
01 走出Wintel传统周期,迈入达链新周期
1、达链重塑科技增长版图
科技产业唯一不变的就是变化。在全球半导体万亿销售额的增长曲线里,可以清晰看到科技产业从供需两端的算力演化路径:
1)在算力供给侧,摩尔定律将科技螺旋式发展规律进行了高度概括而得以出圈,市场也藉此准确理解英特尔、英伟达、高通、博通、台积电等实则晦涩难懂5000亿美元芯片巨头。
2)近期产业变化最大的在算力需求侧,甚至重塑了整个科技产业的叙事逻辑,而且随着推理时代的到来,还将进一步巨变。
但需求侧过于庞杂,并不好理解和把握。智能终端(PC、手机、汽车、服务器、交换机…)市场规模数万亿美元,如果再算上软硬耦合的云、自动驾驶、人形机器人等形态则可能突破十万亿美元。
从对全球科技巨头的跟踪来看,我们认为分析方式应该锚定需求侧中的核心驱动力。
可以清晰的看到,10年周期维度,最大风口已然生变——20世纪初的PC,2010S的手机,和现在的AI。换句话说,科技的节拍器,已经从操作系统+芯片(Wintel、OS),易主到了AI(GPU、大模型)。
随之而来,科技版图近3年最大的变化是,英伟达们正在重塑基础设施公司增长动能,并衍生出达链这一最具成长性的新板块。

图:从终端发展把握全球科技成长的脉络
2、来自龙头公司的财报验证
在以英伟达为出发原点的新地图中,我们可以沙盘演绎所有的智算基础设施公司:能够跟上AI时代大潮——变身达链的企业,已经或正在从传统业务中华丽转身,营收&利润螺旋创出新高,并最终收获市场的认可。
随着临近11月底,全球头部智算基础设施公司的最新季度业绩基本披露完毕。我们发现,从美国、到日韩、再到中国,所有企业近期的财报都可以佐证以上论断。
如工业富联(不止是果链,更是达链)、思科(不仅是园区交换机、而是数据高速传输大脑)、博通(通信芯片转型ASIC)、广达(PC代工王者到机柜代工巨头)……
这些传统科技产业链龙头,都通过财报撕掉“旧标签”,重获“新身份”。
并不是科技企业在追逐热点,而是龙头中的主观能动者,扮演了AI算力拓荒潮的先锋者。而后验的市场先生,则根据财报对这些企业进行叙事重构。

资料来源:各公司最新季报
3、从Wintel到达链,联想集团也迈入转型关键期
从最新的财报来看,联想集团(HK:00992)也正在积极通过业务结构的转型,告别“单押”Wintel的历史,更积极转型为达链,逐渐成为一家AI含量更高的公司。
在刚刚发布的2QFY26财年中,公司IDG、ISG和SSG三大业务均明显受到AI驱动:
IDG(智能设备业务)营收1081亿元人民币,同比增长12%,这个分部是被被贴上PC标签的业务,其实更大的变化在于AIPC的加速。其中AI终端的营收占比更是快速增至近40%。
ISG(基础设施方案业务)营收293亿元人民币,同比增长24%,AI实现了多个季度的高速增长,如其中AI服务器实现高双位数增长;液冷相关的营收实现了三位数的增长。
SSG(解决方案与服务业务)营收同比增长18%,连续18个季度实现双位数增长,混合式AI解决方案驱动AI服务收入实现三位数增长。
正是由于AI原生计算框架打破了“操作系统+CPU”这一中心关系,所有头部的ICT企业,在战略重构上都极其类似。对联想集团而言,财报显示其也不再只繁荣于Wintel生态,而是成功捕捉到了AI基础设施的增长机遇,成为达链生态中核心玩家。
所以从业务定性上来说,我们认为再把联想集团定位成一个PC公司确实已不合时宜,更新的认知应该是AI基础设施提供商。
市场更容易关注联想集团的PC业务而忽略了其在AI时代达链的卡位;实际上公司已深度嵌入数据中心每一环:从服务器→ 网络 → 液冷 → 部署&服务。联想集团不再是“卖电脑的”,而是“算力基座”——从硬件到服务,从端侧推理到云端训练,全栈覆盖。

