“现阶段一个主要的问题是大家对于AI PC的定义无法达成统一，比如英特尔的定义是只要硬件中包含NPU就算AI PC，但微软的定义是你必须要搭载Copilot这样的人工智能助手才能算AI PC。”杨元庆解释这个数字背后的意义时说到，“因此按照联想对于AI PC的五大特性的定义来看，今年的增长幅度会在10%左右。”
专访的最后，杨元庆对于未来AI有可能带来的技术结构转型给出了自己的预判。他认为，人工智能时代的到来，势必会让联想这样的设备制造商面临转型。过去三十年，联想作为职能型企业，组织结构简单，只需要做好联产供销服务这样简单的企业链条即可。
而在人工智能时代，联想面临多业务的转型，除了传统的产品业务，联想还有服务型、孵化型等业务，需要将原有简单的直线型转换成矩阵型的管理模式，通过AI的赋能，去实现更多的技术创新。“对于AI PC的未来，肯定不是只做一个集成商，联想会通过持续的技术自主创新，成为行业的领导者。”杨元庆表示。
以下为现场部分媒体提问及杨元庆等联想高管的回答：
大模型对机器的配置要求比较高，要比较高端的配置机型才能够运行
问：今天您发布了真正意义上的“AI PC”，定义的价格觉得有点高，当时怎么考虑的？全年AI PC销量大概可以占到多少？
杨元庆：实际上AI PC，是要把一个大模型，虽然是压缩的，但还是要有70亿的向量放到PC上来计算。如果是在云上，上千亿都不为过，但是算力，你们也都知道是要几千、几万张卡。实际上对于机器的配置要求比较高，不仅仅是计算、存储的空间要求高，否则模型跑不起来。你要的问答、文生图都太慢了。现在也还是有很大的局限。所以，可能对于定价是有一定的影响，现在基本上基于比较高端的配置机型才能够运行。
当然，随着技术的发展，可能过去历代电脑、手机等高端产品都会不断走向中低端。实际上在互联网电脑诞生之前有很长一段时间，对计算力的需求并不是那么高。不管是手机、平板、电脑，大家都觉得计算够用。所以芯片发展有很多人说摩尔定律走到头了，实际上我认为是需求驱动的技术创新。但是现在由于AI的应用上来，需求上来，所以对计算力的需要呈现指数级的上升，大家后面会看到摩尔定律又会复活。当然计算跟过去的PC、纯CPU计算又不一样，又结合了NPU、GPU、CPU，这样的计算组合使得总体计算力Tops（Tera Operations Per Second）每秒几万次的运算。
在下半年各家就会上得更多，像Intel、AMD都会更快，可能算力会比现在快4倍。如果只看几个月的时间，当然人家准备了很长时间，其实可以说摩尔定律的轨道又回来了。
随着计算能力的增强，模型可以越来越完善，参数也可以越来越多，所以又可以变成水涨船高的发展，硬件驱动软件，软件驱动硬件发展的轨道上来。所以，我们为什么特别讲人工智能个性化电脑是一个颠覆性、革命性、新一代的产品，不单是产业技术的变革突破会带来新的内容，更重要的是新的消费者、用户会用到不同的东西。
未来十年是人工智能的十年，人工智能将会改造所有的业务
问：今天在会场上看到联想非常多员工别着40年的徽章。今年也是联想成立40周年，也是未来十年的新起点。今年誓师大会上元庆也分享了联想新十年的战略，是不是可以分享一下三大业务之间如何协同配合去共同引领AI的变革和推进AI普惠的？
杨元庆：的确今年对联想来说特别有意义，在以前的记者会一再讲，不知道凑巧还是有意而为之，基本上联想每10年就是一个大阶段。我们第一个十年业务主要是代理分销国外的产品。我到联想第一个工作就是卖IBM的小型机，惠普的外设、工作站。同时，第一个十年也有自主的联想汉卡技术，让中国人都能够用上汉字（输入法）。第二个十年，打造自主品牌，面向电脑的自主品牌。联想1994年成立“微机事业部”，我是做第一任总经理，也是从此联想电脑开始腾飞，从中国第一走向世界第一。2004年联想不满足于只是在中国的业务，走国际化。恰巧IBM来找我们，要把电脑卖给我们，所以一拍即合，从此走上了全球化、国际化的道路。当然初始阶段也是非常艰辛。因为过去是江湖游泳到了现在大海游泳。所以是先学习，后来自己能够把握，能够畅游自如。这是从一个中国本土公司成长为全球化公司的过程。
