企业技术领域正经历一场由人工智能变革潜力驱动的巨变。计算巨头 Lenovo 深刻认识到市场对易于获取、功能强大且集成化的 AI 解决方案的迫切需求，因此与 AI 巨头 Nvidia 建立了更深层次的合作关系。在 3 月 25 日 Nvidia GTC 大会的技术热潮中，双方宣布了这一合作，并推出了一系列全新的混合 AI 产品，这些产品均采用 Nvidia 的尖端技术精心打造。其核心目标明确：赋能组织，通过简化复杂的 Agentic AI 能力部署，显著提升生产力和运营效率。
这些新解决方案不仅仅是增量升级；它们代表着应对各种企业挑战的共同努力。该战略依赖于一个全面、全栈且经过严格验证的方法论。这种方法将 Lenovo 强大的混合基础设施（涵盖设备、边缘计算和云环境）与 Nvidia 最新创新的强大能力（尤其是突破性的 Blackwell 平台）无缝融合。Lenovo 董事长兼 CEO 杨元庆 (Yuanqing Yang) 阐述了这种协同作用背后的愿景，强调了在现代企业可触及的整个技术范围内整合智能模型、关键数据流和巨大计算能力的重要性。’Lenovo Hybrid AI Advantage with Nvidia 整合了服务和 Blackwell 加速的基础设施，’ 杨元庆表示，并强调其目标是’帮助企业扩展 Agentic AI’。他进一步阐述，这种整合有助于访问公共和私有 AI 模型，最终提高效率、增强安全态势，并根据特定业务需求提供更大的定制潜力。
AI 实施难题：弥合雄心与现实
尽管围绕人工智能及其潜在应用的热情显而易见，但在组织内部成功部署的道路仍然充满挑战。许多企业虽然渴望利用 AI 的力量，却发现自己面临着巨大的障碍，尤其是在证明投资回报 (ROI) 方面。Lenovo 强调了 IDC 最近的研究发现，这些发现描绘了一幅生动的画面：虽然企业在 AI 项目上的支出急剧增加了两倍，表明了强烈的意图，但商业领袖们往往保持谨慎，在没有更清晰的途径获得切实价值之前，不愿完全投入大量资源。这种谨慎立场源于将 AI 无缝集成到现有工作流程并证明其对利润影响的内在复杂性。
Lenovo 正是希望通过其混合 AI 战略来弥合这一实施差距。该公司将这种方法定位为一种务实的解决方案，旨在揭开通常复杂的 AI 部署过程的神秘面纱并加以简化。通过倡导 Agentic AI——能够执行多步骤规划、自主生成代码并执行复杂推理任务的智能系统——Lenovo 寻求提供更直接、更可证明的 ROI。Lenovo 的一位发言人详细说明了常见的陷阱，指出：’组织常常在零散的 AI 采用中挣扎。’ 新的联合产品直接应对了这种碎片化问题。’通过这款产品，’ 发言人继续说道，’我们正在简化这一过程，使 AI 能够在设备、边缘和云端协同工作。’ 这种统一的方法有望打破孤岛，在组织内部创建一个更具凝聚力的 AI 生态系统。为这些雄心勃勃的解决方案提供动力的是 Nvidia 强大的 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU，辅以先进的网络组件，创建了一个能够支持要求苛刻的应用（如实时视频生成和 Agentic AI 系统所需的复杂流程）的基础设施。
解码混合 AI 与 Agentic AI：企业运营新范式
理解’混合 AI’ (Hybrid AI) 和 ‘Agentic AI’ 的核心概念对于认识 Lenovo-Nvidia 合作的重要性至关重要。在此背景下，混合 AI 指的是一种架构理念，它不将人工智能限制在单一地点，如集中式数据中心或公共云。相反，它主张将 AI 能力分布在一系列环境中——从员工日常使用的个人设备，到更靠近数据源（如工厂车间或零售店）的边缘计算节点，再延伸到强大的云平台。“混合”的本质在于这些分布式组件的无缝集成和编排，允许数据在最适合性能、安全性、成本或数据主权考虑的地方进行处理和 AI 模型运行。这种方法承认，为 AI 处理寻找一个“一刀切”的位置通常不是最优选择，并提供了根据特定需求灵活定制部署的灵活性。
