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　　文/沈悦

　　十五年前
，苹果退出了服务器市场
。如今，它可能又想回来。

　　据《The Information》报道 ，苹果正在评估一款面向AI开发者
、企业和政府客户的推理服务器
，计划采用自研M8 Ultra芯片，最早可能在2029年推出 。项目尚未最终确定 ，但如果最终落地，这将是苹果自2011年停产Xserve后首次重返服务器市场
。

　　一家最成功的消费电子公司
，重新一项退出多年的业务，折射出服务器在AI时代的角色越发重要。

　　9月16日 ，新浪财经AI投资峰会-“AI基建时代的确定性机会 ”的讨论
，也恰好从这个变化展开 。

美银全球研究部中国研究部联席主管、首席中国策略师 、亚太区策略主管吴旖对话联想集团高级副总裁兼首席财务官郑孝明

　　巅峰对话环节，美银全球研究部中国研究部联席主管、首席中国策略师
、亚太区策略主管吴旖把一个市场争论已久的问题抛给联想集团CFO郑孝明：“全球已经在AI基建上投入如此多资本 ，这轮投资究竟还有多大增长空间
，还是已经开始过热？
”

　　郑孝明的回答很直接：“我们只看到很大的需求。”联想AI服务器储备订单此前还在100多亿美元，随后升至200多亿美元 ，最新一个季度已经超过500亿美元
。他透露
，就在峰会当天早上，他还在与一家全球大型私募基金讨论 ，如何支持NeoCloud建设新的算力基础设施。

　　几天前的洛杉矶
，英伟达CEO黄仁勋在公开活动中讨论AI发展时，特朗普直接打来电话 ，明确反对美国AI产业“踩刹车 ” 。

　　全球AI基建竞赛加速仍在持续，全球服务器市场的排名也发生了变化
。IDC最新数据显示
，2026年第二季度，联想x86服务器出货量首次超过戴尔 ，升至全球第一。十三年前
，联想第一次登顶全球PC市场；十三年后，它又在服务器市场站上了一个相似的位置 。

　　2013年的那个第一 ，使市场最终接受联想是一家全球PC公司；2026年的这个第一
，则让市场重新面对另一个问题：联想究竟还是一家拥有服务器业务的PC公司，还是正在成为一家同时拥有PC现金流和全球AI基础设施规模的公司？

　　AI基建的“确定性
”来自哪里

　　郑孝明的判断并非孤证
。

　　从产业投入看 ，这轮AI基础设施建设仍处于扩张期。麦肯锡今年3月将其称为“现代历史上规模最大的基础设施建设之一”
，预计到2030年，全球数据中心相关投资可能达到约7万亿美元 ，其中AI工作负载对应的资本投入约5.2万亿美元 。资金的去向也早已超出服务器本身
，芯片、存储 、网络之外，土地
、电力、制冷乃至数据中心建设都被卷入其中
。

　　摩根士丹利9月的研究则预计 ，到2028年，全球AI计算能力可能达到约120GW
，约为2025年的四倍。随着资本开支基数不断抬高，市场关注点也在变化：从“AI还会不会继续花钱 ” ，转向“如此大规模的投资究竟能够产生多高回报
” 。

　　这也是当天峰会反复讨论的一条主线
。

上海高级金融学院实践教授 、首席经济学家彭文生

　　在郑孝明登台之前
，上海高级金融学院实践教授
、首席经济学家彭文生已经从宏观层面提出了一个更尖锐的问题：美国AI资产的风险溢价已经被压到很低，意味着市场对未来回报计入了很高预期；如此强劲的资本开支最终能否兑现这些预期 ，才是AI投资真正需要面对的考验。

　　彭文生将大模型概括为一种“重资产规模化生产” 。与过去互联网平台依靠接近零的边际成本扩张不同
，大模型每向前演进一步，都伴随着更多算力、数据 、电力和数据中心投入。数字经济由此呈现出越来越明显的工业化特征
。

