4100亿联想，重估的不只是AI服务器

“今年是属于你们（联想）的一年。”在3月的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋这样对联想集团董事会主席、CEO杨元庆说道。

联想确实也做到了，成果首先体现在股价上。截止到8月14日，联想集团（00992.HK）股价今年涨幅达276.55%，远超恒科大盘涨幅，公司市值突破4100亿港元。距离今年5月份市值突破2000亿港元（补充链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fB9S3nc8EEdc2zuKbTRzaw），仅过了3个多月的时间。

市值大涨的背后，是公司财报连续两个季度财报数字的“超预期”。

8月13日，联想集团发布2026/27财年第一季度业绩。报告期内，集团营收达到269亿美元，同比增长43%，创单季度历史新高，也是近五年来最高同比增速，联想，调整后净利润达到10.75亿美元，同比增长176%，首次突破10亿美元；调整后净利率提升至4.0%。AI相关营收达到634亿元人民币，同比增长60%，占集团总营收约35%。

这份财报中，最值得关注的是基础设施方案业务集团（ISG）——这一上个季度才实现扭亏的业务。

这一季度，ISG营收达到85亿美元，同比增长98%，创单季新高。更为重要的是，经营利润率提升至9.1%，同样创单季度新高。云基础设施业务与企业基础设施业务营收均同比接近翻倍，传统计算、AI服务器和存储业务都保持增长。财报还显示，联想x86服务器升至全球第二，AI服务器订单储备增至540亿美元，较上一季度环比增长157%。

ISG不只是联想的第二增长曲线，而已开始成为利润来源之一。

“今年属于联想”这句话背后，既有英伟达生态中OEM伙伴地位的变化，也有AI基础设施市场分工的变化。

麦格理认为，联想ISG的持续增长和利润率改善，受益于强大的市场执行力、渠道能力和韧性供应链管理。

当AI基建订单从单台服务器走向整柜、集群、数据中心乃至跨区域部署，一个硬件供应商可能已经无法满足客户需求，是一个能够完成系统设计、设备集成、供应链管理、本地制造和长期运维的交付方。

在AI基础设施需求继续扩张的阶段，联想凭借长期打造的全球制造网络、本地交付和供应链能力，抓住了这一轮的需求，证明自己正在从服务器厂商变成AI基础设施的“系统级”交付商。而在存储价格、供应链稳定性、客户需求快速变化的当下，联想集团的运营和交付能力，为公司的持续增长打造了一项稳健的“基础设施”。

#01 AI需求高增长，但订单越来越挑供应商

AI基础设施的高增长，仍然没有结束。

从行业规模看，AI服务器市场仍处于高速扩张阶段。中泰证券等机构预计，AI服务器市场规模到2030年有望达到12,391亿美元，2024年至2030年复合增速约为40.6%。与此同时，全球x86服务器市场也在回暖，传统计算与AI计算形成双线增长。

但这一轮增长和过去不同。

早期AI基础设施投入主要集中在超大规模云厂商和AI企业，需求重心是训练集群，采购逻辑也更偏向GPU资源，目前来看，原有这部分需求仍在继续，超大云厂商和所谓NeoCloud（新型云厂商）并不会停止扩张算力，将继续维持甚至增加AI相关资本开支。

而另一方面，随着AI渗透率的提升，不同领域的企业和组织对于AI通用的需求也开始快速增长，甚至政府和“主权AI”的需求同步放量，但这些机构对于AI基础设施的需求不仅体现在性能上，也同对交付、运营和后期维护有更多样的需求，需求的结构也更为复杂。

在中东，沙特、阿联酋等国家级AI云项目背后，是主权AI、数据安全和本地算力需求的集中释放。阿联酋Stargate UAE项目投资规模被市场估算在80亿至100亿美元之间，包括沙特HUMAIN与AirTrunk的项目投资约30亿美元，并计划到2034年形成6 GW级别能力，公司层面，微软也在阿联酋追加大规模AI和云基础设施投资。