到第四个十年，2013年个人电脑成为全球第一。在面向未来的发展中，除了像今天一样不断创新电脑内涵外，我们就需要发展多元化业务，我们发展了手机、基础设施，到最近大概三四年又发展了解决方案和服务的业务。刚开始的时候，只知道我们要多元化，要多一些业务，否则增长会遇到瓶颈。到后来，正好人工智能兴起。人工智能这条线把联想已经积累起来的珍珠串联成项链，就是智能设备、智能基础设施、智能解决方案和服务。我们希望用我们的技术、业务的努力，帮助各行各业实现智能化的转型，构建智能化的大厦。这就变成了我们现在非常清晰的战略。所以，多元化，过去十年是基本上实现的，现在电脑业务只占到50%左右，这是十年努力的结果。
未来十年是人工智能的十年，人工智能将会改造所有的业务，我们的终端业务一定是人工智能驱动的终端。今天发布的AI PC人工智能电脑只是第一代，这里面内置了大模型，也有智能体的概念。将来每个人都有自己的智能体，都有自己的双胞胎。当然不见得只对应一台电脑，这个智能体可以隐身于你的电脑，隐身于你的PC和家庭服务器。不管什么时候使用个人智能体，你个人所有的智能设备上的数据都可以用来学习和推理。未来每个人都会有人工智能双胞胎，这是我们的理想。各种终端设备是可以协同互通的。
还有智能基础设施，也是我们讲的“端-边-云-网-智”就可以帮助企业实现人工智能，企业的智能体。由于这种复杂性，我们必须提供每个企业或者每个行业所需要的智能化的解决方案，以服务方式去提供，所以我们有服务和解决方案。这就是有机的连接，人工智能就是我们的串起这些珍珠的线。
今天能够运行AI智能体最好的载体还是PC
问：今天我们留意到“All in AI”已经成为基本上很多科技公司的主旋律，除了联想AI PC，也看到很多AI手机，还有很多各式各样的AI硬件。想问您怎么看待AI大模型对整个消费电子市场后续发展的影响？
杨元庆：AI这个大方向是没有什么问题，人人都“All in AI”也没有什么太大的问题。但是现在来看，不同的设备还承担着不同的作用。有人说手机早就有AI了，但是它是用AI优化一些功能，比如说照相功能。这跟今天讲的AI智能体概念有很大的不同。今天要能够运行AI智能体，最好的载体还是PC。最主要的是算力因素。手机算力还是太弱了，运转不了这么大的模型。所谓人工智能手机更多还是通过网络享受公有智能的好处。对于实现基于个人知识库的智能体，通过个人智能体实现个人的人工智能双胞胎的方向，目前来看还是电脑是最好的载体。
我刚才已经谈到了我们的愿景，未来每个人有一个双胞胎、一个智能体。但不见得智能体仅仅隐身于PC，它可以呈现在你的手机上，但是这些算力、数据也可以来自很多的其他的个人设备。但是这是下一步，今天还没有实现，这是我们的一个愿景。所以，我相信这个愿景会从AI PC开始。现在每个人使用电脑，很多数据文档会存在电脑中，让你的智能体可以用这些数据进行学习和推理，使得你现在很多工作变得轻松、简单、高效。未来还会有更多形式呈现。谢谢。
联想的AI框架混合了端侧和云侧
问：我想问一下关于AI PC技术方面的问题。我看到元庆讲，我们端侧大模型是70亿参数，所以现在关于AI PC端侧大模型的规模究竟是多大比较好，或者上限是多少？联想是否已经达成初步共识？包括和一些底层算力的厂商之间，大家现在是否已经有一个比较确定的答案？另一个问题是云端大模型可能对于参数规模的限制不是很多，但是在网络延迟上，在AI PC落地上是否有一些要求？在云端延迟上，联想是有哪些技术优势呢？
芮勇（联想集团CTO）：我觉得任何一个模型的大小，你选择的时候是要因地制宜。今天我们的PC，比如说10个Tops可能是最主流的，可能今年下半年会到40个Tops。今天也可以做一些CPU+GPU+NPU的组合。我觉得今后模型参数大小，会随着不同的整个算力和端侧基础设施升级而持续的升级。
