据路透社2月4日报道，英特尔ceo陈立武（lip-bu tan）在思科ai峰会上正式宣布公司即将切入gpu赛道，直面英伟达当前的市场主导地位。这意味着gpu领域正加速迈入多极化竞争新阶段。
对英特尔而言，此举不仅是扭转其在AI算力领域相对滞后局面的关键一步，更是重构全球AI基础设施底层格局的战略落子。而对下游服务器制造商而言，这不仅意味着AI核心芯片选择的进一步丰富，更深层地，正在重塑其在整个产业链中的功能定位与价值权重。
以联想集团为代表的主要服务器厂商，正从过去AI芯片与算力基础设施之间的“硬件适配者”，跃升为以芯片统筹整合为支点，主导AI基础设施差异化设计、资源调度与标准演进的“系统定义者”。基础设施层面的差异化能力，也将支撑起对高复杂度、强定制化AI应用场景的深度适配，从而加快AI技术向垂直行业纵深渗透与细分市场落地。
与此同时，英特尔在AI芯片领域的多元化布局，也为联想集团等整机厂商提供了强化全链路协同、构建更具韧性与系统性供应链体系的重要窗口期，进而推动其整体技术架构的持续升级。
从“连接者”迈向“统筹者”
随着AI应用持续走向规模化落地，大模型的发展重心已由单纯追求参数规模，转向聚焦场景驱动的差异化能力构建。这一转变正倒逼算力基础设施同步走向差异化演进，并进一步传导至底层核心芯片环节。谷歌自研TPU、亚马逊Trainium、微软Maia200等专用芯片，本质上均是围绕不同大模型训练与推理需求所打造的高度定制化算力引擎。
AMD推出的机架级AI平台Helios，则进一步验证了面向细分市场的差异化路径。其与联想集团联合发布的ThinkSystem SR675i推理服务器，正是基于Helios机架级AI架构打造，重点回应企业在本地化推理、数据主权保障及低时延实时决策等关键诉求。
陈立武在介绍英特尔新一代GPU时强调，该产品“聚焦AI模型训练与推理任务，专为突破内存带宽瓶颈而设计”，清晰表明其战略并非在峰值性能上与英伟达正面硬刚，而是以差异化技术路径切入，打破现有垄断格局。
当可选芯片方案日益多元，联想集团等服务器厂商不仅能更精准匹配客户在性能、功耗、成本、安全等维度的差异化基础设施需求，也有望在供应商不再高度集中的生态中，实现性能表现与综合成本之间的更优平衡。
例如，谷歌TPU从v6升级至v7后，单位token推理成本下降约70%，使其在成本效率上已基本追平英伟达GB200 NVL72。若综合考量算力密度、片间互联效率、内存带宽利用率及能效比等多维指标，谷歌TPU相较英伟达GPU已展现出显著的成本竞争力。
相较谷歌等ASIC厂商主要服务于自有云生态及封闭场景的模式，英特尔面向开放市场的通用GPU定位，叠加其IDM 2.0模式下的自主产能优势，或将对英伟达的市场支配力形成更具结构性的挑战，加速推动芯片议价权向下游整机与系统集成环节转移。
这一趋势在存储芯片、CPU等关键部件价格持续走高的背景下尤为关键，将直接改善服务器厂商的整体盈利水平。对于正处于传统服务器向AI服务器战略转型关键期的联想集团而言，盈利能力的实质性提升，有助于其更快跨越盈亏平衡点；一旦摆脱短期财务约束，其在技术路线卡位、生态合作拓展与市场节奏把控上的战略主动性也将大幅增强。
此外，在开放市场迎来芯片供给多元化的前提下，服务器厂商的竞争范式亦随之演化。
联想集团ISG总裁Ashley Gorakhpurwalla曾就公司在AI基础设施领域的核心能力作出三点归纳：
第一，联想集团拥有覆盖全球的规模化智能制造能力，已建成匹配大型AI系统部署所需的产能体系、电力配套及端到端交付网络；
第二，公司在超大规模系统集成领域积淀深厚，历经大型机、高性能计算（HPC）及超级计算机等多代技术演进，在复杂异构系统的工程化交付方面具备成熟方法论与实战经验；
第三，也是当前AI训练基础设施中最具战略价值的一环——联想集团掌握Neptune液冷技术的全栈知识产权，可通过高效液冷方案显著压降数据中心PUE，为AI算力的指数级增长提供可持续的能耗支撑。
