联想集团董事长兼CEO
5月22日，联想集团发布2025/26财年业绩。在AI相关收入占比持续提升、三大主营业务均实现两位数增长的背景下，外界也更加关注联想下一阶段的增长逻辑——千亿美金营收目标如何实现？AI原生公司意味着什么？个人智能和企业智能又将怎样重塑终端、基础设施与服务？
近日，资深AI媒体人、至顶科技创始人高飞对联想集团董事长兼CEO杨元庆进行深度专访，系统剖析联想在AI时代的战略判断、能力基础与未来方向。
以下为专访实录（有删节）：
01.
千亿美金营收目标背后：
激增的AI算力需求
高飞：外界一直觉得您属于比较稳健型的企业领导者。这次在新财年第一天，您就提出未来两年要做一家千亿美元营收的公司。在当前的宏观大环境下，这看上去这是一个很大胆的目标。为什么您对此这么充满信心？
杨元庆：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。一个发展目标，需要把它细化成自己的战略，通过不断摸索、不断推进，让它变得越来越准确，越来越可执行。
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。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。
股票投资配资从外部环境来看，AI大模型这波浪潮给了我们更大的发展机遇。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。
现在，大家可以感受到，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/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”，这将带来巨大的市场增量。
未来不仅智能终端不可或缺，市场规模会越来越大，而且企业级AI的市场规模更会超过智能终端。过去，在谈基础设施更多还是指IT基础设施的阶段，这个市场的整体规模从来没有超过终端市场——PC整体市场大概是2500亿美元，手机在4000到5000亿美元之间。此前最能代表基础设施的服务器市场，规模只有1000亿美元左右。但今年，包括服务器在内的基础设施市场已经超过了PC市场，大概在3000到4000亿美元，而且还在继续增长，有望超过手机。这都是AI需求不断增长带来的结果。
联想有一个优点是永不满足于当前成就，不断追求更高的发展目标。当我们成为国内PC第一的时候，开始追求成为全球PC第一；成为全球PC第一之后，我们开始进入服务器、基础设施领域，又拓展到解决方案和服务领域。现在回头来看，如果没有提前布局，就不会有今天在AI时代的发展基础。如果没有提前布局，联想的未来才是真正让人担忧的，正所谓机会总是留给有准备的人。所以企业的提前布局和战略眼光，决定了未来的生存和成长的价值。这大概是我们有底气去追求更高增长和更大成就的基础。
高飞：黄仁勋在GTC2026期间写了一篇Blog，说AI有五层蛋糕，其中第三层正是AI基础设施。您认为，AI基础设施未来的增长点在哪里？
杨元庆：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。
基础设施市场历经了几轮的演进，从传统算力到云计算，再到AI计算。AI计算又包括训练与推理两个阶段。
未来，基础设施市场会迎来新一轮增长。目前，AI大模型的训练仍然主要发生在云端，而AI推理则需要将算力部署到更接近数据产生的地方。随着AI普惠的进程，AI推理向本地和边缘转移的趋势越来越清晰。因此，AI推理也是联想接下来在企业智能市场会去发力的领域之一。
当然，AI推理需求增长，也并不意味着AI训练算力规模的缩减。只要ScalingLaw继续有效，AI训练的规模也会继续增长，只是AI推理这部分会增长得更快。当前AI基础设施80%用于训练，只有20%用于推理，未来会反过来。除了AI计算，传统计算也仍然不可或缺，基于CPU的传统云基础设施市场也会逐步扩张。
如果你观察AI的价值链，会发现算力是逐渐从集约走向分布的，先是训练到推理，接下来，是从云到边，从边到端。算力逐渐下沉，规模随之扩大。
02.
