作者:林灿烈 罗茜
3月16日至19日，超过3万名来自190多个国家的开发者、研究人员和企业高管，涌入圣何塞，参加"AI行业风向标"的GTC 2026大会。
16日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋，在超过两小时的万字主题演讲后，没有停留太久，径直走向展区，奔赴联想集团的红色展台。面对联想集团董事长兼CEO杨元庆，黄仁勋给出了一个极具分量的预言："今年将是属于你们的一年，我感受到了。(This is going to be your year, I can feel it.)"
杨元庆则认真地回应道："混合式AI非常强大，今年将是我们历史上最好的一年！"听到合作超过三十年的老友如是说，黄仁勋难掩兴奋，连说两次："我们做到了！"
"J. Huang WAS HERE"，黄仁勋在几台充满未来感的联想设备上，潇洒地签下自己的名字，还在其中一台上，画下了一颗小爱心，"❤ Lenovo J.Huang"。
"遗憾的是，这台机器我们不能拿去卖了。"杨元庆幽默地说。
这段被无数参观者举着手机捕捉下的互动——黄仁勋与杨元庆，两位科技巨头掌舵者——直接把GTC 2026的核心主题摆上台前：AI已经全面迈入以实时推理、AI工厂和token经济学为核心的新阶段。
联想集团与英伟达演绎了一种极佳的合作关系：英伟达已经重新定义了芯片与算力；芯片之上、模型之下，联想集团通过"混合式AI"战略，负责提供全液冷技术、机架级系统设计，以及端、边、云的全栈式部署，卡位于基础设施建设的关键。
黄仁勋给出"今年将属于联想"的预判，是一种对AI产业分工的直觉性总结：通过"五层蛋糕"理论，真正受益的公司，不只是拥有上游芯片定义权的一方，也包括那些能够把算力、散热、系统工程、供应链与全球交付网络拧成一体的基础设施整合者——联想集团。
双方携手，共造人类历史上最大规模的基础设施。
如果2026年被证明是AI从训练走向推理、从试验走向生产的拐点，那这很可能成为联想历史上最关键、也最好的一年。
Vera Rubin的首发合作伙伴
那台被黄仁勋签名并写下"爱联想"的设备，不是别的，正是GTC 2026最新发布、市场极其关注的Vera Rubin NVL72系统。作为全球首发合作伙伴，联想集团基于该平台交付全液冷、机架式AI系统。
Vera Rubin NVL72，不是普通的服务器，而是英伟达为推理时代专门打造的AI超级计算机，是本次GTC亮相的Vera Rubin平台中"七种芯片、五类机架级系统和一个AI超算机"中的最核心的GPU计算机架。
与前一代Blackwell相比，该平台可用四分之一的GPU完成大规模混合专家模型(MoE)训练，在推理端能提升最高10倍的单位功耗吞吐，并将 token成本压低至原来的十分之一，具有明显的token经济性。
事实上，早在今年1月CES期间，联想集团宣布加入英伟达的Gigawatt AI Factories 计划，就已明确表示将把联想的混合AI基础设施、Neptune液冷系统、全球制造与交付能力，与英伟达的计算平台拼接起来，形成Lenovo AI Cloud Gigafactory(AI云超级工厂)。
双方据此合作，将能把AI工厂做成可实时生成智能的基础设施。
另一台黄仁勋签名的概念机Project Kubit，也绝非普通硬件。它集成了两台Think Station PGX工作站，由NVIDIA GB10超级芯片驱动，可跨PC、手机、可穿戴设备和智能家居整合数据，运行 AI 应用。
Think Station PGX，也是联想集团在本次GTC上，重点展示的下一代 AI工作站。作为专属的 AI Developer设备，它能够直接支撑最高2000亿参数的AI模型，并提供高达1 Petaflop的AI算力，适用于安全、私有、本地部署的AI开发与推理场景。意在把个人设备之间分散的数据与算力，汇聚成一个面向多终端协同的边缘AI云。
这种产品级别的深度交融，昭示着两家巨头正从单点硬件协同，进一步走向从个人智能到 AI 工厂的全栈共建。
共造AI工厂及token经济学
在黄仁勋看来，到了推理时代，"智能token是新的货币，AI工厂则是生产它的基础设施"。每家云服务和AI公司都将思考token工厂的效能。这就要求底层计算架构必须发生根本性的降本增效，企业客户现在最关心的不再是单一芯片的实验室性能，真正的难点在于部署周期与日常运维。
联想敏锐地捕捉到了这一核心痛点，发布了新一代混合式AI优势集解决方案，直击企业"token经济学"账本。
联想提出了一个极其务实的新指标：首token时间(TTFT)，这是指从用户提交请求，到模型生成第一个 token 所需的时间，它代表客户从投入真金白银，到获得可AI结果的耗时。对于精打细算的企业而言，这比算力跑分更具指导意义，而联想正努力缩短这个关键时间点。