模型大一点肯定会有好处。你想想人类的大脑，人类今天这么智慧，与猴子相比大脑重量大、参数大很多。所以今后在端侧基础设施升级的时候，CPU、NPU、GPU进行优化升级的时候，端侧模型也会随之长大。但今天先不要塞进去那么大的模型。我觉得70亿，这是我们认为一个已经合适的、平衡的大小。
第二个问题。刚才元庆分享前两个问题的时候已经提到了，在端侧和云侧对大模型的处理其实挺不一样的，这也是为什么元庆提出来联想的AI框架是一个混合式AI框架。我们不排斥有些事情需要在云侧做。因为云侧大模型把互联网所有的数据已经看完了，知识学了很多也挺好的。
但确实有很多事情是需要在端侧做。一个是从数据安全隐私角度来做。另一个是从性能角度来说，一定是有网络的延迟。尤其是在三四五六线城市或偏远地区，当地的基础设施可能会更要求有些事情在端侧处理，或者在边侧做。这些刚好和联想倡导的“端-边-云-网-智”的新IT架构相吻合。
另外，我们在与学术界、企业界翘楚交流时，发现不仅仅是延迟，在云侧的模型耗电量也是非常非常大的一个规模。因为大家端侧设备已经买了，每人一台笔记本，我们把很多事情放在云侧做，先不谈数据安全隐私、网络的延迟问题，是不是会耗费更多的电？我觉得这些事情也都可以去考虑。所以综合来看，我们一定要在端侧和云侧找一个平衡，有些事情可以在云侧做，但很多事情在端侧做是更合适的。这就是元庆提出来的混合式AI框架。
杨元庆：云上更多是公共智能，但是你个人的智能还需要依赖个人的设备。每个人的知识库是不一样的。当然也可以调用公有大模型。所以我们强调不是私有就是一切，私有和公有的结合是未来。
AI PC对个人工作效率的提升会越来越大
问：AI PC概念出来之后，大家对它能在多大程度上提高工作效率特别在意。以我们今天上午发的新品为例，每天、每周、每个月能为使用者节省多少工作时长？第二个问题，随着520联想产品进一步上市之后，您觉得AI会像落在手机上一样快速成为PC产业全价位产品的标配吗？如果能的话，会不会带动整体配置有一个进一步的升级？
杨元庆：第二个问题是肯定的，但是也会一步步来。刚才讲运行压缩模型，内置个人智能体需要更高的配置，现在如果有些用户对这些方面不是马上就有要求的话，他可能不需要这么高的配置。但是我认为未来逐渐都会变成一个标配，因为迟早人会认识到人工智能对个人来说是不可缺少的，对提高个人的工作效率、提高生活的素质都是必不可少的。
回答你的第一个问题，我觉得很难评估现在提高多少效率，有百分之多少，个人生活带来多大的丰富性和便捷性。但是有一点可以肯定地说，因为人工智能是用得越多越懂你，给你带来的效能提升会更大。
刚开始的时候可能不觉得有多大好处，但是越用好处就越多。以记者为例，将来也会比拼出稿的速度，可能如果每个字都是自己码起来的，可能需要几个小时，但是人工智能可以根据今天输入的内容还有根据过去写联想文章的内容、个人知识库，几秒钟可以出来一篇供你浏览的稿件，然后再加以编辑，可能几分钟或者十几分钟、二十几分钟就可以出稿。随着你用得越多，个人知识库越丰富，稿子不但出得快，而且质量也会更高。
所以，为什么我们讲人工智能的双胞胎呢？你用得越多，存的个人信息越多，当然这些信息只能在个人设备上，不能在公有云上，这样你的电脑就会越来越懂你。所以你让它办的事情马上可以办，但是只能你用，只能他懂你。谢谢。
落实人工智能+，首先要加到我们每个人
问：您好。今年政府工作报告提出加快发展新质生产力，开展“人工智能+”行动。联想在今年也提出了混合式AI将成为人工智能落地的重要抓手。在您看来，混合式AI将如何促进人工智能的落地应用，将怎样加快培育新质生产力？谢谢。
杨元庆：这是我们讲的全栈人工智能。因为要让“人工智能+”，首先是“+”到每个人，所以人工智能的终端就是必不可少的。用了人工智能电脑会使写稿子的效率大幅提升，让科研人员归纳总结、查找资料的速度大大加快，甚至让每个小孩学习的效率、父母给孩子们去编辑影集效率都会大大提升。所以，毫无疑问这就是我们所要倡导的“新质生产力”。