AI终端未来推演：
“养龙虾”需要几台电脑
高飞：今年年初兴起的全民“养龙虾”热潮，让AI终端受到前所未有的关注。您如何看到这一现象？
杨元庆：这件事大家感觉到有偶然性、突发性，但我觉得它其实有一定的必然性。
它反映的是一个大趋势，AI的发展是从云端走到终端，从公共走到个体，从问答走到行动，从模型走到智能体。归根结底，是AI的实用化、普及化、通用化。
联想其实很早就认识到这个趋势的必然性。去年5月，我们在上海举办的TechWorld上发布了联想的超级智能体，跟“龙虾”在理念上有点异曲同工，包括智能体的本地部署、端云协作、AI算力支持，跨设备、跨生态的智能体协同、建立本地知识库建立、自主学习、自主进化、自主行动等等。
我觉得很有意思的一件事是，现在大家不说“用龙虾”，而说“养龙虾”。为什么叫“养”？就是因为它更个性化，对个人的理解不断深化，能够自主学习、自主进化、自主行动，越养越懂你，越养技能（Skills）越多。这和联想提了很久的“个人AI”，是在同一个理念方向上的。
联想对这个趋势有自己的提法，叫智能双胞胎（AITwin）。我们理解的“养龙虾”，就是在养另一个“自己”。我们给“龙虾”投喂自己的全部数据，让它真正理解你，并且按你的思路、你的意愿，替你做事情，这就是“养龙虾”的本质。
高飞：要把“龙虾”养成另一个“自己”，必须投喂给它全部数据，否则它不会完全了解你。每个人的电子数据，常常分散在自己的各种设备上，也会在云端浏览信息、跟大模型互动时候留下足迹。但有意思的是，现在大家多数不会选择在云端“养虾”，而是在本地设备上养。
杨元庆：因为我们最关键的个人数据通常是存储在本地的。大家会倾向于在自己的设备上存储个人隐私数据，而非放在云端，即使在云端是非常安全的，但你可能也倾向于不那么做。所以“养龙虾”一般是要在本地的。
高飞：还有一种现象，很多人为了“养龙虾”会专门多买一台电脑。记得盖茨当年说“每个家庭、每张桌上都有一台电脑”，那是给人用的。现在很多人专门买一台电脑，是用来“养龙虾”的。您怎么看？
杨元庆：这个现象其实反映了“养龙虾”存在的一些顾虑。大家为什么不肯拿自己常用的那台电脑来养？答案还是在隐私安全上。要让“龙虾”帮你行动，就必须给它很多授权，包括提供给它各种密码，甚至刷信用卡的权限。于是矛盾就出现了，授权不足它无法干活，授权太多它可以自己在我们的电脑上改文件、删文件、改配置，会有安全和隐私问题。极端情况下，它甚至可以删除用户的全部信息，这种风险谁也不愿意冒。
其次，“龙虾”的设置使用门槛也很高，安装和配置都不容易。所以现在甚至出现了专门帮人部署的服务，还有专门提供卸载的服务。
第三个问题是成本。它帮你做事，成本可能比你自己做更高，因为需要消耗大量token（词元）。这些都是“养龙虾”当前面临的主要问题。
另外，还有人机共用电脑的资源抢占问题。因此很多人愿意用额外一台电脑来“养龙虾”，现阶段确实有一定的方便性。
高飞：对联想来说，这是不是很大的利好？特别是对智能终端业务而言。
杨元庆：如果每个人都需要买两台电脑，对我们来说当然是好事，意味着市场空间更大了。但我觉得，这未必是智能终端未来发展的最优解、最终解。
因为，用另外一台机器来“养龙虾”，可能可以解决安全问题，但其它问题并没有解决。
未来，当每个人的智能双胞胎，或者说“龙虾”成熟之后，人机交互和设备使用方式可能是，人只需要给它下指令，而电脑和计算设备更多是由你的“龙虾”来使用，它来消耗算力、调用存储，而人只通过自然语言与它交互。这可能是“个人AI”发展的最终形态。
这个过程不会一步到位，而是一个逐步过渡的过程。现在的情况是，人仍然在使用电脑和各种应用，比如Word、PPT、手机上的微信，同时AI能力开始嵌入这些应用。与此同时，人可能会用另一台设备来运行自己的“龙虾”，人和“虾”各干各的、相安无事。但未来，当你的“虾”养得越来越好之后，人自己做的事情会逐渐减少，会让“虾”来承担更多任务。
我们作为提供终端的企业，需要去理解客户的需求，思考如何满足客户的需求。对用户而言，如果一台设备能解决问题，一定是最方便的。因此，我们现在要想办法如何能够在一台设备上同时满足“人虾共用”的需求，让两者安全共存。对于“虾”，也就是智能体、智能双胞胎，我们要做到只给必要权限，不做过度授权，这是我们现在需要去考虑的问题。不能简单地认为卖两台设备市场规模更大，而要考虑如何真正满足用户需求，什么是未来的发展方向。
