在8月最新公布的季度财报中，联想整体营收高达1834亿元，其中AI业务收入已经达到634亿元。
联想的AI服务器储备订单目前已经突破3600亿元。
一个长期被调侃成“卖电脑”的公司，为什么能吃到这波AI红利？
利润从哪里来？其实这一次最值得说的是ISG业务。
刚过去的这个季度，联想ISG板块一共赚了579亿元营收，比去年同期涨了98%。核心的运营利润率直接攀升至9.1%。
换算成实际收益，本季度联想运营利润大概达到53亿元，和去年同期相比，涨幅也达到98%。
这就说明，ISG利润变好，并不是单靠AI服务器大量出货硬拉起来的。
真实情况是两条业务线一起回暖，AI服务器开始带来新的收入，传统x86服务器也熬过了2023到2024年清理库存的低谷，企业开始换新设备。
还有一点很关键，联想卖的产品本身已经在慢慢改变。AI服务器、液冷散热这类附加值更高的产品，占比越来越高。
同时，新型云公司、各类企业客户的需求也在变多。
当然，这里还有一个不能忽视的影响因素：存储芯片。
截至六月底，联想的库存总价值达到157.42亿美元。
和三月底的数据相比，存货规模大幅上涨34%。
根据公司的行业判断，存储零件供货紧张的现状，在今年和明年都会持续存在。
为此联想制定了全新的经营策略，优先稳住货源、保障产品供货量，只锁定供货数量，不锁定产品价格。
也就是说，存储涨价的周期还会持续影响利润，现在看到的9.1%里面，有一部分收益可能只是短期行情带来的。
反过来想，如果之后存储继续涨价、成本压力变大的时候，联想依旧能稳住ISG的高利润率，那就证明这次盈利提升不是靠行业短期红利，而是业务结构真的发生改变。
订单意味着什么？如果说前面提到的9.1%利润率，用来判断联想能不能赚到钱。那这部分要看的，就是联想以后还有没有源源不断的客源。
统计节点到6月底，联想AI服务器待交付订单规模迎来爆发式提升。
订单储备由上一财季210亿美元，增长至540亿美元，折合人民币约3600亿元。
环比增幅高达157%。
下单的客户里，有大型云平台、AI云服务商，还有各类企业。
市场上对AI算力的需求，正在变成一个个可以跟进落地的项目，接下来好几个季度的市场需求，看得更清楚了。
拿ISG板块每个季度大约85亿美元的营收来粗略估算，540亿美元的订单储备，差不多能覆盖未来6到8个季度的业务量。
当然不能死板理解成，未来两年的收入已经全部锁定。但至少能看出，联想拿到的不再是零零散散的AI服务器小订单，而是一整波持续建设算力设施的需求。
那么，这么多订单，为什么最后能落到联想手上？
是AI服务器把英伟达的显卡塞进服务器机箱里，再转手卖掉吗？
联想这次售卖的是AI服务器，它像是搭建一整个数据中心工程。GPU、CPU、内存、网络设备、存储设备、液冷散热装置还有整机系统，必须卡在同一个时间段里到货、组装、调试，最后投入使用。
进入AI时代之后，服务器厂商比拼的是整合供应链、管理大型项目、液冷技术、系统调试，还有全球范围交付的综合能力。
为什么是联想赚到了这波红利联想能吃到，是因为它手握两张底牌。
第一张牌，是铺了很多年的全球制造网络。
联想在全世界建了30多个生产基地，形成了"中国加多个海外工厂"的布局。
举个具体例子，墨西哥有个蒙特雷工厂，上了60多项数字化改造方案之后，交货时间直接缩短了85%，物流成本降了42%。
本质是把制造能力变成了交货速度。
放到AI服务器这件事上，客户的数据中心散落在美国、欧洲、中东、亚洲，工厂离得近，本身就是一种硬实力。
第二张牌，是一项十几年前看起来甚至有点"太早了"的技术——液冷。
联想从2012年就开始搞Neptune海神液冷，到现在已经迭代到第六代。这套技术能用45摄氏度的温水给服务器散热，部分方案的PUE能做到1.035到1.04。
PUE简单说就是数据中心总耗电和IT设备耗电的比值。这个数值越靠近1，就代表用来散热等配套消耗的电量越少，电力浪费也就越低。
为什么这项技术偏偏现在开始值钱了？
AI芯片工作时耗电量极大，老式风冷的降温能力已经跟不上。
散热能力，直接决定整座数据中心能不能持续稳定运行。
看英伟达的路线就很清楚，GB300 NVL72已经采用整机架液冷设计，一个机架里塞了72颗Blackwell Ultra GPU和36颗Grace CPU。
等到下一代Rubin系列芯片推出，英伟达还会在产品里全面采用液冷架构。
所以联想提前十几年把液冷从实验室里的概念，打磨成了可以大批量交付的成熟产品。
2012年砸钱做液冷的时候，AI浪潮还没来，这项技术没法立刻变现。
但到了今天，AI把液冷推到了产业舞台中央，过去十多年的研发、迭代和客户验证，开始集中兑现。
到了AI时代，这两张牌变成一座能按时上线的AI算力基础设施。
联想给中国留下了什么那么，联想能不能帮更多国产芯片，装进服务器，送到客户的机房里面？
这件事其实已经在落地了。
联想问天WA5480 G3服务器，已经可以适配天数智芯、燧原科技这些国产加速显卡，既能用来训练AI模型，也能做AI推理工作。
联想联合蓝芯算力，共建了 RISC-V+AI 联合创新实验室。
搭载蓝芯 LX500 芯片的问天 WR5219 G5 服务器， 已经在合肥联宝工厂完成制造，正式下线。
这些动作，对于国产算力行业来说，是实打实走向商用的一步。
联想刚好拥有这套成熟的体系。
联想每年投入大约24亿美元做研发，研发费用同比上涨超过30%。同时手里有成熟的服务器产品平台、生产线，还有大量企业和云服务商客户。
联想不一定需要自己生产每一颗芯片，但它可以开放自身的平台能力，给国产芯片打通进入真实市场的通道。
从这个角度看，联想做的就是产业链衔接工作，把上游芯片的技术能力，对接下游真实的市场需求。
过去评判一家科技公司，大家都习惯问：有没有自研的核心芯片？
但AI产业正在改变这个评判标准。一个庞大成熟的产业，从来不是单独把某一个零件做到顶尖，而是把整套系统顺畅运转起来。
这并不是说芯片不重要。恰恰相反，这件事说明当国内算力产业走向成熟，比拼的内容不会只局限于谁能造出芯片。
谁能把各式各样的芯片，转化成可以正常使用、对外售卖、大规模部署的算力，现在也同样重要。
联想没有执着于自研大芯片，而是整合了最稀缺的产业能力，为所有可能胜出的芯片修路。
国产算力芯片现在正在跨一道坎，这个过程中，联想就成了那个转换器。
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