文/罗茜

"AI正在成为现代世界的基础设施。"

3月10日，在NVIDIA GTC 2026开幕前夕，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在官方博客中写道，AI不再只是一个应用或单一模型，而正在像电力和互联网一样，成为新的基础设施。放眼全球，芯片工厂、计算机组装厂和AI工厂正在以前所未有的规模建设，价值数万亿美元。

资本市场与科技界关注的绝对重心，也从大模型本身，转向AI这一复杂系统的能源、芯片、基础设施、模型与应用。GTC 2026也因此定调——AI工厂(AI Factories)、智能体(Agentic AI)和推理(Inference)，是核心议题。

AI即基建。作为与英伟达跨越三十年的紧密合作伙伴，联想集团站上了一个更值得被市场清楚看见的核心位置。

联想集团与英伟达的同盟，早已告别了"你供芯片、我造设备"的模式，而是升级到了"全栈AI战略共同体"。近年来，英伟达不断拓展算力的上限，联想则持续把这种能力转化为可交付、可运维、可复制的基础设施产品。前者决定技术边界，后者则决定这些技术能否真正进入企业与行业场景。

在此刻，当AI被黄仁勋定义为"人类历史上最大规模的基础设施建设"，市场如梦初醒，为什么他此前会宣告，未来三年与联想集团的业务合作规模，将扩大至当前的四倍。因为，未来价值创造的重心，不只属于芯片与算力本身，也属于把算力变成系统、把系统变成交付、再把交付变成可复制能力的那一层。

因此，今年GTC大会真正重塑的，不只是英伟达的产品路线，更是整条AI产业链的分工想象。当Agentic AI爆发引发成本讨论，当AI从训练驱动转向推理驱动，当AI从模型竞赛转向基础设施竞赛，市场关注，联想集团将如何卡位这波万亿级的AI基建新浪潮，充分释放合作红利。

从工作站到AI云工厂

"当你和我第一次见面时，正值PC革命的起点。那是一次重大的平台迁移：从大型机和数据中心的客户端、服务器架构，转向PC。此后，我们又亲历了多次平台变革，从PC到互联网，从互联网到云计算，再从云计算到移动计算。而现在，一个全新的平台正在形成。"就在两个月多前，在参加联想集团举办的Tech World大会时，黄仁勋如此回顾双方的合作之旅。

到了GTC 2026前夜，这个"全新平台"的谜底呼之欲出：以AI为核心、以推理为驱动、以基础设施为底座、能够实时制造智能的新型计算平台。

按照黄仁勋的"五层蛋糕"理论，芯片之上、模型之下的"基础设施层"，是一项涵盖供电、散热、网络互连与全栈调度的系统工程。联想集团卡位于此万亿级的AI基建赛道，是三十年工程壁垒演进的必然。

一开始，双方的合作建立在极其扎实，甚至显得有些枯燥的产业分工之上。早在2010年，联想集团在ThinkStation D20、S20、E20 等机型上采用了NVIDIA Quadro专业显卡。2015年，这种结合扩展到了ThinkPad P50、P70移动工作站领域。2019年，联想集团推出支持NVIDIA Quadro RTX和Tesla T4的ThinkStation P920 Rack，合作开始从专业图形与终端工作站，走向更接近数据中心和加速计算的系统形态。

联想集团在底层硬件架构上打磨出的工程默契，成为了日后承接更庞大的系统级并发算力的基础。随着AI爆发，在过去短短几年的时间内，联想集团完成了一场从"硬件通道"向"AI基建核心"的惊人进化。

在2024年3月的GTC大会上，联想集团与英伟达联合发布了面向企业和云场景的混合式 AI 解决方案，合作第一次明确从硬件协同，走向"企业与云的AI平台"。半年后的Tech World上，联想集团把合作从若干产品、若干项目，提升为一套覆盖个人、企业和公共AI的"混合式 AI"的总战略。

2025年的GTC大会，双方合作向智能体(Agentic AI)的方向推进，强调可规模化的智能体解决方案、企业工作流效率提升，以及商业生产率的改善。2026年初的Tech World，联想集团公开发布了AI云超级工厂，并明确提到将支持下一代Vera Rubin平台。"AI云超级工厂"，已经不再是简单意义上的服务器或企业平台，而是明确面向全球AI云服务提供商的工厂化、系统化建设方案。

对于今年GTC大会，市场真正追问的，已经不是"有没有更强的芯片"，而是"更强的芯片将怎样嵌入新一轮基础设施扩张"。这也解释了，联想集团与英伟达合作为何在今年显得格外重要, 双方开始围绕如何把AI作为基础设施建起来、交付出去并跑起来，形成更深的分工。而未来价值分配的一大部分，也将落在谁能把芯片和模型之间那层复杂、昂贵、重工程的系统搭起来。

GTC 2026把这个问题前所未有地摆到了台前。

Agentic AI的基建红利

"2026年可能成为Agentic AI元年"， 华泰证券最新研报指出，AI推理正在上升为系统级基础设施。

近期受到大量关注的 Claude Code，以及开源agent框架Open Claw这类工具，正在改变人们使用软件的方式：AI不再只是聊天窗口里的助手，而开始更像一个能持续调用工具、编写代码、执行任务、维护会话和管理工作流的"数字员工"。

智能体爆发的落点，就在基础设施上。

一旦AI智能体从研究阶段走向大规模应用，算力需求就会从集中式模型训练，进一步扩展到海量实时推理与持续运行的agent网络。这意味着一个重要转折：AI的使用频率将从"偶尔调用"变成"全天候运行"。企业内部的每一个岗位、每一个业务流程，都可能对应一个长期在线的AI agent；而这些agent不只是请求一个模型回答问题，它们还要调用工具、访问上下文、保持状态、协同执行，甚至在多个系统之间来回穿梭。