企业端也在变化。随着AI大模型渗透率的提升，AI也正从训练走向推理，从公共云走向本地、边缘和终端。杨元庆在业绩沟通会上表示，未来更多Token会在边缘、本地甚至个人设备上产生，而不是全部放在云上。换句话说，AI基础设施不再只是少数云厂商的数据中心问题，也会变成企业、行业客户乃至政府机构的长期数字基础设施投入。这带来了新的供应商门槛。

随着AI部署的领域越来越广泛，企业、政府和组织不仅仅是想要一张张的算力卡，而是想要可以稳定运行的“AI工厂”。它包括前期系统设计，中期服务器、网络、存储、液冷等设备集成，后期的供应链管理、本地制造、交付部署，以及长期运维。订单规模越大，项目跨区域越多，合规要求越高，对供应商整合全链条的能力要求就越高。

从厂商层面来看，AI基础设施供应商的竞争，正在从产品竞争，进入系统级交付竞争。

#02 AI需求越复杂，联想全球「交付网」价值就越大

跨国云厂商可能同时在北美、欧洲、中东和东南亚建设数据中心，主权AI项目要求本地制造、本地部署和本地服务，而企业客户则希望把AI工厂部署周期压缩到更短，并且在后续运行中获得稳定运维。

AI基础设施项目越复杂，交付就越难。这时，全球制造网络和本地交付能力就变成了竞争力。

联想集团目前在全球拥有30多个制造基地，分布于11个国家，约半数为自有基地，业务覆盖180多个市场。

据了解，联想在中国保持约80%产能和70%研发能力，同时在北美、欧洲、亚太、中东和南美持续布局制造与交付节点。

中泰证券相关研报显示，联想能够通过“全球资源、本地交付”模式，将交付周期缩短85%，物流成本降低42%，并可在24小时内触达97%以上市场。2026年，联想进入Gartner全球供应链25强前五，排名高于戴尔和惠普。

这张“网”带来的效果，已经体现在财报数据中。

在刚刚结束的第一财季，联想四大市场大区均实现增长：中国区收入同比增长25%，亚太区增长28%，欧洲-中东-非洲增长53%，美洲增长58%。这不是单一区域景气带来的增长，而是全球市场同步放量。

再来具体看这张“网”的组成：

在中国，联想拥有合肥联宝和深圳基地。合肥联宝是全球最大的PC制造基地，也交付了国产AI芯片服务器；深圳基地则覆盖刀片服务器、边缘服务器、高性能服务器、水冷服务器以及大型、超大型机柜集群，并可24小时接单，客户包括微软、IBM、亚马逊、谷歌以及国内互联网企业。联想问天品牌也在国内AI基础设施项目中持续推进，并中标阿里超级节点项目。

在北美，美国北卡罗来纳智能园区已在财季内启用，联想官方表述是推进“全球资源、本地交付”模式，扩大先进基础设施制造能力，并强化大规模开发及端到端服务能力。而此前启用的墨西哥蒙特雷基地承担面向北美客户的数据中心产品本地制造，是美洲首座灯塔工厂。资料显示，数字化方案帮助其交付周期缩短85%。

在欧洲，匈牙利乌洛工厂是联想在欧洲的首个自有制造基地，日均可生产超过1000台服务器和4000台工作站，90%的服务器就近销往EMEA市场，卡车两天可达欧洲主要国家。

而在亚太其他国家和地区，印度Puducherry基地年产能包括5万台企业级AI服务器和2400台高端GPU服务器，越南和深圳基地则共同服务东南亚客户。

中东方面，沙特Alat对联想进行20亿美元投资，相关制造基地计划于2026年投产，服务沙特主权AI以及“愿景2030”（Vision 2030）下的本地算力需求。

南美方面，巴西因达亚图巴基地覆盖PC和服务器制造，日生产能力达到1.2万台。

这些区域节点的意义，不只是有自己的工厂这么简单，也是联想AI基础设施全链条交付能力的体现。

如果拆解来看，在前端，联想可以用ODM+模式参与客户系统设计，根据客户指定的CPU、GPU、存储、网络和散热要求完成工程实现。中端，联想负责整柜测试、制造导入、供应链管理和设备集成。后端，联想通过本地制造、本地交付和方案服务业务集团（SSG）业务的服务体系提供长期运维。

