每个企业都需要一座AI工厂，而联想恰好接住了这门生意。
本文为IPO早知道原创
作者｜MD
IPO早知道消息，5月22日，联想集团（0992.HK，下称“联想”）港股盘前公布了FY2025/26全财年及第四财季度业绩，数据大幅超出市场预期。其全年营收达到5899亿元人民币，同比增长20.3%；调整后净利润同比增长42.1%。
而第四财季营收达到近1500亿元人民币的同季历史新高，同比增长27.1%，也创下20个季度最高增速；调整后净利润同比翻番，按照香港财务报告准则口径下的净利润更接近去年同期的六倍。
财报发布当日，联想集团开盘后约15分钟股价涨幅超过11%，截至22日收盘，公司股价涨幅近20%, 市值逼近2000亿港元。相比于去年4月中旬的低点，约一年时间，联想集团市值几乎翻倍。
联想股价近期不断创历史高位，今年以来公司股价涨幅超70%。今年4月份，联想集团是恒生科技指数成分股中涨幅排名第二高的公司，跑赢恒生科技指数21.5个百分点。
联想集团全年及第四季度业绩部分指标（来源：联想集团财报）
市场分析认为，联想集团营收和利润的持续稳定增长、企业端AI渗透率提升带来的增长预期、业绩超预期以及南下资金的持续关注，是支撑股价上行的关键原因。在AI相关业务方面，联想全年AI收入同比增长105%；第四财季联想AI相关业务营收同比增长84%，收入占比大幅提升至38%。
此次财报中最值得关注的数据，则是企业基础设施方案业务集团（ISG）的数据变化。
FY2025/26财年，ISG全年营收超过1360亿元人民币，创历史新高，同比增长32%；同时，运营利润同比大幅改善约10亿元人民币。
事实上，联想ISG业务的盈利不仅受益于全球企业AI基础设施投入的增长，也源于联想“AI工厂模式”更好地满足了企业对AI落地和整体性解决方案的迫切需求。
企业对AI基础设施，已经从单纯购买算力，转向提升单位token效率、保障数据安全、缩短部署周期并实现业务闭环。以往“单点式”的服务器和存储采购模式，正在被覆盖服务器、存储、网络、液冷、软件平台和运维服务的“AI工厂模式”取代。而作为全球AI生态链的代表企业，联想集团的AI工厂也逐步构成了其营收增长、盈利能力提升的催化剂，并进一步将ISG商业模式向系统级、高附加值、高粘性收入迁移。
AI工厂：百万亿token时代的企业智能基座
回溯至2025年初"DeepSeek时刻"，随后之后几个月的情景，不少企业对AI的认知刚刚开始建立，企业内部的AI部署，往往以PoC（概念验证）的形式展开，个人或团队自行采购一些AI应用，用来满足客服、办公、代码、营销、数据分析等散点式需求。
到了2026年初，大模型编程能力大幅提升、“龙虾风暴”等一系列技术和应用的进化，进一步让市场意识到，AI不只是个人“工具”，已经成为能够直接解决问题的生产力。
与之同步发生的，是全球token消耗量的爆发式增长，这也直接推高了企业对AI基础设施的需求。OpenRouter的年化token处理量则从早期约10万亿tokens，提升至2025年中期的100万亿tokens以上。
中国市场的增长速度更为惊人——2024年初国内大模型token调用量约为1000亿tokens/天，到2026年3月已超过140万亿tokens/天，部分报告估算已达180万亿tokens/天，短短两年增长超过千倍。
Token使用量的爆发，意味着AI正在从“偶发调用”进入“持续生产”阶段，企业基础设施的瓶颈也随之从算力采购转向推理效率、能耗控制和系统化运维。
根据Deloitte 2026年的企业AI报告，员工使用AI的比例在2025年增长了50%，很多公司计划在半年内将大量AI项目转入正式生产。UBS Evidence Lab在2026年5月的调研显示，全球已有19%的企业进入AI规模化生产阶段。
但当AI从个人和团队试用进入公司级部署阶段，企业需要考虑的就不再是单个AI应用是否好用，而是数个乃至数十个AI智能体如何协同运行。
如果仍采取以往散点式采购和部署模式，很快会暴露问题：算力不够、响应慢、数据不安全、维护成本高、效果不稳定。尤其在智能体+AI场景下，智能体需要持续规划、调用工具、生成内容并完成任务闭环，对基础设施的要求远高于传统推理。
AI工厂正是解决这一痛点的“全栈平台”。它把硬件、软件和服务整合打包，提升单位算力的产出效率。如果参考英伟达的定义，AI工厂是一种专用计算基础设施，负责管理从数据采集、训练、微调到高吞吐推理的整个AI生命周期，其核心产出是“智能”，并以每秒token生成量作为关键效能指标。
换言之，AI工厂本质上是一套把“从数据中持续制造智能”作为首要目标的生产系统。
这个定义背后，也是产业评价体系重构。过去，基础设施评价维度偏重机柜数量、服务器规模和资源利用率；而在AI时代，企业更关心的是单位功耗token产出、推理时延、模型上线效率和智能体任务闭环能力。
而在这样的背景下，企业级AI部署正的需求已经转向为“全栈AI”的系统建设——企业需要的不再是一台服务器，而是一座能持续生产智能、提升token效率的AI工厂。
为什么联想能抓住“AI工厂”的机会？
联想「接住」AI工厂生意：硬件+软件+服务，整体提升token价值
从联想目前的产品和服务线来看，其AI工厂模式解决的是企业AI部署中“硬件+软件+服务”的整体性问题，它不是一个单点产品，而是一套完整的AI生产系统。
