爾的先知先覺，但這段歷史，似乎可以無縫對接到今天的聯(lián)想身上。聯(lián)想近些年的變化，也是從非PC業(yè)務開始的。

根據(jù)聯(lián)想財報，除PC業(yè)務外的營收占比已經(jīng)達到47%，這部分包含AI服務器、通用服務器、存儲、軟件及智慧解決方案等等。

從行業(yè)數(shù)據(jù)來看，根據(jù)IDC的統(tǒng)計，在今年二季度的中國市場，聯(lián)想服務器營收同比大幅增長215%，在中國市場位列第三名。而在一些細分賽道中，如制造業(yè)服務器市場，聯(lián)想更是位列首位。

同時，聯(lián)想以服務器為主的基礎設施方案業(yè)務集團ISG在最新財報中顯示，業(yè)務收入為39億美元，同比增長59%；運營利潤為100萬美元。作為參考，上一季ISG運營利潤為虧損3600萬美元，上年同期為虧損3800萬美元。聯(lián)想集團在業(yè)績資料中稱，增長主要由云服務IT基礎設施推動，該產(chǎn)品線已經(jīng)連續(xù)第三個季度收入同比增長超過90%。

同時，在今年1月，聯(lián)想宣布將收購全球高端企業(yè)存儲解決方案提供商Infinidat，從而補足自身在高端存儲中的空白。正如楊元慶所言，未來聯(lián)想集團的目標是成為全球最大的端到端基礎設施方案提供商。

而從這個視角來看，PC業(yè)務，從市場來看只能說是剛剛止跌企穩(wěn)。2021年，全球PC出貨量階段性峰值達到3.49億臺，隨后便開始慢慢陰跌；2022年，全年出貨量為2.93億臺，同比下滑16%；2023年出貨量為2.54億臺，同比下滑13.9%，跌破了2019年的水平。2024年全球PC出貨量為2.63億臺，同比增長1%。作為市場第一大PC廠商，聯(lián)想在這個過程中，也受到了不小的考驗：業(yè)績持續(xù)萎縮，營收與利潤連續(xù)兩年下滑，從巔峰的716億美元，跌至2024年的568億美元

所以，從某種程度上來說，AI PC的實情，也許更多的與黃仁勛所說類似，仍然處于不及預期的狀況之中，而聯(lián)想之所以能夠業(yè)績回升，也與AI PC并沒有直接相關性。

而真實的AI PC場景，又是如何的呢？

02、用戶錯位與場景泡沫

AI PC到底能給人們帶來什么？從用戶的視角來看，也許更為清晰。在小紅書多位博主的測評之中，可以看出，從2024年年中開始，AI PC已經(jīng)成了各家主推的產(chǎn)品，那時DeepSeek這樣的推理模型并沒有普及。

從官方和評測機構來看，聯(lián)想AI PC區(qū)別于普通PC的特征大致可分為五項。首先，它內(nèi)置了個人大模型，并配備了智能體，在已有資料中，根據(jù)價格不同，分別為端側大模型，個人大模型等。

其次，本地異構算力（CPU/GPU/NPU）的融合，賦予了它強大的計算能力。第三，還擁有個人知識庫，為用戶提供個性化的學習與知識管理體驗。同時，開放的人工智能應用生態(tài)，讓用戶能夠便捷地嘗試和體驗各種創(chuàng)新應用。最后，在個人數(shù)據(jù)和隱私安全保護方面，它也做到了嚴格把控，確保用戶信息安全。

從五項功能來看，聯(lián)想AI PC試圖從底層能力出發(fā)，逐級覆蓋到用戶需求，以模型與硬件為核心升級方向，疊加AI應用融合場景輸出。

但其實這樣的方式，從用戶維度來看，更多的可感知方向，僅僅集中于最后的AI應用場景之中，在多個測評之中，提到了不需要在為單個AI應用買單，成為AI PC的一個共性。

雙擎科技聯(lián)合創(chuàng)始人曾分析，AI PC的核心價值在于三點，硬件層面的性能優(yōu)化、智能化的軟件體驗、以及生態(tài)閉環(huán)能力。但同時，他也提到，基于當下的呈現(xiàn)來看，AI PC在體驗感上并沒有達成用戶的期待，不僅功能重疊，同時軟件生態(tài)并不完善，許多AI PC的AI功能，可以通過普通PC配合在線工具實現(xiàn)，用戶未必需要專門購買新設備。

同時，在多份調(diào)研中，AI PC價格過高的情況，也頻繁被提及。AI PC通常比同配置的傳統(tǒng)PC貴出30%-50%，這種溢價主要來源于內(nèi)置的AI芯片和相關研發(fā)成本。但在實際使用中，許多人可能發(fā)現(xiàn)大部分AI功能對日常需求并非必不可少。

某位業(yè)內(nèi)人士甚至表示，一臺普通PC加上ChatGPT Plus和MidJourney的訂閱費用，已經(jīng)能覆蓋大部分AI使用場景，成本還低很多。對許多輕度用戶而言，AI PC的額外性能和功能可能被閑置，難以體現(xiàn)性價比。

