太平洋证券的一纸研报，将AI产业链推向了风口浪尖，海光信息、智微智能、联想集团等企业赫然在列，被冠以“重点推荐”的光环。然而，在这场看似盛大的算力狂欢背后，我们不禁要问：这份研报究竟是基于严谨的行业分析，还是为了迎合市场情绪的炒作？所谓的“重点推荐”，又是否值得投资者盲目跟风？
研报中，AI模型能力的提升被认为是推动产业链发展的核心动力，而AI应用的快速落地则被视为基础设施建设的强大引擎。这种逻辑看似合理，实则暗藏玄机。诚然，AI的发展离不开算力的支撑，但我们是否需要如此大规模、高强度的基础设施投入？
AI的发展方向存在着诸多可能性，与其将宝贵的资源孤注一掷地投入到基础设施建设中，不如将资金投入到更基础的算法研究。更何况，如果AI的发展速度跟不上基础设施的建设速度，那么这些投入巨大的基础设施很可能沦为闲置资源，造成巨大的浪费。这种算力焦虑，究竟是推动AI发展的动力，还是资本市场制造的又一场泡沫？
OpenAI的o3和o4-mini，豆包1.5·深度思考模型，这些AI领域的“新星”如同雨后春笋般涌现，它们真的如宣传的那样，代表着AI技术的巨大飞跃吗？
OpenAI声称o3在编程、数学、科学、视觉理解等多个领域取得了突破性进展，豆包1.5则号称在专业领域推理任务中达到了全球第一梯队水平。然而，这些“突破”和“第一梯队”的说法，往往缺乏具体的量化指标和客观的第三方验证。我们更应该保持冷静的头脑，用批判性的眼光审视这些所谓的“技术突破”，避免被华丽的辞藻所迷惑。
政府工作报告首次将“人工智能+”单独列为政策章节，无疑为AI产业的发展注入了一剂强心针。政策的支持固然重要，但我们更要警惕“一窝蜂”式的投资和建设。历史经验告诉我们，任何产业一旦被贴上“政策扶持”的标签，往往会引来大量的投机者，最终导致资源错配和产能过剩。因此，在享受政策红利的同时，我们更要保持清醒的头脑，避免盲目扩张和重复建设，防止“人工智能+”变成一场“泡沫+”。
IDC预测，2024年全球人工智能(AI)IT总投资规模将达到3,158亿美元，并在2028年增至8,159亿美元。这些看似精确的数据，实则充满了不确定性。预测的依据是什么？预测的方法是否科学？预测的结果是否会受到利益相关方的操纵？
更重要的是，即使这些预测是准确的，也并不意味着所有的AI企业都能从中获益。投资规模的增长并不等同于盈利能力的提升，只有那些真正掌握核心技术、拥有创新能力的企业，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
DeepSeek大幅度降低了用户使用大模型的门槛，创造出更多的市场机会。然而，开源真的是一种无私的奉献吗？
开源的背后，往往隐藏着更深层次的商业考量。通过开源，DeepSeek可以迅速扩大其技术的影响力，吸引更多的开发者参与到生态建设中来。然而，这种看似开放的模式，也可能存在着技术陷阱和知识产权风险。对于那些缺乏核心竞争力的企业来说，盲目拥抱开源可能会导致技术依赖，最终失去自主创新的能力。
随着DeepSeek等开源算法的推出，越来越多的企业开始倾向于在本地部署大型模型。这种“本地部署”的模式，真的能够解决所有问题吗？
一方面，本地部署可以提高数据的安全性，避免敏感信息泄露。另一方面，本地部署也带来了更高的成本和维护负担。企业需要投入大量的资金购买硬件设备、聘请专业人员进行维护，这对于中小企业来说无疑是一个巨大的挑战。因此，在选择本地部署之前，企业需要仔细权衡安全与成本之间的关系，找到最适合自己的解决方案。
IDC预测，到2029年中国加速服务器市场规模将超过千亿美元。中信证券认为，2025年全球AI服务器规模将超过2700亿美元，增速近70%。这些数据无疑给AI服务器厂商带来了巨大的想象空间。然而，在这场“爆量”的神话中，我们也要警惕那些浑水摸鱼的企业。
一些企业可能会借机炒作概念，虚报业绩，以吸引投资者的眼球。另一些企业可能会以次充好，降低产品质量，以获取更高的利润。因此，投资者需要擦亮眼睛，仔细甄别，避免成为这场“爆量”神话的牺牲品。
作为中国科技界的“老大哥”，联想集团在AI浪潮中自然不甘落后，高调宣布发力AI导向的基础设施，试图在未来的算力格局中占据一席之地。然而，在“端-边-云-网”的宏伟蓝图之下，联想究竟是拥有核心技术的科技巨头，还是仅仅扮演着“算力搬运工”的角色？
联想集团提出的“端-边-云-网”战略，试图将用户终端、边缘计算、云计算和网络连接融为一体，构建一个完整的算力生态系统。这个战略听起来很美好，但要真正实现却面临着巨大的挑战。
