AI应用落地趋势 - 全球AI产业处于关键分水岭，生成式AI技术快速发展但规模化落地面临瓶颈，包括软件与硬件协同不足、跨场景能力薄弱、隐私安全争议和端侧算力限制 [1] - 混合式AI路线被视为实现AGI的潜力路径，通过终端设备入口结合私有云和公共云混合架构，构建覆盖个人与企业场景的安全AI生态 [1] - 终端设备厂商如苹果和联想正成为AI生态落地的试验田，但仍需解决应用堵点 [1] 超级智能体模式 - "超级智能体"是AI应用的升维，具备跨设备感知、多模态交互和自主任务拆解能力，从被动工具进化为能理解复杂意图、调用生态资源的"认知操作系统" [2] - 该模式瞄准AI应用的"最后一公里"，解决端侧算力不足、模型泛化能力有限和隐私安全风险等核心瓶颈 [3] - 联想通过"超级智能体"串联混合生态，在个人场景实现"意图即服务"，在企业场景深度融入运营并复用到城市治理层面 [4] 技术支撑与基础设施 - 联想推出"联想推理加速引擎"，通过软硬件协同优化使普通PC本地推理能力接近云端模型o1-mini水平 [4] - 万全异构智算平台3.0版本提升AI推理性能5-10倍，降低训练和推理计算开销15%以上，并将推理延时降低3倍以上 [5] - 相变浸没液冷技术将PUE压至1.035，达到业界领先水平 [5] 数据安全与隐私保护 - 数据安全和隐私保护是超级智能体的核心基础，联想通过隐私增强计算推出"深度伪造检测技术"并集成至智能体 [5] AI产业化路径 - AI技术突破与商业落地存在周期错配，当前生成式AI仍处于产业化探索阶段 [5] - 科技巨头形成两种主流模式：OpenAI的纯云端大模型路线和苹果的端侧包围云上路线，联想采用后者并从硬件向全面解决方案反包 [5] - 硬件厂商拥有终端入口与异构算力优势，联想全球激活设备数亿台，为混合式AI提供试验田 [6] 联想AI转型战略 - 联想从硬件厂商向AI服务商转型，以智能体为核心串联所有业务，形成AI终端、基础设施和解决方案的全栈布局 [3][6] - 公司探索端云协同技术细节，搭建智能体生态并创新AI服务商业模式，被视为硬件厂商把握AI机遇的"中国样本" [6] 全球化与业务模式 - 联想通过"OEM+"模式和全球化与本地化结合的业务架构应对关税波动，在全球10个国家建立33家工厂实现快速调整 [7][8] - 端到端集成模式涵盖市场营销、产品设计和生产制造环节，使公司能快速调整策略保持竞争力 [8]