从业务定量上来看,联想集团Q2首次披露AI业绩: AI相关业务营收在总营收中的占比已提升至30%,同比提升13个百分点,增幅接近一倍。
得益于更高AI含量的ISG+SSG业务增速明显高于IDG,达链已经明显成为公司的第二增长曲线,带来整体AI比例提升;且IDG业务中,AIPC和AI手机的占比也在提高。
预计未来ISG+SSG业务增速仍将高于IDG,IDG中的AI化仍在提速,联想集团的AI含量将进一步向上擢升。
02 达链的下一步?混合式人工智能
如前述,科技版图近3年的重构以英伟达为锚点,ICT环节也正在全面切向达链。
算力需求已经从大规模训练向本地化推理结构性迁移,AI走向产业端和个人终端;看未来3-5年,科技行业最关切的问题已经转变为:达链实现新旧动能转换之后,将带动AI的下一站通往何方?
我们观察到:实现混合式人工智能,即toB和toC打通融合,是拓荒者们逐渐形成的共识。
1、 AI双子星英伟达与OpenAI 最新动向:打破 To B 与 To C 的边界
作为AI算力的绝对主角,英伟达正将AI 算力从B端的数据中心延伸到各类C端设备,从PC 到汽车、机器人和医疗设备,构建"端 - 边 - 云" 一体化 AI 生态,如:
RTX PC 与工作站:全球超1 亿台 RTX 设备已成为 AI 终端平台,专用AI Tensor Core 提供高达 3352 TOPS 算力,支持本地 AI 推理无需联网;
2025 年 7 月发售口袋大小的超级计算机DGX Spark,提供 1 Petaflop 算力;
Jetson AGX Orin,提供275 TOPS 算力,专为自动驾驶和机器人设计;
而作为大模型和AI原生应用龙头的OpenAI,作为另外一级,在偏软的应用中,也描绘了对于未来AI应用的畅想——在远期规划的1250亿美元营收中,OpenAI表示自己既要toB又要toC:
ChatGPT:全球最大的to C 原生型AI应用;
API:to B为主,提供优质大模型的接口,24年开始起量;
Agent:toB+ToC融合式人工智能,可以是个人助手,也可以是企业助手,26年进入爆发期;
新产品:新式全面应用场景,如Sora App、企业级AI工具、AI浏览器,27年进入爆发期。
AI双子星英伟达和OpenAI在关于未来的蓝图中,都勾勒出了一个相当清晰的产业趋势——融合式AI,即toB+toC是协同发展的。

资料来源:OpenAI官网
这跟互联网时代很不一样,在互联网时代,to B和to C有着清晰的分界线:to B主打专业性,收费高,高价低量的订阅制SaaS成为主流,如SAP、Salesforce等;to C则高效简洁,免费app如抖音微信实现网络效应,靠广告电商游戏等变现。
当大家用互联网思路套壳推演AI时代发展脉络时,则普遍发现举步维艰。正如前文所说,AI是当前拓展智能边界的最大力量,实现场景的全谱系覆盖自然是其核心目标,to B和to C的界线因此就被模糊了。
所以做更广泛、普适的产品——SmarterAI for all(人工智能普惠),逐渐成为2025年来AI产业界的前沿共识。
2、 苹果与谷歌破冰的意义:To B 与 To C 必将融合发展
AI发展中,B端和C端不仅是界线的模糊,更呈现B和C端加速融合发展的趋势。
因为,强强联合才能做出更好的产品。苹果和谷歌这两个纠纷最大的科技巨头,近期历史性的合作,就是一例明证。
2024年及以前,这两条路是分开的。最早谷歌、微软、亚马逊等面向B端的云企业做大模型,C端企业苹果等也是自己做模型,并在自己的终端上实现AI化。
但实际效果却不好,原因也不难理解,仅云侧或仅端侧,对使用者的满足都有限。
根据最新消息,苹果明年的AI手机,将依托于谷歌Gemini模型的B端能力。我们认为可能只有这样,才能有效利用最强的B端智能+最强的C端智能,形成强强联合的顶尖AI产品,消费者才乐意买单。

