前言：

AI浪潮正重新定义PC巨头的增长边界。面对传统硬件市场趋于成熟，联想与戴尔正加速向AI算力基础设施延伸，从服务器、液冷到整体算力方案，两家公司选择了不同路径，也在争夺下一轮增长主动权。

算力基建开始改写收入结构

AI服务器市场的膨胀速度，已经足以改变传统硬件公司的业务重心。

IDC今年4月预计，2026年全球AI基础设施支出将达到4870亿美元，同比增长约53%；到2029年，这一市场有望突破1万亿美元。

更直观的数据来自服务器市场：IDC披露，2026年第一季度全球服务器支出同比增长30.7%，主要动力仍是GPU服务器的大规模部署。

放到戴尔身上，这种结构变化已经相当剧烈。

截至2026年5月1日的2027财年第一季度，戴尔实现438亿美元收入，其中基础设施解决方案集团ISG收入290亿美元，同比增长181%；AI优化服务器单季收入161亿美元，同比增长757%。

一个颇具象征性的细节是，戴尔当季AI服务器收入已经高于整个客户端解决方案集团CSG的146亿美元。

这意味着，市场继续把戴尔称作「PC巨头」当然没错，可在增量业务里，服务器机架正在比办公桌上的电脑更快地抬高公司的天花板。

仅AI服务器一个细分品类，单季收入便超过戴尔整个PC业务板块，这已经很难用「业务多元化」四个字轻描淡写。

联想的变化稍慢一些，却同样陡峭。

截至2026年6月30日的2026/27财年第一季度，联想集团收入269亿美元，其中ISG收入85亿美元，同比接近翻倍，经营利润达到7.77亿美元，经营利润率升至9.1%。

更醒目的数字是，AI服务器商机管线达到540亿美元，环比增长157%。相比之下，2025年末联想披露的AI服务器商机管线还只有155亿美元。

短短几个季度，基础设施业务已经从联想财报里一个需要改善盈利能力的板块，长成增长最快的发动机之一。

两家公司的共同选择很清楚：PC继续承担现金流、客户入口与供应链基本盘，AI算力基建则被推到了寻找新增量的前排座位。

戴尔押注「重型AI工厂」

戴尔的打法很像造船。客户采购的东西早已超出一台孤零零的服务器，更接近一整套能够按期通电、稳定运行、不断扩容的计算舰队。

2027财年第一季度，戴尔拿下244亿美元AI服务器订单，AI服务器期末积压订单升至513亿美元；客户数量已经超过5000家，覆盖neocloud、主权AI与企业客户。公司随后把2027财年AI服务器收入预期上调至约600亿美元。

戴尔2026财年全年AI服务器出货收入超过250亿美元，进入2027财年，仅第一季度就做出了161亿美元。AI基础设施已经从「服务器厂商的新业务」迅速膨胀成足以重塑戴尔收入结构的大生意。

产品路线也紧紧围绕「整机架交付」展开。

2026年6月，戴尔公布PowerEdge XE8812，面向英伟达 Vera Rubin NVL4架构，在PowerRack 9100中可支持每机架最多144颗GPU、300kW以上功率，CPU与GPU均采用直接液冷。

与此同时，Dell AI Factory with 英伟达继续把PowerEdge计算节点、PowerSwitch网络、InfiniBand、存储以及机架级电力与冷却管理揉进同一套基础设施体系。

这里真正出售的是系统工程能力，戴尔长期积累的全球供应链、企业客户渠道以及大规模部署能力，恰好被AI重新定价。

PC行业锻炼的是一年卖出数千万台标准化设备的能力，AI基础设施需要的则是把成千上万个昂贵零部件组织成一台稳定运行的「计算机器」。

二者底层都有一种相似的工业基因：规模制造、供应保障与复杂交付。

当然，大订单并不天然等于高利润。

戴尔管理层在2027财年第一季度业绩会上明确表示，AI服务器业务的经营利润率目标仍处于中个位数。高价值GPU占据大量物料成本，AI服务器收入暴涨的同时，也会拉低公司整体毛利率。

戴尔当季整体毛利率为18.1%，管理层同样指出，主要拖累来自AI服务器收入占比快速提升。

于是，戴尔下一阶段的算盘非常清晰：给AI客户卖更多自有存储、网络、数据保护、软件与服务。

AI服务器负责打开机房的大门，IP产品负责把单个项目的价值做厚。

联想走「双层棋盘」

联想同样没有放弃超大规模AI工厂。

2026年1月，联想与英伟达推出AI Cloud Gigafactory计划，目标是帮助AI云服务商建设吉瓦级AI基础设施，并为GB300以及后续Vera Rubin平台提供规模化部署能力。