高飞：按照您的思路，未来的AI终端主要在软硬件结构上发生演变，市场规模上不会发生非常大的改变？
杨元庆：我觉得理解未来的AI终端，要从理解“个人AI”这个概念开始。
未来的AI，一定是个性化的、定制化的，每个人只有一个属于自己的“智能”，也就是“龙虾”，或者说“智能双胞胎”。一方面，公共智能无法代替个人智能。另一方面，不会出现有多少个终端就有多少个“个人智能”这种情况，手机上一个智能、电脑上一个智能，不可能。因为每个人都是独特的，都只有一套自己的特性、习惯、爱好、思想。每个人的“个人AI”，要看你所看、听你所听，然后才能想你所思、行你所愿。
要做到这一点，必须把一个人分散在各类终端里的数据整合起来，形成个人的私域数据库。然后让智能体在这个基础上学习、推理、进化，这个唯一的“个人AI”才能代表唯一的你，代表你采取行动。这就是为什么联想在“个人AI”领域提出的战略叫“一体多端”。
因此，未来终端依然不可或缺，并且市场会越来越大，种类也会越来越多。在每个人的智能双胞胎都成熟以后，一个人通过人机交互，就可以指挥智能体的千军万马，比如现在的“一人公司”，大家会购买更多终端。无论是更多PC，还有更多手机、平板、可穿戴设备，或者其它各种新品类的终端。因为多一台终端，就多一份生产力。
IDC最近有个预测，虽然PC和手机整体市场受零部件涨价影响，销量承压，但AIPC和AI手机这两个与AI紧密关联的终端，相比2025年的销量，今年的增速都会达到30%以上，到2030年将实现大约2.5倍的增长。如果加上不断涌现的新物种，AI终端市场的增量还要更大。
高飞：硬件承载AI，AI重构硬件。在“个人AI”的概念里，终端的角色会发生什么新变化？
杨元庆：我把它总结为四点。
第一，终端是人与AI交流交往的触点。任何AI应用，都要有一个硬件载体，才能被我们所用。电脑、平板、手机、眼镜、耳机、项链、戒指，都可能成为人和AI的硬件触点。用户向AI输入，AI向用户输出，都要通过触点完成。
第二，终端是感知，是数据输入和积累的场所。如果要让AI越来越懂你，必须让它看你所看、听你所听、体验你所体验，理解你在做什么。比如你在PC上写的文章、做的PPT，你在手机上拍的照片、回的信息、通话记录，这都是数据。还有各类可穿戴设备，比如智能眼镜、项链、戒指，这些设备都是数据的输入端，或者叫“感知端”。我现在就戴了一个数字戒指，可以记录一些身体数据。
第三，终端是算力。不是所有的算力都在云端，终端本身就可以提供算力。比如在PC、手机上，即使没有网络，也可能运行本地部署的模型，进行推理。在家庭场景中，还有边缘计算设备能够提供更大的算力、运行更大的模型。多数情况下，我们是通过端云协作来完成任务的——有的任务在本地终端上完成，有的在云上完成。各种终端的数据越多，推理的结果会更符合个人需求。
第四，终端是信任。这一点非常重要，因为终端是属于用户的，终端在用户手中，数据就在用户手中，“个人AI”就更多由用户自己所控制主宰。
在“一体多端”的体系里，我认为最核心的是“体”，也就是你的个人智能双胞胎，而终端能够提供这些价值：终端是触点、是感知、是算力、是信任。
高飞：终端变得更重要了。如果AI越来越多地接管电脑，您认为软件原来的生态位还能保持不变吗？
杨元庆：肯定不能了。AI会颠覆很多事情，首当其冲就是软件。不管是拷贝授权形态还是SaaS形态，都会被改变，至少是很容易被改变。伴随而来的，是企业的业务流程被重塑。
比如你今天要做一个“明天去上海拜访用户”的计划，你可能要从日程工具调工作安排，从CRM里调客户信息数据，从ERP里调客户过往的交易，然后把资料用某种方式整合起来。但未来的流程是，你可以直接用模型和这些应用积累下来的数据对话，直接生成你需要的东西，一份文件也好，一套Deck也好。在极端情况下，AI可以为你重写一个CRM，直接生成一个功能软件。
当然，不可能所有需求都需要把软件重写一遍，那得消耗多少token。未来可能的情况是智能体与智能体之间交互，它们之间的重新分配职责，这样更有效率。
03.