首先，不同环节之间的技术标准和服务模式存在差异，如何实现互联互通是一个难题。其次，各个环节都需要大量的资金投入和技术积累，联想是否具备足够的实力支撑起如此庞大的版图？最后，市场竞争日益激烈，其他科技巨头也在积极布局算力生态，联想能否在竞争中脱颖而出？这些问题都值得我们深入思考。
联想集团宣称，其万全异构智算平台可以助力客户自动完成AI计算并发布模型或发布推理服务。这个平台听起来非常强大，但其真正的效果如何，还需要经过实际的检验。
异构计算本身就是一个非常复杂的技术领域，需要解决不同硬件架构之间的兼容性问题，优化算法以适应不同的计算平台。如果联想的万全异构智算平台只是一个简单的集成方案，而没有在底层技术上进行创新，那么它很可能只是一个花哨的概念，无法真正提升AI计算的效率。
联想集团将自己的算力优势概括为“计算力”、“存储力”和“运载力”，并分别推出了相应的解决方案。然而，这些所谓的“力”，究竟是联想真正的实力，还是仅仅是自卖自夸的宣传语？
在“计算力”方面，联想构建了覆盖AI全场景的服务器产品组合。但这些服务器的性能如何？是否具有真正的竞争优势？在“存储力”方面，联想打造了全场景、高性能智能存储基座。但这些存储产品的可靠性和扩展性如何？是否能够满足未来AI应用的需求？在“运载力”方面，联想打造了多架构、低延迟的智能网络架构。但这些网络架构的稳定性和安全性如何？是否能够保障AI数据的安全传输？这些问题都需要我们进行深入的调查和分析，才能得出客观的结论。
在今年的MWC上，联想集团展示了其首款入门级AI推理服务器ThinkEdge SE100。这款服务器兼具成本效益、可持续性和可扩展性。然而，作为一款“入门级”产品，ThinkEdge SE100在性能和功能上必然存在一定的局限性。它更多的是联想在AI推理服务器领域的一次试水，还是真正具有市场竞争力的创新产品？这还有待市场的检验。
在算力需求日益增长的背景下，算力设施的能耗问题也日益突出。联想集团也推出了多款绿色算力产品，声称能够降低客户运营成本，并为AI训练和数据处理提供强有力的算力支持。
然而，绿色算力并不意味着零能耗。即使采用了液冷等节能技术，AI服务器仍然需要消耗大量的电力。更何况，液冷技术的普及也需要大量的资金投入和技术改造。因此，我们不能被“绿色”、“低碳”等环保口号所迷惑，要理性看待绿色算力的实际效果，避免陷入“高投入、低产出”的陷阱。
联想集团宣称，其全球边缘系统出货量已突破百万台，并连续13个季度实现边缘业务收入增长。这个数据看起来非常亮眼，但我们也要警惕边缘计算领域的“虚假繁荣”。
边缘计算的应用场景非常广泛，但并非所有的场景都需要大量的边缘设备。一些企业可能会为了追求概念而盲目采购边缘设备，导致资源浪费。另一些企业可能会将边缘设备部署在不合适的场景中，导致效果不佳。因此，我们不能被“百万台”的出货量所迷惑，要深入了解边缘计算的实际应用情况，避免盲目投资。
联想集团ISG基础设施方案业务集团在第三财季实现扭亏为盈，摩根士丹利发表研报，表示长期看好联想集团。ISG扭亏为盈固然是一个积极的信号，但这并不意味着联想已经彻底摆脱了困境。
市场竞争依然激烈，技术变革日新月异，联想需要不断进行创新和转型，才能保持持续增长的势头。如果联想不能抓住AI发展的机遇，不能在技术上取得突破，那么ISG的扭亏为盈很可能只是昙花一现，无法改变联想在算力市场的竞争格局。
DeepSeek等大模型的持续迭代和广泛应用，无疑将进一步推动AI算力需求的释放。联想集团作为一家领先的算力基础设施提供商，能否凭借其现有的智算底座，真正承接住这场技术红利，并最终在竞争激烈的AI算力市场中坐稳牌桌，仍是一个充满变数的未知数。
联想集团正在深度受益于AI市场的需求释放，这似乎已成为不争的事实。然而，这种“深度受益”究竟是建立在坚实的技术基础之上，还是仅仅依赖于市场行情的短暂东风？
如果联想仅仅满足于提供硬件设备和集成方案，而缺乏在底层技术和创新能力上的持续投入，那么它就很难建立起真正的竞争优势，更难以在激烈的市场竞争中保持领先地位。毕竟，AI算力市场的竞争，最终还是核心技术的竞争，是创新能力的竞争。如果联想的“护城河”不够深，那么它很可能在未来的市场竞争中被其他竞争对手超越，甚至被淘汰出局。
联想的未来，取决于它能否抓住AI发展的机遇，能否在技术上取得突破，能否建立起真正的竞争优势。只有这样，它才能在AI算力市场的牌桌上坐稳，并最终赢得这场关乎未来的竞争。
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