具体来看，联想集团第四财季和财年数据已经反映出”AI工厂“所带来的增长和增量。而联想之所以能“接住”AI工厂这门生意，源自于基于混合式AI战略下，涵盖 “硬件”（服务器、液冷、存储等核心基础设施）以及“软件”（算力调度、算力服务、智能体等服务平台）的全栈布局，但更为重要的是，能够通过整体解决方案来最终提升企业单位token的价值。
首先是“硬件”。
在训练服务器方面，英伟达GB300 NVL72机架级解决方案是联想AI基础设施的重要抓手。该类产品面向高密度AI训练和推理场景，对系统集成、散热、电源管理和供应链能力要求极高，是AI工厂的核心基础模块之一。
联想第四财季财报显示，联想搭载NVIDIA GB300 NVL72平台的产品已在第四财季全面出货，上度已完成首批GB300 NVL72机架解决方案交付，而基Rubin架构的平台也正按计划推进，目标于今年下半年推向市场，能缩短首个token生成时间，并支持客户实现规模化部署。
与训练相比，推理更贴近企业AI应用落地，也是未来token消耗的主要来源。随着客服、办公、代码、工业、金融、医疗等场景中的智能体应用增加，企业对低延迟、高吞吐、可持续运行的推理基础设施需求将持续上升。在AI推理专用服务器方面，联想已经推出ThinkSystem SE455i、SR650i、SR675i等产品，并搭载英伟达AI Enterprise软件框架，主打企业级推理场景。
液冷技术则是联想AI工厂能力中的另一项关键拼图。海神液冷营收同比在联想上一个财季增长了300%，最新财报显示，联想年度服务器制造产能超过70,000个机架，覆盖人工智能、计算和存储系统，其中包括超过11,000 个专为人工智能工作负载打造的直接液冷机架。
对于AI数据中心而言，液冷不仅是散热方案，更直接关系到能耗、部署密度和运营成本。依托于海神液冷，数据中心的PUE可低于1.1，这意味着其能够帮助客户在高强度AI计算环境下控制能源效率。
在存储方面，联想已于今年4月初完成的Infinidat 收购，进一步强化了ISG在高端企业级存储领域的能力。
再来看“软件”。
联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军介绍，联想集团的ISG业务取得高速增长，除硬件之外驱动一项支撑是 “万全异构智算平台”，这一平台能够统一纳管、调度多元异构算力。其价值在于，同样的硬件情况下，能够帮客户优化超过百分之二十的性能的提升。
而在“算力即服务方面”，联想TruScale臻算服务也已经构成方案与服务业务集团（SSG）的重要增长引擎。它将传统的硬件采购转变为按实际使用量付费的订阅制，主要解决企业在IT建设中面临的成本压力、资源闲置、技术复杂三大核心问题。
在终端AI应用方面，天禧（Qira）个人超级智能体支持跨设备协同与任务无缝流转，是联想从硬件生态向个人AI入口延伸的战略产品，与联想整体混合式AI战略一致，即让AI在端、边、云和企业私有基础设施之间协同运行。
联想集团执行副总裁、方案与服务业务集团（SSG）总裁黄建恒在电话会议中表示，AI工厂的核心在于提升AI生产效率——能显著降低每个单位token的成本，同时提升每个token对业务提供的价值。
企业部署AI时面临成本波动、算力交付确定性和token效率等问题，而联想通过全面覆盖AI基础设施、AI平台、算力软硬件一体化方案以及端到端服务，并结合订阅、按时付费等模式，帮助客户缩短token生产时间。
“这意味着联想升级为AI端到端的服务供应商，能帮助客户真正地构建AI算力体系，让AI进入实际业务的场景，并不断地进行运营的优化，最终把AI能转化为业务的价值。”黄建恒说。
结语：从AI工厂，看联想ISG持续盈利和护城河
从长期来看，联想集团AI工厂不仅是带来ISG业绩和利润的增长，更体现盈利来源结构升级、全球供应链韧性等底层支撑上。
盈利能力方面，华泰证券的一份研报指出，ISG盈利修复的重要主线之一，是从CSP向高毛利E/SMB客户的结构性拓展。与以CSP为主力客群的模式相比，E/SMB客户具有更高黏性和更强的解决方案打包需求，也更容易与联想SSG服务体系形成协同。
今年初的Tech World 2026上，联想强调，其全球化生产布局和稳健供应商关系是核心竞争壁垒。
尤其是在当下在内存、CPU等关键部件供应紧张的环境下，具备韧性的供应链联想能够优先保障订单可预测性，并通过全球工厂柔性调度平衡物流成本。这种能力是部分纯ODM厂商较难复制的，无论对于大型云厂商还是其他企业来说，稳定、可预测为其未来的决策提供了足够的确定性。
花旗集团的一份研报（Citi）指出，在存储和CPU供应紧张的环境下，如果联想比竞争对手提前锁定更多库存，就能在上行周期中借机提升市场份额和利润率。这便是供应链韧性带来的结构性优势。
最后则是ISG与SSG的协同，则形成了AI工厂的“护城河飞轮”。FY2025/26财年，SSG收入首次突破100亿美元，经营利润率达到22.4%，收入增速约为IT服务行业整体增速的4倍，并连续19个季度取得同比增长。
由此形成的内生飞轮的逻辑在于：AI工厂转化为客户销售-SSG服务提供高价值管理服务与解决方案，客户被深度绑定后持续续约与升级。对于联想而言，硬件不再只是一次性销售入口，而是持续服务和解决方案收入的起点。
“从个人电脑王者到全栈AI”，市场的表现已经反映，联想集团当下正在经历一轮业务重估。ISG的全年盈利说明，AI基础设施已不只是规模增长故事，也开始进入盈利兑现阶段。随着AI工厂成为企业级AI部署的新范式，联想接住的，正是更高粘性、更高价值的企业全链条AI服务的生意。