这也是联想这次在 GTC 上存在感显著提升的原因。它展示的已不只是硬件，而是一套围绕 toke经济学展开的AI平台：一端是面向企业实时推理的新型ThinkSystem和ThinkEdge服务器，以及两套新的Hybrid AI平台，分别覆盖规模化企业AI、多模态推理、模型训练、微调和大规模推理场景；另一端则是前述基于NVIDIA Vera Rubin NVL72的吉瓦级云工厂，面向超大规模与主权AI云部署。
联想表示，能让企业在不到6个月内实现投资回报。相较于目前市面上同类云IaaS服务，联想方案的单token成本最高可降低8倍之多。这在极度消耗资金的AI竞赛中，无异于给企业提供了一剂强心针。
这也是为什么联想在今年GTC上的存在感，比过去任何一届都更强。随着 agentic AI 带动推理负载指数级增长，"成本控制和每 token 性能"已经变得至关重要；而黄仁勋也回应称，联想与英伟达正在帮助客户加快 AI 部署的投资回报。
换句话说，市场长期把联想视为一家PC厂商，这并不完全错误，但也不完全准确。联想正在用token经济学，向市场真正交付并证明，把芯片变成持续生成token、持续创造回报的生产系统这一能力。
何以"历史最好一年"
在万亿级AI推理时代到来之际，黄仁勋在展台的祝福并非随意之言。
当Agentic AI指数级扩张、token工厂成为增长新引擎时，联想凭借Vera Rubin首发伙伴地位、新一代混合式AI方案及相应的落地场景、生产与交付能力，已经占据最有利位置。"这展现了联想在AI服务器、基础设施方案(ISG)等业务上的增长信心，表明其已做好准备抓住市场机遇。"一位资深的市场分析师称。
目前，联想集团股价约为9.49-9.61港元区间，市值约1177亿- 1192亿港元；市盈率只有约10倍左右，市销率仅约0.23倍。这样的估值，更像对一家成熟硬件PC制造商定价，而不是对一家同时拥有AI终端、AI工作站、AI服务器、液冷、混合式AI平台及全球交付能力的基础设施公司定价。
AI基建公司的估值，看的是订单能见度、平台黏性、交付能力、长期资本开支等。如果2026年被证实是从训练转向推理的拐点，那联想恰好踩在拐点最实用的一侧：它负责把AI变成企业真正可用的生产工具。这恰恰是万亿推理时代最稀缺的能力之一，也正是联想最被低估的一点。
国内外核心投行对联想集团估值模型集体向上重构：中金公司剑指14.8港元的目标价，国泰海通证券看高至13.3港元，中信证券将其锚定在13港元，高盛证券则设定为12.53港元。顶级投行的定价模型，均意味着联想集团的估值较现有股价具备30%至60%的显著上涨空间。
但是，联想最近几个季度给出的，已经不只是概念，而是可以落到报表上的信号。联想集团发布25/26第三财季业绩数据显示，该季度营收达到222亿美元，同比增长18%，创单季历史新高；AI相关收入同比增长72%，已占整体收入的32%。其中，基础设施解决方案集团收入同比增长31%至52亿美元，AI服务器收入保持高双位数增长，Neptune 液冷收入则同比增长 300%。
"杨元庆的‘历史最好一年’的底气源于此，也让黄仁勋的预言更具现实基础。"前述分析师指出。
GTC的聚光灯下，黄仁勋依然那个最会讲未来的人。他讲Vera Rubin、Agentic AI、token工厂，讲史上最大规模的基础设施建设。杨元庆和联想的角色，则是那个负责把未来变成现实的人。
AI从训练走向推理，从演示走向本地部署，从概念验证走向生产系统，联想几乎在每一个环节都摆上了自己的产品。
所以，黄仁勋在联想产品上画上的"爱联想"，不只是30年合作之后的喜爱，它更像一个象征：英伟达把新一代AI超级计算系统交到生态伙伴手里，联想成为那个最擅长把它们部署到现实世界的重要角色。
比如，随着Rubin平台进入量产，英伟达的合作伙伴将在2026年下半年推出相关产品。Rubin真正提高的，不只是算力密度，也包括电力、散热、机架、网络和运维复杂度。联想的混合式AI战略，正是为了将高性能算力转化为企业可用的服务，与AI从训练转向推理的这一趋势高度契合。英伟达提供"算力引擎"，即芯片、系统；而联想则擅长将引擎组装成"整车"——从终端到数据中心的全栈解决方案。联想的全球供应链、系统集成和运维能力，是Vera Rubin这类先进算力转化为客户生产力的核心，扮演了"AI工厂总装厂"的角色。
杨元庆在CES 2026上已提出，未来3-4年内与英伟达的业务合作规模将翻四倍。这表明，双方正共同押注AI基础设施赛道；此次GTC 2026上，黄仁勋的"预言"，则是对这一战略目标的达成，投下了坚定的一票。
市场完全可以期待，2026年，不仅将是联想AI收入占比进一步提升、全球市场份额扩大的转折年，更可能成为40多年来历史上营收及盈利、估值水平与行业地位全面跃升的巅峰之年。