在业绩沟通会上，杨元庆也强调，联想不是简单依靠外包生产，而是具备端到端能力。这让公司可以更好控制成本，并把后端供应变化快速传导到前端。

摩根士丹利在研报中指出，联想智能设备业务集团（IDG）利润率能够维持在约7%，与其大规模采购优势、自有制造和design-to-cost（基于成本的设计）能力有关；摩根大通也认为，联想在 PC 下行周期中仍能跑赢同行，背后是供应链能力和主动定价策略。

到了 AI 基建阶段，这套能力被迁移到服务器、存储、液冷和服务交付上，变成了更复杂的系统级交付能力。这也是联想和行业其他竞争者的差异所在。

戴尔等企业在服务器制造上较多依赖纬创、广达、工业富联等代工体系，惠普则采用自有与合作并行模式。联想的自有制造占比更高，排产和交付灵活性更强，能在一定程度上减少代工排队、跨洲物流和贸易合规带来的不确定性。

AI基础设施竞争进入系统交付阶段后，这种运营能力会被放大。

#03 AI Total Solution：从算力、存储到液冷

有交付网络，还要有可交付的产品组合。高盛对联想的描述是“AI Total Solution”（AI全解决方案）。在其研报中，联想的AI组合并不只包括服务器，还包括存储、液冷、边缘计算设备和软件。联想ISG的增长，正是建立在这一套组合能力之上。

算力服务器是主线。公司曾披露，训练类AI服务器占服务器收入约30%，若包含推理类服务器，占比超过35%。最新财报显示，剔除中国区国际GPU影响后，联想AI服务器在国际市场营收实现三位数同比增长。

在英伟达生态中，联想也正在进入机架级交付阶段。GB300 NVL72整机柜包含72颗Blackwell UltraGPU和36颗Grace CPU，联想已持续扩大GB300部署，并加快Vera Rubin机柜解决方案的完整度和上市速度。

2026年1月，杨元庆与黄仁勋发布“联想AI云超级工厂”，其核心就是联想液冷基础设施、全球制造和全生命周期服务，与英伟达加速计算平台结合。

国内市场，联想问天超节点和万全异构智算平台V5.0覆盖百卡至万卡级别部署。

存储是另一个关键环节。AI工作负载不仅消耗算力，也消耗数据读写和高端存储能力。2026年4月，联想完成对Infinidat的收购，补齐高端企业级存储能力。资料显示，完成收购后，联想企业存储覆盖市场提升至85%。随着Infinidat纳入体系，联想在“算力-数据-存储”链条上的短板进一步减少。

液冷则是联想AI基础设施中的差异化能力。

AI服务器功率密度持续提升，传统风冷已经越来越难覆盖高密度机架需求。联想海神（Neptune）液冷已经迭代至第六代温水水冷方案，可减少40%电力消耗。联想液冷技术覆盖冷板、浸没、喷淋等路线，拥有4000多项相关专利。

从财务表现看，液冷需求的增长非常快。根据AlphaEngine数据显示，联想液冷收入在FY26前三个季度增速分别为30%、154%和300%。

此次财报发布的文件中，联想披露了多个ISG客户的案例，覆盖了新型云服务商、AI创新者企业、顶尖研究型大学等不同客户、不同场景的需求，涉及AI工厂、边缘AI基础设施、液冷技术驱动的计算平台等不同产品和解决方案。

正如此前IPO早知道提及的，联想市值完成“翻倍”，是做对AI工厂这门生意，更为重要的是，联想的AI工厂能够将基础设施的“硬件”与全球范围内的运营和交付能力相结合，真实解决客户不同场景的需求。这也是ISG经营利润率从去年同期-2.0%提升到9.1%的原因之一。