英伟达在今年GTC上介绍这一合作时，已经把它定义为面向多吉瓦AI云建设的工业化方案。

Nscale是一个很典型的落地案例，在冰岛AI工厂项目中，联想与英伟达帮助Nscale建设支持近7000颗Blackwell Ultra GPU的基础设施，其中液冷系统承担了高密度部署的重要角色。

但真正让联想路线显出差异的，是它同时把另一枚筹码压向「推理下沉」。

联想对企业AI的判断颇为明确：大模型进入生产环境后，计算会越来越多地发生在企业数据中心、工作站、门店、工厂以及边缘节点。

CES 2026以来，联想持续扩充ThinkSystem和ThinkEdge推理服务器，并通过Hybrid AI Advantage，把工作站、边缘、数据中心与云连接起来。

ThinkEdge SE455i面向边缘推理，SR650i承担数据中心推理，SR675i瞄准更大的模型负载，产品组合明显围绕不同规模的推理场景铺开。

单个项目的体量可能没有AI云工厂惊人，潜在节点数量却要庞大得多。

这恰好踩中了联想已有的渠道网络。

PC、工作站、服务器、边缘设备原本分布在不同层级，混合AI试图把这些触点串成一张网。

企业客户采购AI基础设施时，联想可以把一部分算力留在数据中心，一部分推向边缘，再把终端设备纳入统一的AI应用体系。

与此同时，联想所谓「ODM+」模式承担着这张棋盘的另一端：面对CSP，可以进行高度定制和大规模制造；面对企业与中小客户，则尽量依靠预验证、标准化方案压低部署复杂度。联想2026/27财年第一季度披露，CSP与企业及中小企业两类业务收入均接近同比翻倍。

液冷则成了连接两端的重要技术支点。

Neptune已经发展至第六代，完整的Neptune系统方案最高可实现100%的热量移除，与类似风冷系统相比，部分方案可降低最高40%的能源消耗。2025/26财年第三季度，Neptune液冷业务收入同比增长300%。

在单机架功率不断向100kW、200kW甚至300kW以上爬升的时代，液冷的角色正在变化。它越来越接近高密度AI基础设施的基础条件，这让联想十余年的HPC液冷积累突然拥有了更大的商业舞台。

联想还有一张戴尔路线里相对不那么显眼的牌：服务。

2026/27财年第一季度，联想SSG收入达到29亿美元，同比增长28%，经营利润率达到24.2%；AI服务收入同比实现三位数增长，托管服务以及项目与解决方案收入合计占SSG收入超过62%。

于是，联想可以形成一种更长的链条：ISG铺算力，SSG承接AI Factory、行业方案、托管运营与生命周期服务。

真正争夺的是AI时代的新「企业入口」

这也是联想与戴尔进入AI算力基础设施最耐人寻味的地方。

过去四十年，PC厂商控制的是企业员工桌面上的入口。

每新增一名员工，就可能多一台电脑；每隔几年，企业又会重新采购。

生成式AI正在创造另一种入口。

企业未来可能持续购买GPU算力、AI存储、边缘节点、模型部署工具、Agent平台以及运维服务。和PC三到五年一次的采购周期相比，这套体系更重、更复杂，客户黏性也可能更高。

所以，服务器只是这场迁移最早出现的商品。

真正的竞争，是谁能把自己从「设备供应商」升级为企业AI生产系统的基础设施供应商。

戴尔在回答：「AI工厂怎样更快建起来？」

联想想回答：「AI建起来以后，怎样渗透进每一台设备和每一个业务场景？」

结尾：

AI行业喜欢谈新东西，但大型基础设施不是青春竞赛，那些当年看起来笨重、缓慢甚至不讨好的投入，今天突然拥有了新的解释。

科技产业有时很像一张不断翻面的牌桌，重要的是在下一轮牌发下来之前，手里仍然保留足够多的筹码。

Dell Technologies：《Dell Technologies Delivers First Quarter Fiscal 2027 Financial Results》，Lenovo StoryHub：《Lenovo and 英伟达 Unveil Gigawatt AI Factories Program to Accelerate Enterprise AI》，Gartner：《Gartner Forecasts Worldwide AI Spending to Grow 47% in 2026》