但是要让人工智能在各行各业普及，需要构建企业智能体，而企业智能体的构建就需要有一个智能的基础架构，智能基础架构我们可以非常简洁概括成“端-边-云-网-智”的新IT架构。这样针对每个企业大量数据去进行存储、清洗、分析，最后用一定的算法模型产生智能，这对于企业流程优化、决策改进都会产生很大的帮助。
比如说制造业的企业，最大的问题是怎么样预测下个月的需求，或者下半年的需求。可能智能体建立好以后，就可以帮你预测需求，这样更容易实现供需平衡，我们不需要产生过剩的产能。这些方面都是我们如果能够很好运用的话，就能够对于提质增效有很大的帮助，当然毫无疑问就是“新质生产力”。
所以，我们讲智能终端设备、智能基础设施、智能解决方案和服务，这就是围绕人工智能落地，实现“人工智能+”能够做的事情，我们称之为全栈人工智能。
未来是每个人有一个智能体，而不是每个人有一台电脑
问：今天参与会议还是很有感触的，我一直关注人工智能，我经常觉得人工智能很难落地，今天可以看到落地的产品和思考。我有一个非常具体的问题，其实人工智能对于AI PC是一个服务，我们现在面临的服务对象有很大的不同，比如说有To C、To B要求，To C不同的人也有不同的要求。
我们卖电脑的时候服务费用收了，但给用户的服务是没有区分的。这里面可能出现一个情况，比如说是To B对于有很高要求的用户，甚至有很多服务资源，因为确实买电脑，我买了电脑就完了，不需要有更多的费用。如果是一个To C用户，希望电脑价格比较便宜一点，希望我的服务只有几项要求。如果大家搞成一个统一的服务，只卖电脑肯定是不行的。我们是不是要围绕人工智能重新建立起一个商务上的服务架构和服务体系，这些事情是不是还是一个挺重要的事情？因为我一直在想这个事情，如果我们把所有用户都看成一样的用户，一样的收费就是卖电脑了，未来就会有很多的业务不能认真做下去，因为得不到收入。这个事情非常关心，想听一下你们的感觉。
杨元庆：随着技术的进步，业务模式也会发生变革。之所以联想三四年前成立SSG就是实现这个方面的转型。实际上你可以不买电脑，尤其是企业的客户。像很多大的咨询公司客户并不买电脑，他们就是买电脑即服务，叫做DAAS（Device as a Service）。所有的员工进来了就会跟我买一个设备即服务，而不是买一台电脑，电脑出现问题，都是我们来维护、咨询，这些东西都是我们来做，客户企业不需要做IT部门。然后三年以后换成新的。现在再延伸就不仅仅是卖电脑，还有电脑上的应用，然后再加一个office，也是在云上，我就可以做微软office的代理。今天戴炜介绍的“百应”，我们针对中小企业就是做这件事情。
问：我现在电脑用得挺好，能不能卖一个服务给我，把我的电脑变成AI PC。
欧阳峻：我们确实有计划，但是要看个人的电脑配置。
杨元庆：但是每年需要付费，是这么一个服务方式。再往下，会有人工智能的应用出现。我已经描述了一下我们的对未来的愿景想法，其实未来是每个人有一个智能体，而不是每个人有一台电脑。每个人对智能体要求又是不一样的，比如说容量存储空间不一样，有人说电脑存储就够了，有人觉得不够，这样家庭里面要加一个大的存储的服务器。但是这个东西都是智能体服务方式，可以是以智能体服务方式给你提供，但是有不同的配置，有不同的存储要求、算力的要求。或者是在不同的领域来按年收不同的费用，这是完全可能的。谢谢。
AI时代不是一个集成商的游戏，而是一个创新者的竞争
问：我想问的是，过去40年行业发生了一些改变。比如说在英特尔时代，那时候在英特尔平台上其实是软件生态和硬件生态。到了移动互联网的时候，苹果既在做硬件又在做平台，又在做应用，过去那些年联想也在做集成和服务。大模型时代是不是有一种可能，比如说整机厂商可以更多事情，可以做平台也可以做应用，做智能体。
第一个问题，联想在大模型时代是不是可以做更多的事情，这个行业格局是不是在重构？第二个问题，联想过去40年经历了很多变化，从最早卖PC终端的厂商，后来提供解决方案和服务现在面对人工智能和大模型时代，行业变化会带来业务变化，而业务变化对组织力和领导力会提出挑战，组织会进化，在过去这些年联想有哪些面对业务变化或者行业变化的时候，组织进化和领导力的提升经验？谢谢。