ISG收入增速和利润率达到新高（来源：BofA研报）

算力服务器提供核心计算，存储承接数据，液冷解决功耗和散热，网络和整柜方案提升系统效率，SSG提供TruScale、AI 工厂Factory和生命周期运维服务。单个项目的价值量由此提升，利润率也有改善空间。

#04从大型云厂商到FIFA，联想服务不同组织AI需求

联想的这种交付能力，还体现在客户结构变化上。

本季度，联想云基础设施业务营收同比增长98%。

美银在研报中提到，联想ISG增长来自通用云（general cloud)、主权云（sovereign cloud）、以及新型云服务商（Neocloud）和企业客户等多类需求。高盛也指出，联想AI服务器增长来自企业、Neocloud和超大规模云厂商客户规模增长。这些客户更倾向采购高价值AI服务器和液冷方案，利润率显著高于传统超大规模CSP客户。

不同客户对交付的要求并不相同，云厂商看重规模和速度，企业看重可靠性和服务，主权 AI 项目则更强调数据安全、合规、本地制造和长期运维。

企业基础设施业务同样增长98%。这部分客户包括大型企业、行业客户和E-SMB。相比CSP，企业客户更关注可验证方案、部署门槛和后续运维。

这类客户的需求往往更分散，但利润率更高。企业不会只买服务器，还需要咨询、部署、运维、应用库和行业方案。联想SSG本季度营收29亿美元，同比增长28%，经营利润率达到24.2%，运维服务及项目与解决方案收入占比达到62.4%。

除了企业和云基础设施服务商外，值得一提的是，FIFA世界杯则为联想提供了另一服务验证场景。

联想不只是2026年FIFA世界杯的品牌赞助商，更是官方技术合作伙伴。据介绍，公司为赛事提供涵盖设备、基础设施、解决方案和服务的端到端技术支持，覆盖104场比赛、16个城市和3个主办国。赛事期间，联想部署和管理超过2.5万台联想及摩托罗拉设备，由350多名工程师现场支援600多个FIFA场地，方案正常运行率达到99.99%。

更值得一提的是，联想在世界杯中落地了多项AI应用，包括足球AI超级智能体、裁判视角AI视频增强系统和3D数字人可视化。比如，杨元庆在业绩沟通会上提到，裁判视角视频因抖动严重无法直接直播，联想通过AI在一秒内完成视频稳定和修复，用于转播系统。这不是单一模型能力，而是软硬件、边缘计算、视频处理和实时服务协同的结果。

从CSP集群，到企业AI工厂，再到世界杯这样复杂赛事，联想验证的，是把AI技术、基础设施和服务组织成可交付方案的能力。

#05 AI需求，不会只停留在大型云服务

联想今天在AI基础设施链条上的位置，不是单季需求带来的结果。杨元庆在业绩沟通会上也强调，ISG今天的成绩“不是天上掉的馅饼”，而是多年耕耘、多年投资的结果。

2014年，联想收购IBMx86服务器业务，为企业基础设施业务打下基础。2017年，ThinkSystem推出。2018年，海神液冷技术持续推进。2020年后，联想加大AI服务器投入。2024年，问天品牌和ISG战略倾斜进一步落地。到2026年，Infinidat收购、北卡智能园区启用、AI服务器订单储备达到540亿美元……这些节点串起来，是十多年“基础设施”投入的结果。

而这种长期投入，最终指向的是联想提出的混合式AI和普惠AI。

在联想的判断中，AI不会只停留在公共云和大模型训练端。随着推理需求增长，个人智能、企业智能和公共智能会共同发展。

这套逻辑和联想当年参与PC普及有相似之处。“PC不是联想发明的，但联想这样的OEM厂商推动了PC的规模化、低成本和普及”，AI时代，基础模型和芯片仍然重要，但真正把AI带到企业、行业和个人场景，需要设备、基础设施、服务和生态的组合能力。

至少从最新财报看，凭借全球范围、端到端的交付能力，联想开始进入AI基础设施收获期。