另一方面，Agentic AI 代表了对传统 AI 模型的重大进化，传统模型通常擅长于特定的、狭义定义的任务，如图像识别或语言翻译。Agentic AI 系统被设计为具有更高程度的自主性和认知能力。它们能够理解复杂的目标，将其分解为顺序步骤，制定计划，执行这些计划（可能涉及与各种软件工具或数据源交互），即时生成必要的代码或脚本，并在遇到意外障碍或变化条件时进行推理。与其将它们视为工具，不如将它们视为能够处理以前需要人工干预的复杂工作流程的复杂数字助理或协作者。执行多步骤规划和推理的能力是关键，使这些 AI 代理能够处理复杂的业务流程、自动化复杂的研究任务或管理动态的操作环境。Lenovo-Nvidia 平台旨在提供必要且强大的基础，以便在企业环境中有效构建、部署和管理这些强大的 Agentic 系统。
技术动力源：深入合作的引擎室
这项雄心勃勃计划的核心是硬件和软件的强力组合，经过精心策划以应对现代 AI 巨大的计算需求。此次合作利用了 Nvidia 最新、最强大的芯片技术，构成了 Lenovo 构建其混合解决方案的基石。新发布的 Nvidia Blackwell 平台是备受赞誉的 Hopper 架构的继任者，在该合作中占据重要地位，有望在处理能力和能源效率方面实现巨大飞跃，这对于训练大型 AI 模型和运行复杂的推理任务至关重要。具体而言，这些解决方案采用了 Nvidia 的 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU，专为服务器环境中的专业可视化和重型 AI 工作负载而设计。
除了旗舰级的 Blackwell GPU，该架构还集成了其他关键的 Nvidia 组件。基于 Arm 架构的 Nvidia Grace CPU 针对 AI 和高性能计算 (HPC) 进行了优化，与 GPU 配合使用时可提供高带宽和高能效。Nvidia BlueField 数据处理单元 (DPU) 在从 CPU 卸载网络、存储和安全任务方面发挥着关键作用，从而为核心 AI 计算释放宝贵的处理周期，并加速数据移动——这对于分布式混合 AI 模型至关重要。该平台还支持现有的强大硬件，如 Nvidia Hopper GPU 和高内存 H200 NVL GPU，确保了广泛的兼容性和性能选项。
Lenovo 以其久经考验的基础设施产品组合和全栈方法补充了 Nvidia 的硬件基础。这意味着不仅提供服务器，还提供周边的生态系统，包括存储解决方案、网络配置和管理软件，所有这些都经过验证，可以无缝协同工作。Nvidia AI Enterprise 软件套件是该技术栈的关键部分，提供了一个端到端、云原生的 AI 和数据分析软件平台，经过优化和认证，可在 Lenovo 基础设施内的 Nvidia 硬件上运行。这种全面、经过验证的方法旨在为企业降低 AI 部署的风险，确保各种硬件和软件组件都经过预先测试和集成，以实现最佳性能和稳定性。该合作实质上为构建强大、可靠的 AI 系统提供了蓝图和构建模块。
将理论付诸实践：经过验证的用例和内部收益
为了证实其新型混合与 Agentic AI 平台的潜力，Lenovo 分享了来自其自身内部运营的令人信服的证据。该公司不仅为客户构建了这项技术，而且已将其积极部署到自己的工作流程中，在各个部门实现了可衡量的生产力提升和自动化改进。这些内部试验为该平台的能力提供了有力的验证点。
一个突出的例子是在内容生成领域。通过利用新的 AI 工具，Lenovo 报告称在某些内容创建任务上实现了高达八倍的速度提升，极大地加速了营销和沟通工作。在客户服务方面，流程效率显著提高了50%，这很可能是通过 AI 驱动的聊天机器人处理初始查询、AI 协助人工客服检索信息或自动化常规服务任务实现的。也许最令人印象深刻的是，部署用于支持法务团队的内部知识助手带来了80% 的生产力提升和45% 的准确性提高。这表明 AI 擅长处理诸如审阅文件、查找相关判例法或先例以及总结复杂法律信息等任务，从而解放了法律专业人士，让他们能够从事更高价值的战略性工作。
