公司近期业绩表现 - 2025财年第三季度营收达1428亿元，同比增长15%，创财季历史新高 [1] - 同期经调整净利润为36.6亿元，同比激增25%，净利增速远超营收增速 [1] - AI相关业务收入在集团总营收中的占比已提升至30% [1] AI PC业务现状与挑战 - 在IDG整体营收中，AI终端设备营收占比大幅提升至36%，同比提升17% [2] - 在全球Windows AI PC市场中，公司份额高达31.1%，稳居全球第一 [2] - AI PC产品被指缺乏颠覆式创新，对普通用户实用性不足，且比一般PC产品贵出30%—50% [3] - AI PC的运营利润率与传统PC相差无几，未实现盈利的显著跃升 [3] - 英伟达创始人指出AI生态在PC终端不健全，用户买单意愿不足，市场认可度尚待验证 [5] AI服务器与基础设施业务 - ISG业务（基础设施方案业务集团）营收同比增长24% [3] - AI服务器收入实现高双位数增长，液冷服务器营收更是暴涨154% [3] - 增长多源于云服务提供商订单红利及行业对AI基建的追捧 [3] - AI服务器核心依赖英伟达芯片，缺乏底层算力技术，业务模式被指更似“组装厂” [3] 业绩增长的其他驱动因素 - Windows 10停止服务支持，直接引发大规模换机需求 [4] - 疫情期间购置的设备陆续进入更新周期，促使市场迎来设备更新热潮 [4] 公司AI战略历史与布局 - 早在2017年，公司便提出“ALL in AI”，成为探索“智能化”的先行者 [6] - 公司积极拓展SD智能设备、SI智能基础设施以及SS方案服务等多元化产品线 [6] - 2023年，在生成式AI热潮下，公司再次提出“AI for all”战略 [7] - 2025年，公司开启“第五次再创业”，将全球60%的研发资源投入AI模型与智能工厂 [7] - 新设立CTO办公室，并成立智能体军团，以全面拥抱AI驱动的新时代 [7] 研发投入与行业对比 - 2025/26财年第一季度研发支出为5.24亿美元，占营收比例约2.78% [12] - 研发占比逐年下滑，从2023财年的3.58%降至2024财年的3.33%，如今已不足3% [12] - 横向对比，2024财年苹果研发投入占收入8%，微软达12.0% [12] - 2024自然年，华为研发投入占营收超20%，而公司未超5% [12] - 2024年全年研发支出23亿美元（约167亿元），同比增长13%，不及华为十分之一 [12] 战略模式与潜在风险 - 公司AI布局被指始终跳不出“追随者”宿命，缺乏前瞻性布局，未能建立不可替代的技术壁垒或生态护城河 [9][10] - 长期依赖硬件组装与渠道分销模式，在需要软件、算法、数据深度融合的AI时代，单纯产品跟进难以形成差异化优势 [10] - 公司推进重大变革的行动因谨慎而显得缓慢，在AI技术快速迭代的今天，这种节奏容易错失窗口期 [13] - 提出的“混合式AI”战略在执行层面未能摆脱硬件主导、方案集成的路径依赖 [13] 与英伟达的合作 - 在Tech World大会上高调官宣与英伟达达成3-4年深度合作 [1] - 此次合作被视为公司试图在算力基础设施层面卡位，并向AI解决方案与服务商转型的关键押注 [13] - 合作的关键在于公司能否借此构建自主的AI能力栈，而非再次沦为硬件代工方 [14] 历史背景与转型压力 - 2005年，公司以17.5亿美元收购IBM的PC业务，并一度在PC领域跃居全球第一 [5] - 在移动互联网时代，公司错过中国智能手机市场的黄金发展期，被彻底边缘化 [6] - AI被视为公司重返巅峰的最后一张王牌 [1] - 公司当前的挣扎折射出传统硬件巨头在时代转折点上的集体焦虑 [15]

