从卖服务器到经营Token：联想集团正在重构AI商业化模式？

过去，联想卖出一台服务器，收入主要来自设备交付；进入AI时代，服务器只是生意的起点，算力能否被持续调用、转化为Token，并最终形成企业愿意长期付费的服务，正在成为新的竞争焦点。

11月10日，联想集团与河北张家口签署合作协议，宣布首个万全混合词元工厂落地，并正式发布万全混合词元工厂品牌。按照初期规划，张家口母本工厂将建设1.5万P异构算力集群和约100MW智算中心，建成后词元年产量目标超过2000万亿，峰值产出达到每秒2亿词元。

这意味着联想正在尝试改变自己在AI产业链中的角色：不再局限于向客户销售服务器和算力设备，而是进一步参与算力运营、Token生产以及企业AI应用交付。

从问天AI基础设施，到万全混合词元工厂，再到擎天与百应智能体解决方案，联想正在搭建一套覆盖底层算力、Token供给和企业应用的商业体系。

这背后真正值得研究的，不只是联想又建设了一个多大规模的智算中心，而是当AI产业从算力建设走向推理应用，联想能否把一次性的硬件收入，转化为持续性的AI服务收入，并由此打开新的利润增长空间。

从硬件增长到Token运营，联想为什么要寻找新的增长曲线？

AI产业的重心，正从早期的算力集群建设，转向推理效率、Token成本与应用交付能力。对企业而言，一次性购买硬件只是起点，持续、稳定且成本可控的推理服务才是刚需，这也为基础设施厂商打开了新的商业空间。

联想显然不想只停留在硬件供应商的位置。

从业务基础来看，联想具备向这一方向延伸的条件。个人电脑（IDG）积累了庞大的渠道网络，基础设施（ISG）提供算力底座，服务业务（SSG）拥有企业交付经验。

最新财报显示，联想2026/27财年第一季度AI相关业务收入达到93亿美元，同比增长60%，占集团营业额的35%。AI已经不再只是联想的未来战略，而是正在形成规模的现实业务。

但收入增长并不意味着市场的疑虑已消除。今年9月，联想股价盘中曾触及37.88港元的高位；但进入10月后股价出现明显调整，10月22日单日下跌10.9%；11月6日盘中最低探至17.50港元，较阶段高点回落超50%。

这轮股票调整，既受到港股科技板块整体调整的影响，也反映出市场对“投入与回报”的耐心正在经受考验。一方面，AI基础设施业务发展，资本开支巨大，导致回报周期拉长；另一方面，可转债摊薄、PC需求疲软等隐忧也挥之不去。

联想的AI收入确实证明其增长的潜力，但市场现在迫切想看的是利润兑现，这也让联想从硬件供应向Token运营延伸的尝试更受关注。

11月10日，联想集团与河北张家口签署合作协议，宣布首个万全混合词元工厂落地，并正式发布万全混合词元工厂品牌。

根据规划，张家口万全混合词元母本工厂初期计划建设算力规模达1.5万P的异构算力集群、约100MW的智算中心，词元年产量超2000万亿。初期建成后，峰值词元产出预计达到每秒2亿词元，单日可承载10万用户的并发使用。到2030年，上述核心指标预计将在初期建设基础上提升10倍以上。

这项布局让联想开始尝试把自身的硬件、算力和企业服务能力整合起来，从提供算力设备进一步走向提供Token生产与运营服务。

这是一场从卖设备到经营算力的商业模式探索。联想能否借此获得更长的客户生命周期和更稳定的服务收入，将决定这项新业务究竟是一轮基础设施投资，还是下一阶段真正值得期待的增长曲线。

从问天到万全，再到擎天、百应：联想试图打通AI商业化全链条

为什么企业需要“词元工厂”？

答案藏在每一枚词元的经济账里。

在AI训练阶段，市场关注的通常是GPU数量、集群规模和训练速度；进入推理阶段后，企业更关心模型能否稳定响应业务请求，以及每一次调用的综合成本。

例如，一家大型制造企业部署智能客服系统，需要模型持续处理员工和客户提出的问题；一家金融机构部署内部知识助手，需要模型在权限控制下调用企业数据。

这些应用看起来差异很大，但背后都有一个共同需求：持续、稳定地获得Token。

Token可以理解为大模型处理和生成信息的基本计量单位，企业使用模型进行推理、生成内容或者调用智能体，都会产生Token消耗。当AI应用进入规模化阶段，Token就开始成为衡量AI服务使用量和商业化能力的重要单位。

联想此次推出的体系正是围绕这一变化展开。

联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军在发布会上表示：“联想希望通过‘三层混合动力’实现高效协同、全栈赋能，并以万全混合词元工厂为关键枢纽，为客户提供多、快、好、省的绿色混合词元服务。”