McKinsey在2025年《State of AI》里写得很明确：Agentic AI正在加速扩散，但大多数组织仍停留在从试点走向规模化影响的过程中；Gartner的判断则更冷，到2027年底，超过40%的Agentic AI项目可能因成本高、商业价值不清或风控不足而被取消。

因此，市场一边追逐智能体，一边又迅速把问题从"能不能做"转向"值不值得做"。

对资本市场而言，这意味着系统能力、推理成本、部署效率和长期运行的可靠性，第一次同时成为投资问题。在GTC 2026前瞻中，瑞银(UBS)发布报告指出，本次大会的主题将继续从芯片性能比较，转向由"工作负载解耦(Disaggregation)"和"极致协同设计(Extreme co-design)"驱动的"系统级优化(System-level optimization)"。瑞银强调，市场将重点审视系统的可扩展性、网络领导力以及 AI资本开支的持续性。

也正是在这个节点上，黄仁勋开始反复把话题拉回到推理 token 成本。年初发布 Rubin 平台时，NVIDIA 官方给出的核心口径，已不再只是传统意义上的算力提升，而是推理token 经济学：相较Blackwell，Rubin平台可实现最高10倍的推理 Token 成本下降。NVIDIA开发者博客则进一步解释，对长上下文、以推理为主的工作负载，Vera Rubin NVL72可将每百万token的成本压到Blackwell NVL72的十分之一。

一旦把"tokenomics"当成新的观察坐标，联想集团与英伟达这段合作的意义更明确了：这是围绕推理成本、部署效率和系统交付重新组织分工。也就是说，把token成本打下来，靠的绝对不仅仅是Rubin芯片本身，而是承载它的物理系统——这正是联想攫取巨大商业红利的核心逻辑。

联想集团此前公开的吉瓦级AI工厂计划，恰恰是这一变化的最好注脚。联想官方对这套方案的定义，不是单台服务器，也不是单个企业平台，而是面向AI云厂商的预集成基础设施，核心卖点包括：统一的混合式 AI 基础设施、NVIDIA 加速计算平台，以及以time to first token(TTFT)为核心的部署效率。这里的评价维度已经不是"有没有合作产品"，而是"能否更快跑出第一个 token，能否更快进入生产环境"。

已有市场报道指出：联想集团与英伟达这项合作的核心目标，正是帮助AI云服务提供商更快地将数据中心投入运行，把极其复杂的算力集群部署时间极度压缩至"短短几周"。 市场期待，本次GTC大会上，联想集团如何配合英伟达的新一代算力平台，通过极致的系统集成与部署效率，真正把Agentic AI的单Token成本打下来，吃下推理时代万亿美元的资本开支红利。

"最不能出错"的验证场

对资本市场来说，最有说服力的从来不是概念，而是场景；不是实验室里的性能跑分，而是现实的压力测试。

如果一套系统能够在赛事转播、实时数据处理、裁判辅助和全球运营调度中跑通，它才更有资格被视为真正的"基础设施能力"。正因如此，联想集团将在此次GTC上公布什么样的体育方案，值得市场期待。

联想集团与F1的合作，已不是简单的设备赞助，而是深入到其媒体与技术中心(Media & Technology Centre)的高性能计算环境中。据其官方披露，F1 依靠联想技术向全球超过8.2亿粉丝提供赛事内容；在一个典型比赛周末，F1 在赛道端 Event Technical Centre与英国Biggin Hill的媒体技术中心之间传输超过600TB的实时数据，后台则运行着180多个定制软件系统。

2026年1月，双方进一步将Neptune液冷技术部署到F1的HPC环境中，目标不仅是提升性能，也是在不显著增加能耗的前提下支撑更高密度的AI与数据负载。对联想集团而言，这类场景的价值，不在于"又服务了一个大客户"，而在于它证明公司已经能够在实时转播、赛事运营和全球分发这种最不能掉链子的环境里，把基础设施能力做成连续运行的系统。

更令人瞩目的是FIFA。FIFA World Cup 2026将是史上最大规模的一届世界杯，预计48支球队、104 场比赛，横跨北美三国、16座城市。FIFA与联想集团已经披露的具体应用包括：Football AI Pro，即面向全部48支参赛队的生成式AI知识助手；用于半自动越位判定与转播呈现的AI-enabled 3D player avatars；以及新一代Referee View，通过AI稳定算法在实时画面中减少模糊和抖动。

面对世界顶级赛事，联想集团真正交出的，不只是几项"好看的AI功能"，而是一种更有资本市场含义的能力组合：复杂系统集成、实时数据处理、全球化部署，以及在高风险环境下的持续运行。

回到"五层蛋糕"理论，芯片公司可以定义性能边界，模型公司可以定义应用想象，但真正把能力拉进现实世界、变成赛事、转播、运营和裁判系统的一套可运行方案，需要的却是另一种能力：把算力、网络、散热、软件、设备与服务组织成一个不会在关键时刻失灵的系统。F1和FIFA之所以关键，不是因为它们"有名"，而是因为它们把联想集团的交付能力放到了最公开、最苛刻、最难容错的环境里。

对于联想集团而言，GTC 2026是一场硬核实力的自证。市场期待，联想集团能通过这些"最不能出错"的极端场景实战成绩，向全球投资者毫无保留地证明，这些生产级AI场景，是该企业在AI基础设施产业链中位置上移的证据。