图:近期苹果与谷歌合作新闻资料来源:新浪财经
从底层逻辑上来说,公共智能与私域智能的共存互补、混合并用符合AI的技术特征:
公共大模型具有海量知识、使用便捷等优点,但在隐私保护、数据安全、个性私域等方面先天不足;
将大模型在个人终端或企业数据中心/私有云上进行本地化部署,形成私域智能(包括个人智能和企业智能)作为补充。
3、混合式人工智能浪潮下硬件基础设施的解法
不仅是上述几家企业,实际上,混合式人工智能趋势正在席卷全球:如Meta死磕智能眼镜(结合硬件拓宽场景),字节发力做火山引擎(向to B切),特斯拉从造车到Robotaxi(C端消费者到获取B端运营数据),等等—— 所有巨头都在向 “融合AI”上狂奔。
在这个浪潮中的ICT企业能有什么作为?最好的研究样本就是那些本身横跨了toB和toC业务的龙头,如华为、联想集团、海康威视、大疆等。
基于数据可得性和转型AI的坚决程度,我们以联想集团为例分析混合式人工智能浪潮下硬件企业的解法;答案可以一言以蔽之:顺应并赋能。
在B端业务(ISG和SSG业务分部),联想集团切换成达链就是顺应AI的时代趋势,并以此为基础更好地务企业就是赋能,具体而言,就是推进联想集团混合式人工智能优势在企业侧落地。
如何赋能B端的企业?类似于当年亚马逊的AWS业务帮助企业数字化和云化,简单来说联想集团就是帮助各行各业的企业快速高效的实现AI化,包括AI硬件和系统解决方案。
ISG业务(主要包括AI服务器、高性能存储、液冷&交换方案,以及以此为基础的一整套云基础设施、企业级AI厂房解决方案),同时覆盖云服务商与企业级市场,继续实行云基础设施(CSP)和企业基础设施(E/SMB)并行发展的双轨战略:
对于要建立AI能力的企业,如何选配适合自己的硬件方案,其实有很深的学问。如千卡还是万卡,是重算力还是重存储,用风冷还是液冷?对于每一个实实在在的企业,在AI硬件落地时都是“个性化需求”。
针对大企业客户和中小企业客户的不同业务模式进行改善乃至再造。比如对零售公司,联想集团落地的案列着重可拓展的边缘AI解决方案,适配零售企业的多店模型;对于数据密集型的金融信息企业,则帮助其拓展存储密集节点以支持计算网络增长…
在系统解决方案(SSG)业务中,则依托“AI模型工厂、AI应用库与AI服务”的核心能力,输出更为系统化的混合云、人工智能和数字化工作场所解决方案。
具体来说,联想集团需要在其AI工具箱中,找到最适配客户的一款。如为电信公司提供基于Databricks的预测性人工智能平台,为投资公司建立支持多云管理的私有云平台,为建筑机械公司提供智能供应链智能体……
我们看到,以行业场景为抓手的AI解决方案正在进入可复制、可放大的阶段。Q2中,联想集团的SSG业务分部中AI服务收入实现三位数增长:
项目与解决方案服务业务及运维服务业务合计在SSG整体营收中的占比已提升至约60%;
同时,面向“即服务”趋势,SSG在运维服务上继续加速。TruScale的DaaS(设备即服务)实现营收同比增长43%,继续保持强劲增长势头,IaaS(基础设施即服务)收入实现55%的强劲增长,并加强模块化服务以满足客户需求。
而在toC业务中,联想集团是最早顺应AI趋势的龙头企业。
作为全球第一的PC厂,联想集团于2024年4月率先发布AI PC,此后又陆续发布了AI手机、AI平板等AI终端产品;2025年5月,联想集团在上海发布“天禧个人超级智能体”,已实现终端的全面AI化。
最新财报也显示,个人终端业务近2年的“顺应AI”相当成功,也注入了新的增长动能:联想集团PC市场份额达到25%,而其中Windows AI PC市场份额更高,达到31.1%,位居全球首位。此外,智能手机也在积极AI化,如Moto AI手机在消费端拓展了联想集团的AI应用场景。
那如何在C端AI化中实现联想集团赋能呢?这也不难理解,北美龙头对于终端的理解始终隔靴搔痒,只有贴近终端的厂商才最了解消费者。以联想集团为例,其4 亿台活跃设备所带来的巨大流量入口和数据沉淀,是终端厂商区别于芯片厂、模型厂和系统厂最大的差异化优势。
所以我们看到,系统厂商微软在落地AI应用时必须非常重视与联想集团的深度合作,这直接关系到他们的Copilot能不能很好的满足消费者痛点;而英伟达在转型终端时第一批合作厂商就选中了联想集团,近期扩大与联想集团的合作,换言之联想集团C端业务的达链属性也在增强。
不仅是赋能系统、模型和应用的北美巨头,联想集团还推进“一体多端”战略,开放Smart Connect2.0生态,进一步促进了第三方设备的接入,赋能其他终端厂商。
总结来看,通过数年的努力(2024年顺应AI浪潮后联想集团的研发费用开始提速),联想集团得以提供完整的混合式人工智能的ICT企业解法——构建了从智能终端、到达链、智能体、企业部署的完整的AI应用矩阵,并覆盖个人与企业两大核心场景。