文章核心观点 AI数据中心对高利润硬件（如HBM和先进制程AI芯片）的巨额需求，导致全球半导体产能发生结构性倾斜，消费级PC所需的DRAM、NAND和主流处理器面临“人为短缺”和成本系统性抬升，引发PC市场“量减价增”的复杂局面[1][6] 行业正经历从消费电子主导到AI算力主导的底层规则重构，这并非PC价值的消亡，而是其产业优先级在历史进程中的被动调整，将推动行业进入一个成本基线更高、竞争更集中于巨头、且更注重产品AI附加值的新阶段[2][6][28][30] 全球PC市场趋势与挑战 - **量减价增的明确预测**：IDC预警，2026年全球PC出货量在中性情境下预计下降4.9%，若供应恶化降幅可能扩大，同期PC平均售价可能上涨6%至8%，部分整机涨幅或达15%-20%[1] - **成本系统性抬升**：为满足AI需求而研发的高端技术，其成本会分摊至整个产业链，导致普通电脑主板的成本上涨超过四分之一，PC硬件价格上涨很可能是成本基线被抬高后的新常态[6] - **供应短缺的本质**：短缺源于产能分配而非总产能不足，存储巨头将超过四成的传统内存产能转向生产利润更高的高带宽内存（HBM），芯片代工厂也将最先进的3纳米、2纳米生产线优先分配给AI芯片[4][5] - **双重挑战**：Windows 10停服催生的换机潮与AI PC的升级需求，因核心部件（内存、先进芯片）稀缺且昂贵，可能抑制需求本身[8][9] 产业链结构性变化 - **增长引擎更换**：驱动半导体行业增长与资源分配的引擎，已从个人电脑和智能手机永久性地更换为人工智能，特别是庞大的AI数据中心[2] - **利润驱动产能倾斜**：一片用于AI芯片的顶级晶圆，其收入是为消费级电脑生产处理器的三倍以上，资本和产能自然流向利润最丰厚的地方[3][4] - **半导体巨头的“审慎狂热”**：巨头们全力调整现有产能以满足AI需求，但对投入数百亿美元建造新工厂以永久性扩张总产能持谨慎态度，担忧“AI泡沫”风险，这导致消费电子供应链恢复将是一个缓慢且不确定的过程[7][8] 中国市场独特性 - **需求具备韧性基底**：国家“信创”战略和产业升级浪潮，为政企市场的IT采购注入强大确定性和计划性，能有效对冲消费端波动，例如面向中小企业的PC工作站出货量连续数个季度实现超过30%的同比增长[12][13] - **需求结构多元且灵活**：由数亿电竞玩家、内容创作者等构成的庞大生态，对“甜点级”性价比配置有永恒热情，若最新部件价格高企，市场会迅速将目光投向上一代成熟产品或中端型号，动态平衡供需[13][14] - **渠道“压货”模式的双刃剑效应**：品牌厂商向渠道经销商“压货”，在短期内转移了成本压力和供应风险，形成了库存“堰塞湖”，但若终端需求持续疲软，可能在未来引发恐慌性抛售和价格体系崩溃的风险[15][17][18] - **本土供应链战略价值提升**：全球供应链动荡叠加对科技自主的要求，推动中国PC产业加快依赖和建设本土供应链（如内存、闪存），这成为关键的战略缓冲和安全保障[24] 行业竞争格局演变 - **巨头时代来临**：资源紧张时，联想、戴尔、惠普等全球顶级品牌凭借规模、议价能力和供应链管理优势，与中小品牌间的鸿沟将加剧，市场品牌集中度将进一步提升[19][20] - **下游厂商的生存策略**：包括“一次涨足”的定价策略，以及提供“准系统”配置将内存、硬盘等波动部件的选择权与风险转移给用户[23] - **创新竞争维度扩展**：竞争从产品扩展到供应链韧性、定价策略和用户信任维护，甚至有品牌停止单独零售热门内存以打击黄牛，维护用户利益[24] 未来展望与产业重构 - **PC价值重定位**：PC产业被整合进由云端、边缘和个人终端构成的AI算力网络，其核心价值将取决于在混合算力网络中的角色，如本地AI处理能力、与云端协同效率等[30] - **市场出清与门槛抬高**：成本高企的环境下，缺乏上游议价能力、品牌附加值薄弱的中小厂商将面临生存考验，行业集中度提升，竞争门槛抬高[31][32] - **中国市场阶段性发展**：未来12到18个月，“量缩价涨”是主基调，但政企采购等市场抗跌性强，大众消费市场承压，需警惕渠道库存“堰塞湖”风险；未来两到三年，随着AI相关新产能投产，供应紧张有望缓和，被压抑的换机需求将与成熟的AI PC生态合力驱动新换机周期[32] - **新时代的开端**：当前的困境是新旧时代碰撞的阵痛，标志着依赖摩尔定律和消费电子廉价增长的旧时代落幕，一个围绕AI重构价值、更具挑战的新竞争格局正在开始[27][33][34]