联想的护城河
高飞：如果说对终端和基础设施市场的未来发展是需求侧的判断，那么从供给侧的竞争来看，联想的护城河是什么？
杨元庆：联想有两大核心竞争力：持之以恒的技术创新，高效韧性的供应链管理。这是联想多年来都能实现可持续发展的基石，也是联想的护城河。
先说供应链。全球制造业的周期波动、元器件价格起伏、物流节奏变化，都是一家跨国制造企业的日常课题。这种情况下，对供应链的驾驭能力就格外重要。过去一年，在关税挑战、关键部件供应紧张和成本上涨、地缘政治危机等重重压力下，我们的业绩还能实现再创新高，背后依靠的就是联想多年积累下来的全球供应链高效、韧性运营的能力，包括我们“中国+N”的全球化制造布局以及“全球资源/本地交付”的业务模式，包括我们全球领先的智能化运营管理能力，还包括我们跟上下游合作伙伴之间深度互信、彼此成就的生态关系。
“业界最强的供应链”不是一句口号，这是一套“处变不惊、行稳致远”的能力体系。我们相信，不管行业周期如何变化，这套能力都能持续释放价值。
再说硬件的创新功底。未来AI的发展趋势是硬件的重要性越来越高。AgenticAI不会是AI的终局，接下来还有PhysicalAI、具身智能。AI越往物理世界走，对硬件的依赖只会越深，越需要对硬件的理解。联想在硬件领域有几十年的积累，从PC、手机、平板到服务器、数据中心，再到全球供应链。这些能力到了AI时代，重要性会更加显现，我相信未来我们优势的释放空间会更大。
高飞：联想既做消费级AI，又做企业级AI。横跨ToC和ToB两个市场，是否会出现顾此失彼？
杨元庆：我觉得这其实是我们的一个优势。ToB的企业智能和ToC的个人智能其实有很多共通之处。它们本质上都是基于私域数据，运用合适的模型和算力组合，来增强式地提升效率。
个人智能跟企业智能的很多能力是交融的。比如个人智能所使用的算力，不只是来自个人终端，也需要“端-边-云”协同。这里的“边”，对个人来说，可能是家庭中的更大规模存储或更高算力的设备，用来运行更大规模的模型，为个人终端提供支持。未来还会有个人云来提供算力支持。这也是为什么我们现在强调混合式人工智能。个人智能的场景中，也需要公共智能。
在企业侧也一样。企业不是只有数据中心或边缘计算，企业也是由每个员工组成的，每个人都在使用终端设备。所以企业也要考虑，模型在云端训练完成后，可以负载到边缘，甚至部署到终端，让员工在终端就能完成任务处理，而不需要全部依赖云端，这样才是效率更高、更安全、更可靠的AI实现方式。
两者的差别更多在于交付方式。个人智能更多是以产品形态交付，用户拿到就能用，这是联想非常擅长的地方。企业智能则是交付项目，从“你要做什么”开始立项，围绕项目去帮客户实现目标。这方面，联想也有一整套技术与服务框架，作为我们的项目交付的执行体系。这个框架中，包括算力底座，包括整合企业数据的能力，还包括Agent生成工厂，不同的skills技能模块……所有整合起来，形成向客户交付“企业智能”的方案。
从技术视角看，在云端的AI模型训练，与在边缘和终端上的AI推理，是相互影响、相互作用的。从市场视角看，终端设备的增量、基础设施的增量、服务收入的增量，这三个增长引擎也在相继点火，轮番助力，这在联想历史上是没有过的。这是联想千亿美金目标背后最朴素的算术题。
04.
