新年伊始，人工智能领域迎来架构创新热潮，多家顶尖机构和学者相继推出突破性成果。元旦当天，DeepSeek公布了名为mHC的架构改进方案，普林斯顿大学与加州大学洛杉矶分校联合团队则同步提出DDL架构。与此同时，meta前首席科学家、被誉为“人工智能教父”的Yann LeCun在接受《金融时报》专访时透露，其主导的新型模型架构将于一年内完成初步版本开发。
当前，OpenAI下一代模型Orion的性能提升遭遇瓶颈，谷歌与Anthropic的研发节奏也因高质量数据短缺而放缓。基于Scaling Law的模型能力提升路径逐渐显现边际效应，新架构的突破被视为打破行业僵局的关键力量。在AI技术向应用阶段过渡的背景下，用户体验的优化正从终端创新与场景适配主导，转向三者协同驱动的新模式，架构创新与算力扩张的融合将推动行业进入新一轮发展周期。
不同技术路线的分化正加剧大模型厂商的能力差异。联想集团、Manus等企业通过整合式策略形成竞争优势，其场景拓展战略与模型选择能力面临严峻考验。以联想天禧AI为例，该平台月活跃用户已突破2.8亿，年分发量达40亿次，注册开发者超23万，孕育出5000余款智能体及应用。AI编程工具Cursor年化收入突破10亿美元，AI agent平台Manus用8个月实现1亿美元营收，AI搜索工具Perplexity拓展代理功能后年化收入达2亿美元。这些规模化企业的崛起，迫使初创企业重新评估技术路线与场景适配策略。
领先企业的地位并非稳固。传统场景渗透率不足、新场景尚未成熟的市场格局下，联想集团等企业仍需持续优化模型选择策略。联想天禧AI采用多模型接入方案，整合DeepSeek、豆包、文心一言等主流大模型，用户可按需调用不同模型。其企业端产品联想百应智能体同样集成多个大模型，配合全时空记忆、知识库管理等核心技术，构建“AI Twin”个人数字分身体验。这种策略既规避了单一架构的技术风险，又覆盖了工业、政务、科研等全场景需求。
近期两大行业动向印证了多模型整合策略的价值。meta以数十亿美元收购采用同类策略的Manus，英伟达CEO黄仁勋在与联想集团CEO杨元庆对话中提出，未来AI系统将融合公有云前沿模型与企业私有定制模型，这种融合需要强大载体支撑。作为全球AI芯片龙头与服务器市场重要参与者，两大巨头的战略选择标志着产业链闭环的形成——从底层芯片到模型架构，再到应用场景的完整生态正在构建。
算力基础设施领域同步迎来变革。mHC架构依赖FP32高精度计算，对内存带宽和互联性能提出更高要求，主要适配英伟达生态。DDL与JEPA架构同样需要新型硬件支持。联想集团同步推进两条技术路线：1月4日发布的问天WR5215 G5服务器采用第五代AMD EPYC处理器，AI工作负载性能提升25%，功耗降低25%，散热能力翻倍，且100%兼容国产软硬件生态；与英伟达联合开发的RTX Pro服务器则搭载其最先进芯片，强调通用性优势。这种双线布局既满足差异化需求，又降低客户适配成本。
作为全球第三大服务器供应商、AI服务器市场亚军，联想集团的策略或成行业主流。尽管可能错失谷歌TPU、亚马逊Trainium3等定制芯片市场，但主流厂商仍难以完全摆脱对英伟达的依赖。市场预测英伟达明年GB300系列服务器机柜出货量将达5.5万台，其中谷歌、亚马逊采购量占3000至4000台。联想集团与两大云服务商的长期合作，为其保留了定制化芯片适配空间。硬件性能与模型需求的匹配过程，正考验着供应商的市场预判与响应能力，联想近期推出的两款服务器布局值得行业持续关注。
业界普遍预期DeepSeek将在春节前后发布重大更新，可能是推迟已久的R2模型或通用模型V4，mHC架构是否被纳入成为关注焦点。这些动向折射出市场对架构创新的期待，而大模型厂商与应用、算力企业的应对策略，将持续重塑行业竞争格局。