文章核心观点 - 全球正面临严重的DRAM内存短缺危机，主要原因是三大内存制造商将产能转向利润更高的AI数据中心高带宽内存，导致消费电子领域供应紧张，价格飙升，并可能影响未来PC销售 [1][2][3] - 为解决此危机，行业正探索两种主要技术路径：一是通过软件和缓存技术优化现有硬件，以减少对DRAM的依赖；二是通过重新设计PC内部结构以腾出物理空间来增加内存容量 [4][5][6] - 解决危机的根本在于在PC端建立起足够强大的设备端AI处理需求，从而改变内存制造商的产能分配决策，但这需要整个产业链的协同努力 [7][8] DRAM短缺现状与影响 - 短缺被描述为“最严重的短缺”，需求远超供应，现货市场价格比2024年9月上涨了五倍 [2][3] - 2025年第四季度DRAM合同价格上涨约40%，预计2026年第一季度价格将上涨高达60% [3] - 主要PC厂商如联想、戴尔、华硕和惠普已声明将全力确保DRAM供应，但短缺问题预计将持续数年而非数月 [1][3] - 供应紧张已导致产品价格上涨，戴尔一份泄露的内部文件显示2026年PC价格可能上涨高达30%，华硕已在2025年底宣布提价 [2] 解决方案一：群联电子的aiDAPTIV技术 - 群联电子推出aiDAPTIV产品，是一款用于笔记本电脑的附加SSD缓存，旨在扩展PC GPU的内存带宽 [4][5] - 该技术采用特殊SSD设计和先进NAND纠错算法，允许制造商将笔记本电脑的DRAM容量从32GB降至16GB，而不降低AI任务性能，从而缓解DRAM需求压力 [5] - 该方案无需改动现有硬件，只需插入空闲的PCIe插槽，微星和英特尔已宣布将率先支持该技术 [5] 解决方案二：Ventiva的散热与空间优化方案 - Ventiva公司发明了一种无需风扇的固态散热方案，通过电离空气实现静音散热，可移除传统风扇 [6] - 移除风扇能为笔记本电脑主板腾出大量物理空间，可用于增加DRAM容量，从物理层面解决空间限制问题 [6] - 公司CEO指出，内存制造商目前忽略了通过优化PC内部设计来增加容量的可能性，而过度专注于数据中心的高带宽内存 [6] 行业根本挑战与未来方向 - 内存短缺根源在于产能分配：制造高带宽内存难度更大，但AI数据中心愿意支付高价，导致制造商将产能从DRAM转移 [6] - 解决问题的关键在于在PC端建立强大的设备端AI处理需求，例如满足企业（如高盛）对私密、安全、不离线的AI系统的需求，从而影响内存制造商的利润信号和产能决策 [7] - 实现这一目标需要整个产业链协同：技术公司需说服PC制造商，PC制造商需与英特尔、AMD沟通，最终共同向内存制造商传递统一的市场需求信息 [8] - 若问题无法解决，除了支付更高价格获得性能更差的笔记本电脑外，还可能将数据处理的主导权过度集中于少数云端公司手中 [9]