资料来源:公司财报
03 新叙事下,硬件企业的重估怎么看?
随着“智能体”超越OS成为新叙事,市场势必要对AI浪潮下的硬件企业逐一检视。那哪些企业具有重估的潜力?
我们认为,转型达链是必要条件,瞄准混合式人工智能则是充分条件。两者满足之后,其他的交给时间就好。
联想集团显然已经具备了必要充分条件: 从 Wintel生态的跟随者,跃升为达链核心玩家 ;并且通过前瞻性升级到 “混合人工智能”战略,形成端侧+边缘+云协同的新算力体系,增强在达链生态中的生态话语权。
当前其PE估值仍只在不到10倍的低位徘徊,显得过于保守。
这个困扰,其实两年前的工业富联、一年前的思科和广达,都经历过。之前市场都将这类企业视为传统公司,统一给不超过10倍的PE。这是由于,科技企追随时代前沿的前瞻投入,与市场“不见兔子不撒鹰”的后验,永远存在的时滞。
工业富联就是一个典型案例。富联的最新标签是“英伟达机柜代工龙头”。其实当市场还在定义其为果链代工的2017年,工业富联就已经是全球AI服务器龙头了。
随着AI出圈,锦缎作为比较早看到其叙事变化的观察者(请参考2024年文章《工业富联:从转型挫败到AI风口幸运儿》),也足足等待了一年半的时间,才迎来市场轰轰烈烈的重估。
何以偏见至此?就是因为时滞,在2024年公司已经有明显业务重点升级的时候,市场仍认为其利润主要来自苹果产业链而持怀疑态度。
直到2025年开始,工业富联连续三个季度净利润增速提速,市场才认识到其作为达链的爆发力——大象也能起舞,根据券商测算,其云计算分部收入占比,将从2024年的52.5%,提升至2027年的84.9%,新身份下,公司的估值也来到接近40倍。

工业富联的逆袭早已给出答案,财报数据就是打破市场时滞偏见的最直观的方法。联想集团Q1和Q2的财报,已经呈现撕下旧标签、亮明新身份的清晰趋势。
因此我们认为,对联想集团的重估也将在时滞消散后确定性发生。类似于工业富联,市场对联想集团“转身”的认可,也将随着财报的披露而逐季提升,未来将走一条业务转型—>财报验证—>身份转变的重估之路。