定價的高昂與產(chǎn)品功能的非感知，增強了場景的泡沫。而另一方面，AI技術更快速的迭代，也是讓用戶難以下手的另一原因。AI芯片和相關技術更新?lián)Q代非常迅速，購買一臺昂貴的AI PC后，可能在1-2年內(nèi)就會被更新更強的硬件所取代，導致投資風險加大。

三重原因之下，讓AI PC看起來并非傳聞中的生產(chǎn)力效率工具，而更多的是尚未成熟且在高速發(fā)展中的產(chǎn)品。作為消費品，核心心智的不穩(wěn)定導致對于用戶教育就產(chǎn)生了高昂的成本，從而也難以帶來爆款。

觀察聯(lián)想的產(chǎn)品，賣點的跳躍性也極強。在巴塞羅那世界移動通信大會上，聯(lián)想的筆記本黑科技不斷，從強調(diào)性能的AI PC到可折疊屏幕，再到太陽能充電筆記本，可以說五花八門，但這些前沿技術，在應用端如何打動消費者，似乎仍然是一個謎題。

而在競爭格局方面，聯(lián)想似乎還在遭遇另一重挑戰(zhàn)。

03、生態(tài)缺失的孤島創(chuàng)新

在AI技術向端側遷移的浪潮中，對于品牌來說，硬件性能也許只是一塊敲門磚，真正的競爭壁壘在于生態(tài)協(xié)同能力。

于是，可以被觀察到的是，在AI PC方向上，擁有生態(tài)能力的品牌，顯得并不著急。無論是蘋果，還是華為、小米、榮耀，這些品牌在手機業(yè)務上的領先，將通過高頻打低頻的方式，最終阻擊AI PC的擴張。

聯(lián)想也想到了應對策略，即所謂的一體多端。由聯(lián)想自主研發(fā)的天禧AS，是其一體多端戰(zhàn)略中的一體部分，包含個人智能體小天，還包括智能體運行平臺，該平臺由個人知識庫、智能體框架及智能體?絡、跨設備互聯(lián)(Smart connect)、模型服務及調(diào)度、推理加速引擎，以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護等模塊組成。

從戰(zhàn)略上來看，聯(lián)想的應對貌似有一定的道理，但從實際應用上來說，一體多端似乎仍然停留在愿景之中。當前，智能體的爭議依舊很大，在這方面態(tài)度更為積極的百度認為，智能體將迎來爆發(fā)，但如著名投資人朱嘯虎則曾評價智能助手稱，其更像是一個偽需求。

而限制智能體甚至智能系統(tǒng)發(fā)展的，也許是標準化。根據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，智能體需要調(diào)用各種API，API像菜單一樣，集合所有的服務和請求，讓不同的軟件能夠互相交流合作，最后才能達到想要的效果。當前，很多網(wǎng)站和APP都有自己的API，API不統(tǒng)一，不標準化，這導致智能體沒有足夠的接口可以用，限制了它的發(fā)展。

而以智能體系統(tǒng)驅(qū)動端到端之間的協(xié)同，僅從市場教育的角度來看，門檻就很高。

另一方面，對于聯(lián)想來說，更加骨感的現(xiàn)實則是，在智能硬件方面，其閉環(huán)始終未完全建立。

手機業(yè)務的持續(xù)低迷（全球份額不足3%）使其在手機-PC-智能終端的閉環(huán)中一直處于落后位置，這直接導致用戶數(shù)據(jù)和服務間難以跨端流轉。換句話說，智能系統(tǒng)如何高效的在不同設備之間流轉、協(xié)同，似乎是聯(lián)想需要思考的問題。

反觀競爭對手，無論是小米、華為還是榮耀，其手機端都穩(wěn)穩(wěn)的占據(jù)著端側入口。以此為中心，小米建立了人車家全生態(tài)，而華為則以底層鴻蒙系統(tǒng)與手機兩個入口建立自身生態(tài)，榮耀也依托MagicRing信任環(huán)技術達成了Windows PC與iPhone、MacBook等跨品牌設備的互連。

而更大的挑戰(zhàn)還在于，對于數(shù)據(jù)，由于缺乏高頻交互終端（如手機），聯(lián)想的用戶數(shù)據(jù)維度單一，難以支撐AI功能的深度進化。華為鴻蒙系統(tǒng)通過手機、PC、車機等多端用戶行為數(shù)據(jù)訓練AI模型，小米則依托6.86億月活設備構建個性化知識庫。對比之下，聯(lián)想的弊端似乎正在放大。深度整合軟件與硬件，已經(jīng)成了其他家的護城河，而這一點對于聯(lián)想而言，或許仍然需要一定時間的累積。

可以看出，聯(lián)想試圖通過收購Infinidat、引入DeepSeek大模型彌補生態(tài)短板，但只有這些似乎并不足以打動用戶。

回歸本質(zhì)，聯(lián)想也許想要撬動的是以AI PC為核心建立起的巨大AI生態(tài)，不得不說，當前似乎仍處于初級階段。

在AI的大潮之中，聯(lián)想仍在狂奔。不可否認的是，手握上游資源，聯(lián)想已然領先一步，但對于AI PC這道難題，顯然需要其進行更大的投入，才能收獲更好的結果，而這其中的道路，注定曲折。

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