从30年前的代码，
到今天的AI原生
高飞：您在本财年誓师大会上还有一个提法，联想要做一家AI原生的企业。联想是一家有40多年历史、年营收规模有望达到800亿美元的科技大厂。我想问，联想怎么理解“AI原生”？
杨元庆：AI原生，就是不把AI当附加项，补充项，而是基于AI重新思考、构建、运营一家企业。或者说：AIFirst。这个过程必然是不容易的，但这样的重构过程联想也并不陌生。
高飞：之前的重构过程是怎么样的？帮我们回溯一下吧。
杨元庆：举个例子，联想IT信息系统的发展过程，用现在的话来说可以叫“信息化原生”。
三十多年前，当时我刚研究生毕业进联想，做工作站和惠普外设的销售工作。每周财务会发一张表格给我，上面写着有什么产品、数量有各多少。但有时候，用户到财务交款再到库房领东西的时候，发现领不到。为什么？因为表上写着有五件货，但其实别人已经卖了五个，表还没更新，第六个人到那儿就没货了。
我觉得这样很难做业务。我是学计算机专业的，于是我就自己编程写了一个软件，记录基本的“进销存”数据。这样用户到财务交钱的时候如果系统显示有货，到库房领东西也肯定有货。这是最早一个尝试。
后面企业信息化发展，开始建设ERP、CRM这些系统。不过这些系统都根据不同用途、不同目的建立起来的，建完以后，变成了一个个信息孤岛，彼此之间不能打通，做业务时候也会有使用不顺畅的感觉。
高飞：但重构这些传统IT资产，往往又非常困难。
杨元庆：对。但在AI时代，一个模型就可以把所有软件重写，可以重新改写企业的业务流程，不管是信息流和业务流，都可能被重构。如果还是固化思维，按原来的方式做事，一定会被更高效率、AI原生的企业淘汰。所以我们讲，要用AI的思维重新思考企业的业务流程、工作方式、组织结构以及岗位和人才体系。
高飞：对联想这样一家7万多人、业务遍及180个市场的公司来说，“AI原生”的难度和一家创业公司也完全不在一个量级。
杨元庆：确实不容易。一家7万人的公司要转身，意味着每一款产品、每一条业务流程、每一个岗位职责，都要重新审视一遍。但一旦完成这个转身，它迸发出来的效能也是巨大的。联想目前已经有5000多亿人民币的业务规模和全栈AI的业务组合，这是四十多年技术创新、卓越运营、客户信任和伙伴关系的结晶。这座“金矿”是冲刺营收新高的起跳板。
高飞：最后问一个大家普遍关切的问题。你写过联想第一个业务IT程序。在软件被AI重写的时代，很多同学是有焦虑的。作为初代程序员，你怎么看？
杨元庆：我认为，简单的编码工作一定会被AI取代。但程序员更重要的价值在于规划和设计。如果没有人去定义要做什么、方向是什么、流程应该怎么设计，AI是不知道该做什么事的。
当然，AI也在不断进步。今天我们认为必须由人来做的事情，未来也有可能被AI部分替代。但人的角色也会不断往上走股票移动交易，要去做更高层级的事情。所以我们必须持续学习，必须要更具创造性思维。
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