杨元庆：第一个问题，的确我们讲人工智能电脑肯定是一个革命性、变革性的，肯定不是过去谁主导、未来依然是主导的。到目前为止，人工智能电脑定义也不是那么清楚，就是因为各家都想争夺主导性，都想变成先锋。未来人工智能电脑是什么样的，肯定是由用户、市场需求来定义，那就是看谁家对此理解最深，准备最足，就有可能成为未来赢家或者主导者。
当然我们认为联想在这些方面，我们认识比较深，准备也比较早的。所以你可以看到我们定义的5个领域，不见得每个领域都完全自己做，很多的是需要合作伙伴，包括芯片。但是我们会有自己的技术，比如异构算力，即使现在没有出来40 tops、50 tops的芯片，我们也能够让它运转，这是我们的能力和本事。大模型怎么把它压缩到合适的参数，正好适合电脑来运行。而且同样参数的大模型，在谁家的平台上跑得最有效率，用内存最少，这也是技术和本事。
在这方面，我们的研究院比很多芯片厂商去优化还要做得更好、更先进，30%更少的使用存储。将来在谁家平台汇集开放应用生态多，谁就是赢家。还有谁的隐私保护做得最好，用户才敢用你的，如果动不动数据就变成公共大模型的部分，没有人敢用。
这些方面我们不敢说都做，也不敢说在这些领域都做得很好，但这就是我们的研发方向，主攻的方向，我们会想办法把五个方面都给用户呈现最完美的一个整合方案。但是其实在今年Kickoff（誓师大会）上我讲，AI时代不是一个集成商的游戏，而是一个创新者的竞争。所以联想肯定不满足于做集成商，但是未来是不是能够成为脱颖而出的领先主导的力量，这要看我们的努力，但是至少我们有心去做更多的自主创新，成为领先者，成为引导者。
关于业务方面，我们会后继续交流。简单来说随着业务的变化，组织必须变化。因为前30年围绕PC做的时候，企业就是围绕“研-产-供-销-服”，就是围绕价值链来做的。但是现在变成了多业务，而且多业务有的是产品业务，有的是服务业务，这些完成是不一样的。而且有的是孵化业务，有的是高速增长业务，有的是成熟业务，这些管理方式全部都是不一样的。
所以，我们肯定要变成矩阵式业务和价值链。另外像孵化、发展和成熟的业务也必须有不同的管理办法，我们引入了Zone to Win的管理方法，把孵化业务怎么管，高速增长的业务怎么管，转型业务怎么管，成熟业务怎么管，这些方面应该来说形成了一套方法论。后续可以与你再细致交流。
未来企业的IT应用，大方向都是人工智能的应用
问：混合式AI整合路径很看好销售硬件，还有不仅仅带动IDG的增长，还有带动SSG增长。因为SSG目前毛利率会高一点，目前对AI PC以及它衍生服务空间方向是怎么样看待的？未来的创新方向是什么？
杨元庆：人工智能尤其是企业智能体一定是服务。企业要实现智能化要有基础设施，虽然未来可能不是买什么服务器、存储和网络，但是要把自己的数据中心、私有云、公有云、混合云搭建好，现在的基础架构本身就会复杂，如果没有人提供服务，一个企业搞不定的。
为什么说人工智能时代一定会到来，就是因为是建立在数字化基础上。我们过去几十年搞数字化、信息化，产生了大量的数字，这些数字经过整理、清洗以后变成有用的数据。对这些数据进行学习、分析才能够产生智能。所以，未来的每个企业的IT应用，大方向都是人工智能的应用。我们传统的应用已经结束了，企业搞客户关系、搞ERP、资源管理，当然很多新兴企业起来，这些进程都要走。但未来先进的企业一定是用数据智能用得最好的企业。
所以，联想为什么把解决方案和服务适时地提出来，我们不是针对传统业务提供服务，我们一定是面对智能化时代，怎么样帮助各个企业在智能化架构基础上实现各种数据的智能。这是我们的使命和方向。
数据智能才是人工智能的全方位。大模型更多是针对语言的智能的，而且大语言模型也不是唯一的模型。它做得很好，把所有东西都学习了，给出前面五个字可以预测下面的字，给出一句话预测下面的话。但现在也有很多的争议，今天的芮博也讲了，所以未来大模型也是一个互相学习、互相交融来实现。但是真正帮助企业实现智能化是要围绕数据进行的，所以需要解决方案，需要智能服务。