认识到每个企业都有独特的需求，Lenovo 将其中一些经过验证的应用封装在 Lenovo AI Library 中。该库构成了整体解决方案堆栈的关键部分，提供了一系列预先测试和验证的 AI 用例。这些模板旨在供企业快速定制和部署，显著缩短常见 AI 应用的价值实现时间。该库涵盖了与个人设备、边缘部署以及传统数据中心或云环境相关的用例，反映了该平台的混合特性。
为了进一步展示该平台的交互潜力，Lenovo 在 Nvidia GTC 活动上演示了 Lenovo AI Knowledge Assistant。该应用程序采用了一个复杂的数字人界面，专门设计用于帮助与会者了解会议的复杂信息。这个助手不仅仅是一个简单的聊天机器人；它是使用 Lenovo 的 Agentic AI 平台构建的，利用了 Nvidia 的 AI Blueprint 进行应用程序结构设计，并使用 Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices) 进行高效的模型部署。这次现场演示让人们切实体验了由 Lenovo-Nvidia 联合技术驱动的未来交互式、有用的 AI 代理。
构建企业 AI 工厂：规模化基础设施
Lenovo 战略的核心是“混合 AI 工厂” (hybrid AI factory) 的概念——这是一个旨在为组织提供全面基础设施的模型，不仅用于 AI 实验，而且用于在整个企业范围内有效且高效地扩展部署。这不仅仅关乎单个服务器或工作站；而是要创建一个支持整个 AI 生命周期（从数据准备和模型训练到推理和持续管理）的内聚生态系统。Lenovo 正在推广这种工厂模型，将其视为希望超越试点项目、真正将 AI 融入核心业务运营的企业的关键推动者。
这个 AI 工厂的基础建立在 Lenovo 强大的硬件产品组合之上，这些硬件专为要求苛刻的 AI 和 HPC 工作负载而设计。关键组件包括 Lenovo ThinkSystem SR675、SR680 和 SR685 V3 服务器。这些服务器在设计时考虑了灵活性和功率，能够容纳最新的 Nvidia GPU（包括 Hopper 和 Blackwell 代），以及 Nvidia Grace CPU 和 BlueField DPU。这种多功能性使组织能够配置针对计算密集型 AI 训练或高吞吐量 AI 推理工作负载进行优化的系统，通常在同一个适应性强的硬件平台内实现。
ThinkSystem SR675 V3 服务器就是一个典型的例子。该平台体现了可扩展部署所需的模块化特性。它可以作为独立单元有效运行于小型项目，但其设计旨在无缝扩展至完整的机架级配置，以支持大规模 AI 计划。至关重要的是，它支持强大的配置，如 Nvidia H200 NVL GPU（为大型语言模型提供必需的海量内存容量），并与 Nvidia AI Enterprise 软件栈紧密集成，以简化复杂的 HPC 和 AI 任务管理。
除了原始计算能力，Lenovo 还解决了散热和可访问性这两个关键问题。其创新的第六代 Lenovo Neptune™ 液冷技术应用于 ThinkSystem SD665 V3 等系统，通过直接水冷 CPU 和 GPU 等关键组件，实现了更高的密度和能源效率。对于在桌面级工作的开发人员和数据科学家，支持 AI 的 ThinkStation PX 工作站现在支持最新的 Nvidia Blackwell GPU，将数据中心级的 AI 能力直接带到用户桌面。认识到快速实施的需求，Lenovo 还提供 Fast Start 服务，承诺帮助企业在激进的 90 天时间框架内从其 AI 投资中获得切实的业务价值。整个基础设施以 Lenovo Validated Designs 和对 Nvidia 参考架构的遵循为基础，为客户构建其 AI 能力提供了经过测试、可靠的蓝图。