这句话点出了联想此次业务布局的核心变化，联想将不只是提供算力资源，还提供能够被企业直接使用的AI能力。具体可以分为三个环节：

首先是问天AI基础设施，解决算力供给问题。

问天AI可以给企业提供服务器、存储和异构算力等底层资源。不同AI任务需求各异，企业不再是单纯的硬件堆叠，而是合理配置。联想在服务器研发和供应链上的积累，刚好能接住这波需求。

其次是万全混合词元工厂，解决算力如何转化为Token。

以前卖服务器大多都是一锤子买卖，但在AI时代，企业还需要部署、调度、推理优化等全套服务。词元工厂就是把这些环节整合起来，通过混合架构和统一调度把底层算力转化为可交付的Token。

戴炜提出，词元是智能时代的新度量衡。对企业来说，AI采购看重的是长期综合成本。在大规模推理场景下，单次成本哪怕只降一点，日积月累就是可观的利润空间。因此，百万词元综合成本、算力利用率和能效，直接决定了词元工厂的商业价值。

而要拉低综合成本，除了软件调度，还得算“电力账”。张家口项目落地绿电富集区，目的就是压低电价和PUE等长期运营成本，从物理层面拉低Token的底价。

最后是擎天和百应，解决Token如何进入企业经营场景的问题。

擎天主攻政企客户，提供行业方案和智能体；百应面向中小企业的需求。

事实上，这种生态协同已经开始落地。

就在11月12日的百度世界大会上，百度搭子宣布全面适配国产信创，并上架联想开天天禧商店、麒麟软件商店和统信软件应用商店。同时，百度搭子与联想开天推出全栈国产通用智能体 AI 工作站，整合联想开天硬件、天禧 AI Pro 底座与百度搭子，并围绕国产算力、国产操作系统、本地模型和智能体软件完成适配。

这次合作能进一步打通智能体软件、终端设备和底层算力，简化企业获取 AI 能力的路径，同时为联想企业 AI 生态新增应用入口。

企业能够通过统一平台获得算力资源、模型服务和应用工具，就不必完全依赖自身组建庞大的AI技术团队。联想就有机会把一次性硬件销售和项目交付，延伸至模型服务、智能体部署和持续运营。

从三个环节来看，问天提供算力基础设施，万全负责算力调度与Token生产，擎天和百应负责将AI能力交付到企业场景。联想试图建立的是一条从算力供给、词元生产到企业应用的商业链条。

这套体系能够将原本分散在硬件、算力运营和企业应用中的需求连接起来，让联想有机会参与AI价值链中更多环节的收入分配。

从AI硬件增长到AI服务变现，联想能否打开新的估值空间？

联想布局词元工厂，背后是AI产业价值链的变化。

全球云厂商与企业持续加码 AI 资本开支，服务器、存储、液冷等设施需求有望维持景气，ISG 营收与利润率的提升，也反映出这轮需求的拉动效果。

但从长期看，仅靠硬件出货不足以形成完整商业逻辑。对比一次性设备销售，服务类收入的客户生命周期更长。SSG 的高利润率，印证了服务业务的盈利潜力。词元工厂想做的，就是把AI基建带来的项目，从一次性交付变成持续收费。

至于这套模式能否成为联想新的利润来源，取决于三项能力：

一是能否提高异构算力利用率，降低单位Token成本；

二是能否获得持续且有付费能力的企业客户需求；

三是能否把基础设施项目转化为可持续的服务收入。

如果这套模式能够在不同行业和区域复制，联想的收入结构就有机会进一步多元化；如果项目资本开支较大、利用率爬坡慢或客户付费不足，规模扩张也可能带来折旧、能源和运营压力。

联想的AI故事已经跨越了“只看增长有多快”的粗放阶段。市场接下来的追问会非常具体：增长的质量有多高？资本回报率到底怎样？ 战略布局虽然美好，但中间仍需跨过项目建设、客户导入、产能爬坡和成本优化等多重关卡。

对资本市场的这种焦虑，联想集团董事长兼CEO杨元庆在11月12日的百度世界大会上给出了自己的解法。

他指出，在革命性技术发展的初期，过度在意投入产出比（ROI）是不合适的，这与许多世界五百强CEO的共识一致，当前更应鼓励各部门大胆实践。他同时也强调：“AI 只是给出一份基础草稿，最后的关键决策还是要靠人。”

从卖出一台服务器，到持续提供算力，再到让AI真正参与企业经营，联想正在探索的是AI产业链中更长的一段价值。这场转型最终能为联想带来多少收入和利润，还需要时间和经营数据给出答案。

来源：港股研究社