上述三大能力，恰恰映射出当前AI基础设施竞争的核心维度：即以先进制造能力、复杂系统集成能力与绿色低碳能耗管理能力为底座的综合竞争力。而在芯片供给日趋多元的产业环境下，“按需定义、场景驱动”的定制化解决方案能力，正成为头部厂商新的决胜支点。这既要求对AI典型应用场景的深度洞察，也依赖于对上游芯片、网络、存储等多元资源的精准识别、科学规划与高效协同。
对联想集团这类兼具AI基础设施提供商与AI应用服务商双重身份的企业而言，前者是其长期积累的天然禀赋，后者则既是前者的自然延伸，亦离不开前述三大核心能力的坚实支撑。因此，相较于“核心竞争力的重建”，更本质的变化在于其在整个AI产业链中角色的跃迁。
此前，联想集团等服务器厂商的核心职能，是将GPU、CPU等核心芯片与自身在液冷、高速互联、存储优化等方面的技术能力进行集成封装，服务于AI客户的算力部署需求，承担的是上下游技术要素的“连接者”角色，销售重心仍集中于标准化硬件产品。而在此之后，其角色正加速向“系统架构师”演进——深度参与AI基础设施的整体方案设计、主导芯片选型与跨芯片协同整合、甚至介入芯片级架构对特定业务场景的定向调优，真正成为贯穿芯片、系统、软件与应用的“资源整合中枢”与“标准输出主体”，完成从“卖硬件”到“卖架构话语权”的战略升级。
陈立武所言“先与客户共同工作，再定义客户所需，一切策略围绕真实需求展开”，也印证了算力产业的话语权正加速从芯片原厂向上游迁移，向具备系统定义能力的整机与集成厂商倾斜。
产业链协作开启新范式
为保障AI硬件供应链的稳定性与确定性，头部厂商普遍与上游芯片企业建立系统级战略合作关系，实现从技术、制造、平台到解决方案的全链条绑定。这种协作已不止于服务器环节，更延伸至上游算力底座、下游终端设备乃至最终场景落地的完整AI价值链。
例如，联想集团与英伟达在2026年CES上联合发布的“联想人工智能云超级工厂”，即是将英伟达AI芯片与联想在产线建设、系统部署、集群调优等方面的工程化能力深度融合，打造出面向云服务场景的标准化、可复制AI基础设施交付方案。
联想集团与英特尔同样构建了多层次、跨场景的战略协同关系，覆盖AI推理、边缘智能及终端侧算力等多个关键节点。双方联合推出的Aura Edition AI PC全线搭载英特尔最新发布的18A制程酷睿Ultra 300系列处理器。该处理器被英特尔定位为重塑AI PC体验的关键一代，标志着双方合作已上升至战略协同的新高度。
如今，随着英特尔正式进军GPU市场，依托既有深度绑定关系，联想集团有望顺势拓展与英特尔在训练加速、推理优化、异构计算等更多维度的合作广度与深度，构建起覆盖“云-边-端”全场景的完整算力协同版图。
这对联想集团具有双重战略意义：其一，供应链韧性进一步增强。更广泛、更深入的合作维度，将显著提升联想集团在英特尔客户优先级体系中的权重，获得更高确定性的产能分配与技术支持，在AI算力持续紧缺的市场周期中，转化为更强的订单获取能力与市场份额扩张动能。
其二，是对联想集团混合式AI技术架构的系统性赋能。英特尔在AI芯片领域的全面布局，将为其混合式AI架构在训练、推理、边缘及终端各环节提供更一致、更可控的底层算力支撑，大幅提升软硬协同效率与全栈性能一致性。
当前AI产业链的竞争逻辑，早已超越单一技术点或局部供需关系的博弈，转而演变为对全链条能力整合与协同效能的终极考验。在此背景下，两类企业正展现出更强的生存与发展优势：一类是以英特尔为代表的“单点深耕、多维辐射”型企业——虽聚焦于芯片这一核心环节，但其技术影响力已贯穿基础设施、终端硬件与应用生态，凭借极致专业能力撬动全域市场机会；另一类则是以联想集团为代表的“全链贯通、系统定义”型企业——虽不追求每个环节都做到绝对领先，但通过在关键节点构筑不可替代的核心能力，并以强大的系统集成与资源统筹能力打通全链路，形成难以复制的综合护城河。
联想集团与英特尔的战略协同，恰是这两类头部力量的强强联合。英特尔对GPU赛道的强势切入，正通过驱动联想集团在服务器角色上的根本性转变，以及对其混合式AI全栈能力的体系化补强，持续释放出极具张力的产业协同效应。