中信建投证券党委委员
、执委会委员、未来产业和政策研究院院长武超则

　　随后登台的中信建投未来产业和政策研究院院长武超则 ，则把这轮投入放进更长的产业周期中比较。她估算
，2026年北美主要云厂商资本开支已达到七八千亿美元，即使未来增速回落 ，新增投入的绝对规模依然庞大 。在她看来
，市场真正需要警惕的是底层巨额资本开支与商业回报之间的时间差，而不是模型能力突然停止演进
。

　　这也是这场AI投资峰会所讨论的“确定性 ”真正指向的地方。

　　所谓确定性 ，并不意味着AI资本开支可以无限增长，也不意味着所有参与者都能获得回报 。它更多指向一个相对清晰的事实：在模型竞争 、应用落地仍然高度不确定的情况下
，底层算力需求目前仍没有出现明显的逆转信号
。

　　但算力需求只是第一层。

　　真正值得关注的是，随着模型和基础设施架构变化 ，同一单位算力背后的系统价值也在提高 。

　　AI基建的价值边界正在外扩

　　AI基础设施的变化
，不只是钱花得更多，服务器本身也在变
。

联想集团副总裁
、中国基础设施业务群总经理陈振宽

　　在“超节点引爆新周期
”主题圆桌讨论中 ，联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽把这种变化描述得更加具体。

　　过去
，服务器 、存储、网络和操作系统是相对独立的产品；进入超节点时代，它们需要被重新装进同一套系统 。一个超节点可以被拆成算力柜
、电力柜、存储柜和连接柜 ，背后同时涉及芯片互联 、液冷
、电力、AI存储以及纵向扩展（Scale-Up）和横向扩展（Scale-Out）
。

　　“今天一个纯粹的服务器厂商去做超节点是做不出来的。”陈振宽说 。

　　这种变化的主要驱动力来自模型规模的改变。几年前
，1750亿参数的大模型仍可以运行在传统服务器架构上；随着模型向万亿乃至更高参数规模演进，传统8卡服务器越来越难独立承担任务 ，32卡以上的超节点开始成为AI基础设施的重要形态
。

　　服务器厂商由此面对一门完全不同的生意。过去交付的是一台机器；今天可能是一组机柜；再往后
，客户购买的则可能是一套包含算力 、存储
、互联、液冷 、部署和运维的“AI Factory ” 。

联想集团高级副总裁兼CF 郑孝明

　　郑孝明当天多次提到的“AI Factory”，指向的正是这种变化
。

　　联想最新财报已经开始反映这一趋势。2026/27财年第一季度 ，ISG收入达到85亿美元，同比增长98%；运营利润达到7.77亿美元
，运营利润率升至9.1%的历史高位；AI服务器储备订单环比增长157%，达到540亿美元 。

　　而训练之外 ，下一轮增量可能来自推理
。

　　在巅峰对话后半段
，郑孝明谈到自己参与的全球CFO顾问委员会。一个明显变化是，大型企业几乎都已经开始考虑AI投入 ，但不少企业仍在处理内部数据库
、流程和系统整合 。郑孝明判断
，企业级AI，尤其是推理侧的投入仍处在早期阶段
。

　　如果过去几年的训练需求主要集中在少数Hyperscaler ，那么推理时代的买家可能进一步扩展至NeoCloud、政府 、大型企业乃至本地数据中心。

　　客户范围在扩大
，单个系统的价值量也在提升 。

　　对于联想而言，它所面对的已经不再是一个传统意义上的服务器市场 ，而是一条从单机走向系统
、从训练延伸至推理、从云端进一步进入企业的AI基础设施链条
。

　　但市场空间足够大
，并不意味着每家公司都能获得同样的价值。

　　AI服务器首先是一门规模生意，最终仍然是一门利润生意 。

　　戴尔成为联想的新估值坐标

　　关于利润 ，吴旖向郑孝明抛出了一个资本市场颇为关心的问题：“联想今年4月提出中期集团净利润率达到5%的目标，是否有可能提前实现？
”