AI产业趋势：从概念到场景化落地 - 2026年CES显示，AI产业讨论焦点已从单一技术概念转向场景化落地的深度探索，AI技术正在终端形态、商业生态和企业运营三个维度引发重构 [2] - AI产业的发展遵循算力与模型双螺旋上升的演进逻辑，AI算力已进入比摩尔定律更快的迭代周期 [3] - 全球AI算力市场规模预计在2026年达到1152亿美元，同比增长42.8% [3] AI算力与模型演进 - 模型小型化技术发展迅速，许多原来需要70B+参数实现的模型，现在30B即可实现；原来30B+的模型，如今14B甚至7B和3B模型也能媲美过去几十B模型的能力 [3] - 模型小型化趋势为AI向终端下沉提供了关键支撑，因为落地到个人和企业的模型必须具备快速、可靠、稳定、无时延的特性，并在可接受成本下持续提供服务 [3] - 2026年AI算法将进入原生多模态创新成熟期，同时与物理AI相关的世界模型也在快速探索中 [13] AI与终端融合的必然性与形态 - AI与终端融合是解决公共AI两大核心痛点的必然选择：一是公共AI产品个人化或企业专属化属性不足；二是公共AI缺乏持续感知环境变化的能力 [4] - 未来终端生态将呈现三大类形态：存量终端（如电脑、手机、平板）升级为AI终端；以AI眼镜为代表的感知为主、轻交互的新型终端；专注于私密化计算的边缘计算终端 [4][5][19] - 边缘计算终端可快速运行数百亿参数的模型，为个人和中小企业提供安全可控的AI算力支持 [5][19] 个人AI的范式重构与核心特征 - 个人AI的崛起标志着AI服务从“平台中心”向“用户中心”的范式转移，其本质是以用户的立场和利益为核心 [6][21] - 个人AI具备四大核心特征：全场景感知能力、可信计算、专属服务连接、持续演进能力 [8] - 个人AI如同“专属私家车”，通过终端载体实现数据隐私可控和服务精准匹配，解决了公共AI的信任与体验痛点 [8] 个人AI落地的技术挑战与联想布局 - 个人AI落地面临四大技术挑战：异构算力平台构建、多模型与智能体调度、长期记忆管理、核心体验创新 [9][24][25][26] - 联想提出的“队友”式个人AI，通过情景感知、主动服务、直接执行三大能力重构交互逻辑 [9][37] - 为实现多设备互联的“队友”式体验，联想通过三大手段突破跨系统壁垒：构建操作系统之上的智能体体系、打造个人可信云空间、实现终端近场互联 [9][28][29][30] 企业级AI落地的挑战与准备 - 企业级AI落地需完成三大协同准备：升级数字化底座为完整AI基础设施、重构业务流程、培养AI人才 [10] - 2026年调研显示，企业在AI落地中面临的最大痛点是人才短缺，人才培养是重中之重且无捷径可走 [10] - 企业需规避三大陷阱：误入辅助价值链、预算先行而非POC验证、基础设施投资不足 [10] 联想的企业级AI实践与战略 - 联想自身的智能化转型遵循“主价值链优先”原则，率先在供应链领域应用AI实现成本降低与周转效率提升，再向营销、售后等环节推广 [10] - 优先切入员工辅助场景的企业，其AI价值转化有限 [10] - 企业AI基础设施升级是一项周期为3-5年的战略性投资，必须由最高管理层自上而下推动，不能按单个项目零星投入 [50] AI时代的生态竞争与企业定位 - AI时代的核心竞争力在于“整合与落地”，行业竞争焦点已从技术参数转向场景价值 [11] - 未来AI生态中主要存在三类企业：整合者、服务提供者、能力保障层 [31][32] - 联想在生态中定位为整合者，负责将硬件、大模型、智能体、服务连接等整合为成本可控的终端设备交付给用户 [32] 联想与生态伙伴的合作模式演变 - 联想与生态合作“不变”的是始终从用户角度出发定义产品并坚持开放合作 [39] - “变化”的是合作形态从成熟商务模式转向共创迭代，需要与服务及能力提供者开展大量试错与共创 [40] - 在服务共创层面，联想与本土平台合作智能体服务连接；在算力共创层面，与芯片厂商深度合作优化终端AI的算力、成本与能耗 [40]

