聯想 AI 伺服器訂單季增 157% 至 540 億美元 楊元慶：算力需求正從訓練轉向推理
聯想集團公布 2026/27 財年第一季度業績，營收按年增長 43%，AI 伺服器儲備訂單由上季 210 億美元暴增至 540 億美元。董事長楊元慶回應市場「AI 泡沫論」，認為基礎模型訓練領域或存在局部過熱，但整體 AI 普及才剛開始，算力需求正快速由訓練轉向推理，未來推理將佔八成。聯想、戴爾、超微電腦三強 AI 伺服器訂單均創紀錄，反映全球 AI 基礎設施投資持續升溫。
聯想集團公布 2026/27 財年第一季度業績，交出集團史上最強單季成績表。營收按年增長 43%，AI 伺服器儲備訂單更由上季的 210 億美元（約港幣 1,638 億元）暴增至 540 億美元（約港幣 4,212 億元），增幅高達 157%。集團董事長兼 CEO 楊元慶 在業績發布會上公開回應 AI 市場的「泡沫論」爭議，為觀眾提供了一個審視全球 AI 基礎設施投資熱潮的關鍵視角。
三大業務全面開花
聯想本季三大業務集團同步走強，一改市場對其「PC 公司」的單一印象。基礎設施方案業務集團（ISG）營收達 85 億美元，按年增長 98%，經營利潤率首次超過 9%，均創歷史新高；智能設備業務集團（IDG）在成本上漲及需求承壓的環境下仍維持雙位數增長，其中平板增速最快，個人電腦業務按年增長約三成；方案服務業務集團（SSG）則連續多季保持逾 20% 的增速與利潤率。
值得留意的是，經調整淨利潤達 10.75 億美元（約港幣 83.85 億元），按年增長 176%，首次突破 10 億美元關口。然而若按香港財務報告準則（HKFRS）計算，聯想本季度實際錄得 6.09 億美元 歸屬股東淨虧損，主要來自 2025 年發行認股權證的公允價值重估所產生的 17 億美元 非現金損失。
楊元慶論 AI 泡沫：訓練有泡沫，但推理才剛開始
對於外界高度關注的「AI 泡沫論」，楊元慶的判斷相對克制而具體。他指出，資金過度集中於大模型訓練確實值得警惕，但這不等於 AI 整體是泡沫——真正的 AI 普及才剛剛開始。
他提出一個關鍵結構變化：算力需求正從訓練向推理遷移。此前訓練與推理大致是「八二開」，如今已接近「五五開」，未來合理格局可能是「二八開」，即 推理將佔整體 AI 算力需求的八成。這一判斷與聯想押注「混合式 AI」——公共 AI、企業 AI 與個人 AI 結合，並把更多計算下放到邊緣與終端——的戰略高度吻合。
全球 AI 伺服器訂單競爭白熱化
聯想的訂單暴增並非孤例。同期戴爾（Dell） AI 伺服器積壓訂單達 513 億美元（約港幣 4,001.4 億元），創下紀錄；超微電腦（Super Micro） 單季新增訂單逾 600 億美元（約港幣 4,680 億元）；惠普企業（HPE） AI 系統積壓訂單則為 59 億美元（約港幣 460.2 億元）。四家主要伺服器廠商的 AI 訂單總額已突破 1,700 億美元，反映全球企業與雲端服務商對 AI 基礎設施的投資並未減速。
市場消息更顯示，聯想今年中已有約 1,500 億元人民幣（約港幣 1,620 億元）的待交付訂單，產能排期已到一年半以後。楊元慶強調，這種爬升速度建立在聯想過去十餘年在伺服器、雲端運算、邊緣運算與供應鏈體系上的持續投入之上，今天的結果「不是天上掉的餡餅」。
世界盃變 AI 試驗場
作為 2026 年美加墨世界盃的官方技術合作夥伴，聯想將賽事本身變成 AI 落地的實驗場。除了在達拉斯國際廣播中心與邁阿密技術指揮中心部署伺服器基建，聯想還推出「Football AI Pro」知識助手，為 48 支參賽隊伍提供數據分析與戰術洞察，同時將 AI 應用於裁判視角影像穩定、數字人展示等場景。大型科技公司在全球最大體育賽事上展示 AI 能力，已成為驗證產品實戰表現的關鍵舞台。
在個人 AI 領域，聯想同步推進「天禧 AI」與 Lenovo Qira，目標是讓同一個人智能體跨 PC、手機、平板等終端運行，並逐步把更多算力放在本地執行。這既呼應了楊元慶所說的「推理佔八成」判斷，也是對未來 AI 入口形態的一次重新定義。
對香港企業與投資者的啟示
聯想的業績為香港企業提供了一個觀察 AI 產業鏈的重要視角。聯想作為在港上市公司（股票代號：992），其 AI 伺服器業務的爆發式增長直接反映了全球算力需求的持續擴張。對於香港的科技投資者而言，AI 基礎設施硬件——伺服器、網絡設備、冷卻系統及數據中心——仍然是 AI 產業鏈中確定性較高的環節，尤其是在 AI 推理需求快速增長的背景下。
對香港的 CIO 與技術決策者而言，AI 算力由訓練轉向推理的趨勢意味著：企業在評估 AI 項目時，不應只關注模型訓練的成本，更需考慮長期推理運算的基礎設施規劃。混合式 AI 架構——部分運算在雲端、部分在企業本地、部分在終端設備——將成為主流部署模式。
結語
聯想交出的這份成績單，既是全球 AI 基礎設施投資熱潮的縮影，亦揭示了一個更深層的結構轉變：AI 算力的主戰場正從模型訓練轉向生產推理。楊元慶的判斷——訓練有局部的泡沫，但推理才剛起步——為市場提供了一個務實的參照框架。對於企業和投資者而言，重要的不是爭論 AI 是否過熱，而是理解這一輪算力需求轉移的節奏，並在基礎設施、邊緣運算與終端 AI 之間作出有遠見的配置。