　　郑孝明没有给出明确时间表。他表示
，1000亿美元收入目标可能较原计划更早实现，但公司仍需要在增长和利润之间保持平衡；长期来看 ，集团净利润率仍将向5%
，甚至8%靠近
。

　　说到这里，他主动提到了戴尔。

　　“最近全球在这方面走得比较领先的就是戴尔 。”郑孝明说
。联想在技术 、渠道和供应链等方面拥有自身优势 ，“应该是有机会做到他们的利润水平的 ”。

　　这句话实际上给出了联想AI基础设施业务下一阶段一个更明确的财务坐标 。

　　过去相当长时间里
，资本市场谈论联想时，更习惯拿惠普等PC厂商作为参照；现在 ，管理层主动把戴尔放进比较框架
，这种变化说明联想希望资本市场重新理解自己的业务结构
。

　　戴尔9月初公布的2027财年第二季度业绩显示，其单季收入470亿美元 ，同比增长58%；ISG收入318亿美元
，同比增长89%；AI服务器单季收入164亿美元，新签订单609亿美元 ，期末积压订单达到950亿美元。ISG运营利润48亿美元，同比增长225%
，运营利润率约15% 。

　　无论基础设施业务体量、AI服务器确认收入，还是利润率 ，联想目前都与戴尔存在差距
。

　　但一些经营指标正在快速收敛。

　　联想ISG最新季度收入同比增长98%
，高于戴尔同期89%的增速；2026年第二季度，联想x86服务器出货量首次超过戴尔 ，相关收入达到82.6亿美元
，与戴尔之间的收入差距缩小至5.7亿美元 。

　　这意味着，两家公司的竞争正在从过去明显错位的规模 ，进入越来越多指标可以直接比较的阶段
。

　　吴旖也在现场追问郑孝明：既然戴尔目前在AI服务器市场更领先
，联想究竟还差在哪里，又准备从哪些环节追赶？

　　郑孝明并没有否认此前进入部分海外NeoCloud市场较晚。他提到 ，一些海外客户过去甚至“不知道联想
”；但从技术
、供应链到市场沟通
，公司认为自己仍有明显的追赶空间 。

　　联想手里的筹码，也不仅是服务器订单数量。

　　过去PC时代积累下来的供应链能力 ，正在向AI基建迁移：联想目前在全球拥有30多个制造基地，业务覆盖180个市场
，2026年升至Gartner全球供应链Top 25第五位，戴尔则排名第17位；与此同时 ，公司又逐步强化液冷、高端存储和整机柜方案
，形成从服务器到系统级交付的能力
。

　　更重要的是，联想覆盖超过5800家AI客户 ，从Hyperscaler 、NeoCloud延伸至企业和政企市场
，叠加经营利润率超过24%的SSG服务业务，使其能够把一次性的硬件交付进一步转化为持续性收入。换句话说 ，联想真正试图复制的
，并不只是PC时代的“规模第一”，而是把供应链
、系统能力、全球客户和服务收入重新组合成AI基础设施时代的竞争壁垒 。

　　真正敏感的问题最终还是估值
。“联想今年股价一度上涨超过250% ，作为CFO
，你如何看待联想的长期估值？ ”

　　对此，郑孝明的回答更为直接：“我们的估值大概是戴尔的1/7 ，但我的收入和净利润没有差7倍。
”随后他补了一句：“我们是完全被市场低估的 。”

　　如果把这句话放回前面的经营数据里看，它并不只是管理层对股价的判断
。戴尔今天的优势是真实存在的
，但联想同样已经开始进入同一套比较框架。

　　因此，市场真正需要重新评估的 ，可能已经不只是联想还能卖多少服务器
，而是当这些能力继续兑现时，联想与戴尔之间的经营差距 ，是否还值得对应今天如此悬殊的估值差距 。

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