跨行业的混合 AI：早期成功案例照亮前路
由 Lenovo 和 Nvidia 等合作驱动的混合 AI 的影响力已经在各个行业领域显现出来。这些早期采用案例展示了在传统 IT 环境之外部署复杂 AI 基础设施的实际应用和切实效益。医疗保健、金融、制造和科学研究等领域正开始利用这些先进能力。
在德国，一个重要的项目突显了其在高性能科学计算中的应用。Lenovo 正在与达姆施塔特工业大学 (Technical University of Darmstadt) 合作部署 Lenovo ThinkSystem SC777 V4 Neptune 系统。该装置构成了国家级高性能计算资源 Lichtenberg NHR-Stage 1 超级计算机的关键部分。部署中显著采用了 Lenovo 的第六代直接水冷平台，这对于管理密集封装的强大处理器产生的热量至关重要。关键的是，该系统旨在通过利用 Nvidia 下一代 Grace-Blackwell 架构的预期能力来支持前沿科学研究，使该大学处于计算科学的前沿。
医疗保健行业提供了另一个引人注目的转型范例。软件公司 AISHA 开发了一种突破性的 AI 模型，能够在大约 30 分钟内分析全面的全身 MRI 扫描。这代表了诊断效率的巨大飞跃。该系统建立在 Lenovo 硬件和 Nvidia AI 技术的坚实基础之上——体现了混合 AI 基础设施的原则——其提供关键见解的速度比传统放射学分析方法快 99% 以上。这对早期疾病检测、治疗规划和患者预后的影响是深远的。AISHA 负责人 Juan Pablo Reyes Gonzalez 博士强调了底层技术的关键作用，他断言：’没有 Lenovo 和 Nvidia 解决方案的力量，这个模型根本不可能存在。’ 他进一步称赞了这次合作，肯定道：’Lenovo 和 Nvidia 在 AI 领域是无与伦比的。’ 这些例子说明了先进硬件、优化软件和混合部署模型的融合如何促成了以前无法实现的突破。
战略愿景：为企业 AI 采用规划航线
Lenovo 与 Nvidia 之间加强的合作不仅仅是一次产品发布；它代表了一种旨在抢占蓬勃发展的企业 AI 市场的战略联盟。市场情报显示，AI 采用计划显著——例如，据报道澳大利亚和新西兰 44% 的企业计划在未来一年内采用 AI 技术——对实用、可扩展且风险较低的解决方案的需求正在迅速增长。Lenovo 正在战略性地将其全面的混合 AI 产品（由 Nvidia 的领先技术支持）定位为寻求成功驾驭这一转型并从 AI 投资中获得真正商业价值的组织的首选。
Nvidia 创始人兼 CEO 黄仁勋 (Jensen Huang) 强调了这次深化合作的实际重点。’能够推理和适应的 AI 代理正在重新定义我们的工作方式，’ 他观察到，并指出了向更自主、更有能力的 AI 系统的转变。至关重要的是，他补充道：’Nvidia 和 Lenovo 正在提供基础设施，将这些能力带入企业环境。’ 这突显了双方共同致力于超越理论可能性，实现先进 AI（包括有望自动化复杂任务并释放新生产力水平的复杂 Agentic AI 系统）在现实世界中的切实部署。
Lenovo 董事长兼 CEO 杨元庆 (Yuanqing Yang) 对此表示赞同，将 ‘Lenovo Hybrid AI Advantage with Nvidia’ 视为企业转型的催化剂。将服务与 Blackwell 加速的基础设施相结合的重点直接旨在赋能企业有效扩展 Agentic AI，为广泛的公共模型和高度定制化的私有模型提供安全高效的访问。总体愿景清晰明确：为企业提供一个强大、灵活且功能强大的平台，简化 AI 部署，加速价值实现时间，并最终使他们能够利用人工智能的全部潜力，在日益数据驱动的世界中进行创新、竞争和蓬勃发展。这一合作关系标志着双方坚定致力于为企业配备进入下一个智能运营时代所需的工具。