公司近期技术研发动态 - 联想（北京）有限公司于2025年9月申请了一项名为“数据处理方法、装置及电子设备”的专利，公开号为CN121301059A [1] - 该专利涉及一种操作系统数据处理方法，核心在于当系统触发特定运行状态时，预估需转储的数据大小，并动态调整目标存储空间以确保数据能被完整保存 [1] 公司基本经营与知识产权状况 - 联想（北京）有限公司成立于1992年，位于北京市，主营业务为计算机、通信和其他电子设备制造业 [1] - 公司注册资本为565,000万港元 [1] - 公司对外投资了107家企业，并参与了5,000次招投标项目 [1] - 公司在知识产权方面布局广泛，拥有商标信息1,747条，专利信息5,000条，并持有行政许可238个 [1]

公司战略发布 - 联想集团于2026年1月6日在拉斯维加斯Sphere举办2026 Lenovo TechWorld发布会，正式发布“Smarter AI for all”战略成果 [1] - 发布会汇聚了英伟达、AMD、英特尔、高通四大芯片巨头的CEO，彰显了公司在全球AI产业链中的重要行业地位 [1] - 公司AI战略完成从硬件到软件生态的全面闭环，维持“买入”评级及14.0港币目标价，对应14.6倍FY2026E市盈率 [1] 企业级AI业务进展 - 联想与AMD合作推出全新AI推理服务器ThinkSystem SR675i，产品搭载AMD EPYC处理器，针对大规模数据中心推理场景优化，支持高密度GPU配置 [2] - 联想将成为首批采用AMD最新发布的机架级计算平台Helios的系统供应商之一 [2] - 联想与英伟达共同发布“联想人工智能云超级工厂”合作计划，该计划将获得英伟达加速计算平台支撑，包括Blackwell Ultra GB300及下一代训练与推理系统NVIDIA Vera Rubin [2] - 中长期看好联想与英伟达的业务合作规模或将进一步扩大 [2] 消费级AI业务进展 - 联想在CES 2026发布海外版个人AI超级智能体Lenovo Qira，标志着公司AI战略从“应用级”向“系统级”跨越 [3] - Qira打通了联想PC、平板及摩托罗拉手机的生态壁垒，用户可跨设备无缝切换任务，具备随时响应、全域执行和情境感知三大核心能力 [3] - Qira与此前在中国市场推出的天禧AI个人智能体共同构成全球市场AI软件生态布局 [3] - Qira将于2026年第一季度推出并运行在联想和Motorola设备上，有望显著增强用户粘性，并在AI PC同质化竞争中构建软件生态层面的差异化优势 [3] 财务预测 - 维持公司FY26/27/28 Non-HKFRS归母净利润预测为16.6/18.5/20.8亿美元 [3] - 对应同比增速分别为15.5%/11.4%/12.4% [3] - 对应Non-HKFRS每股收益分别为0.12/0.14/0.15美元 [3]

文章核心观点 - 在2026年美国拉斯维加斯消费电子展上，“中国智造”以更高的创新密度和清晰的技术路径迈向国际竞争前沿，中国企业不仅是参展的重要力量，更在新技术及应用方向上发挥引领作用，上千家中国企业参展，多家企业斩获“CES创新奖” [1] 高端显示技术 - TCL占据了CES最中心和最大规模的展位之一，产品展示品类覆盖电视屏幕、类纸显示电子手写本、AR眼镜等 [2] - 海信展示了新一代大屏幕显示方案，实现了色彩空间提升，并强调画质管理、色彩控制与护眼体验的系统优化 [2] - 京东方在车载领域展示了贯穿式、柔性OLED等解决方案，将显示、交互与信息整合于驾驶场景中 [2] - 行业专家指出，中国显示产业已从技术跟随者成长为全球引领者，在液晶、OLED等核心领域占据领先地位 [2] - TCL实业过去三年研发投入超过120亿元人民币，在全球设有25个研发中心，包括6个AI研发中心和7个生态合作实验室 [2] 机器人创新 - 在人工智能与机器人热点领域，中国企业数量占据明显优势，显示出强大的快速迭代和规模化推进能力 [3] - 海信展示了能够聊天陪伴、提供情绪价值的“闺蜜机”机器人 [3] - 追觅展示了割草机器人，能够识别300多种庭院常见物体，并实现自主爬坡、越障 [3] - 宇树科技的人形机器人通过格斗擂台赛展示了灵活的运动控制能力 [3] - 影智的XBOT咖啡机器人能够现场制作大师级拉花咖啡 [3] - 业内人士认为，中国企业此次展示的具身智能产品更强调在真实环境中的落地能力，包括复杂动作、环境适应和系统集成 [3] - 联想集团高管表示，“AI向实”是中国创新优势所在，人工智能与实体经济深度融合将推动产业升级和高质量发展 [3] 智慧家居 - 智慧家居成为中国企业展示系统级创新能力和生活方式解决方案的重要窗口，通过AI、大模型与物联网协同应用，将家居空间转变为可感知、可学习、可联动的智能系统 [4] - 海信、TCL、追觅等厂商展示的方案强调跨设备协同与自动决策能力，例如空调可感知人体位置与活动状态动态调节，冰箱通过食材识别提供保鲜管理，洗衣机根据衣物材质自动生成洗护方案 [4][5] - 海外观展者认为这些方案在细节设计和实际体验上非常成熟，体现了中国企业对真实生活场景的理解 [5] - 多家中国企业展示了屋顶光伏、家庭储能与家电联动的整体解决方案，被视为未来智能生活的重要方向之一 [5] 智能出行 - 多家中国车企围绕智能座舱、驾驶辅助系统和AI技术整合展示最新成果，体现从单点创新向整体体验优化转变 [6] - 吉利展示了WAM世界行为模型，通过模型、算力和算法的协同优化，强化了对复杂驾驶场景的理解能力 [6] - 在短出行领域主导美国市场的九号公司，其电动滑板车、自行车和越野摩托车等产品性能在AI加持下不断优化，展现出创新速度快、形态多元、设计前瞻等特点 [6] - 多位国际观展者表示，中国企业在智能出行领域的优势已从成本或规模，转向用户体验、系统整合和技术成熟度 [6] - 美国高通公司中国区董事长表示，中国已成为推动全球技术进步的重要动力源，中国的消费电子终端企业正在加速智能化升级，成为推动全球终端侧AI发展的先锋力量 [6]

文章核心观点 - 联想与英伟达长达30年的合作关系，正从PC时代的硬件采购与集成，演进至AI时代共同构建“AI工厂”的全栈创新，旨在重写全球计算基础设施的底层逻辑 [2] - 双方的合作关系跨越了从PC革命到AI爆发的多个科技周期，是一种基于技术互补与长期信任的共生关系，并将在AI基础设施时代定义新的产业格局 [2][13] PC时代合作溯源与早期共赢 - 双方合作始于90年代中后期，早期是基于显卡组件的采购与集成，联想在其高端台式机和ThinkPad工作站中引入英伟达独立显卡，形成了CPU+GPU的异构计算雏形 [4] - 合作带来商业共赢：英伟达GPU帮助联想PC（尤其是游戏和多媒体应用）提升销量并实现产品差异化；联想则帮助英伟达快速进入中国市场，并借助其制造规模和渠道助力英伟达实现营收指数级增长 [5] - 2005年联想收购IBM PC业务后成为全球第三大PC厂商，进一步强化合作，在ThinkPad移动工作站引入Quadro专业显卡，消费产品普及GeForce，此时英伟达市值突破300亿美元 [5] 专业计算与高性能计算（HPC）领域的深化 - 2010年代起，双方合作从标准化硬件买卖发生质变，扩展到高性能计算领域，联想构建的超级计算机（如Top500榜单中的系统）显著采用英伟达GPU作为关键加速器 [7] - 在消费端，双方工程团队深度协作，于2020年在Legion 7i笔记本上首发联合开发的Advanced Optimus技术，解决了高性能独显与集成显卡无缝热切换的行业痛点 [7] - 在专业领域，联想的ThinkStation工作站成为英伟达Quadro专业显卡的主要载体，广泛应用于全球创意产业，此阶段合作让联想进化为驾驭复杂热管理和系统集成的大师 [7][8] AI时代的全面跃迁与“AI工厂”愿景 - 生成式AI爆发后，英伟达GPU（如H100、Blackwell）成为核心算力，而联想布局多年的Neptune液冷技术成为解决其恐怖散热问题的关键 [10] - 具体合作成果包括：2023年交付给纽约Flatiron研究所的Henri系统（采用英伟达H100 GPU）登顶Green500能效榜首；2025年在德国达姆施塔特工业大学部署Lichtenberg II液冷集群用于科研 [10] - 在CES 2026上，双方宣布共建“联想人工智能云超级工厂”，将集成英伟达最新Vera Rubin芯片，旨在帮助云服务提供商极大缩短AI部署时间（“time to first token”），并支持规模迅速扩展至十万枚GPU，以运行万亿参数级别的模型 [11] - 凭借联想的端到端能力，该合作将帮助企业在生产环境中真正信赖并应用AI，双方计划在未来3-4年内使业务合作规模翻四番 [12] 合作关系的本质与行业意义 - 合作关系是极佳的互补：英伟达负责定义计算边界并推出更强算力芯片，联想负责通过工程设计、制造规模和全球供应链解决计算落地问题，将芯片转化为生产力 [12] - 这段跨越30年的伙伴关系，源于技术互补与长期积累的信任，不仅将带来巨大的商业成功，还将加速AI从云端走向边缘和千行百业 [12][13] - 双方的合作展示了科技界一种跨越周期的共生关系，并成为从PC到AI超级计算产业迁移的缩影和经典篇章 [2][13]

公司战略与产品发布 - 联想集团于1月6日正式发布了面向全球的个人超级智能体Lenovo Qira，在中国国内称为天禧AI，这标志着其个人AI“一体多端”战略在全球正式落地 [3][6] - 公司正在积极布局企业AI，旨在打造一张贯通端、边、云的智能网络，以实现从“使用AI”到“共创AI”的进化 [3][6] - 公司正在内部研发面向企业的“个人超级智能体”，以推动个人到企业的智能协同，该产品内部命名为“天禧AI Pro” [1][4] 产品定位与功能 - 天禧AI被定义为个人的智能体，代表每个用户的利益和立场，能利用个人数据提供AI服务 [3][6] - 企业级智能体（如联想乐享）旨在提高员工效率及企业与外部交流的效率，乐享已成为联想与客户、公众、媒体、生态伙伴交互的统一入口 [3][6] - 个人超级智能体与企业超级智能体的交汇点在企业购买的AI终端上，个人智能体可调用企业智能体的能力，并结合员工个人记忆与知识库共同服务员工 [3][6] 产品协同与价值 - 未来，天禧AI将能实现与联想乐享企业超级智能体及营销、销售等领域智能体的能力调用，以辅助工作决策 [3][6] - 海量员工通过天禧AI产生的匿名化、聚合性洞察，能帮助企业优化产品及流程 [3][6] - 公司计划未来让企业以企业名义购买天禧AI Pro版，为员工配置工作版的个人超级智能体 [4][7] 研发进展与优势 - 联想从去年（2025年）已经开始研发和尝试落地天禧AI Pro版 [4][7] - 公司在推动混合式AI落地过程中建立了三大优势：混合式AI战略、庞大的产研投入和开放的生态，为个人AI与企业AI的深度协同创新奠定基础 [4][7]

公司技术研发动态 - 联想（北京）有限公司于2025年9月申请了一项名为“数据处理方法和电子设备”的专利，公开号为CN121301402A [1] - 该专利涉及一种数据处理方法，核心在于电子设备将用于数据向量化的执行逻辑数据挂载至触发区，在数据写入存储器的过程中触发该逻辑执行，从而将写入的数据转换为向量 [1] - 该方法通过一个基于驱动层实现的预设存储接口，将生成的向量存储至多个向量数据库中的任意一个，该接口旨在适配不同的向量数据库 [1] 公司背景与经营概况 - 联想（北京）有限公司成立于1992年，位于北京市，主营业务为计算机、通信和其他电子设备制造业 [1] - 公司注册资本为565,000万港元 [1] - 公司对外投资了107家企业，参与招投标项目5,000次 [1] - 公司拥有商标信息1,747条，专利信息5,000条，以及行政许可238个 [1]