随着AI大模型掀起的技术革命席卷全球，云计算已经不再是单纯的算力容器，而是成为承载企业数字化灵魂的智能引擎。当科技巨头纷纷加码人工智能与云计算，联想又将如何在这场算力与智能的双重竞赛中突围？
5月7日，在联想创新科技大会2025期间的智能云与智能体技术创新论坛上，联想集团高级副总裁、中国方案服务业务群总经理戴炜携联想智能云Lenovo xCloud重磅亮相，为企业提供从AI底座到场景应用的全栈服务，推动千行万业实现简洁、高效、低成本的智能化转型。
戴炜在致辞中表示，智能体落地的“最后一公里”面临复杂挑战，联想基于自身创新实践和技术积累，沉淀出混合式人工智能优势集，其中智能云是智能体应用落地核心支撑之一，联想希望携手合作伙伴与客户共同加速智能体应用落地进程，通过企业超级智能体、城市超级智能体等创新实践为客户带来实质性的AI回报。
据联想智能云产品总监张文杰介绍，联想智能云凝聚联想40年IT智慧，以AI为核心构建新一代智能云，为企业提供更智能、更可靠、更具成本效益的云与AI解决方案和服务。
此外，联想还推出智能体创新交付模式——超级工厂，企业可实现72小时蒸馏大模型、7天完成POC验证、2周实现定制化交付，为千行万业搭建通往智能世界的数字化高速路。
行业困局：当AI遇见云，传统云服务三大痛点
在AI浪潮席卷之下，AI与云计算的深度融合早已不是选择题，而是企业survival的必答题。就像电力革命时期，企业不会纠结“是否要用电”，而是思考“如何用好电”。如今的智能云，正是数字时代的“新电力”，而AI则是驱动电力转化为动能的“发动机”。
但面对上述趋势，传统云服务则显得捉襟见肘，并呈现出三大痛点。
痛点一：算力之困，当算力自由成为奢侈品
传统云服务在AI算力承载上面临双重困境。一是异构算力调度如同雾里看花，国际主流GPU与国产芯片难以协同作战。二是成本黑洞让中小企业望而却步，初创公司甚至因算力费用超支被迫中断研发。当算力成为AI时代“石油”，如何让企业既能用得起又能用得好？
痛点二：孵化之难，智能体落地像“摸着石头过河”
企业对智能体的需求呈井喷式增长，但落地过程却充满艰辛。传统模式下，智能体孵化如同手工作坊，数据标注靠人工、模型训练靠试错、场景适配靠磨合，这种低效率重复造轮子的现状，让企业在数字化竞赛中举步维艰，如何实现规模化、标准化交付成为难题？
痛点三：平衡之痛，降本与创新如何兼得
传统云服务往往陷入非此即彼的怪圈，要么聚焦基础设施降本，却在AI创新上动力不足；要么侧重智能技术投入，却导致IT预算失控。当企业面临生存与发展的双重压力，能否找到一个既能省钱省力，又能重塑竞争力的最优解？这很考验云厂商底层架构的能力。
当算力困局卡住创新咽喉，当智能体落地陷入效率泥沼，当降本与转型变成“鱼和熊掌” 的两难选择，企业究竟该向何处寻找破局之道？显然，联想这次是有备而来，全新亮相的联想智能云以及超级智能体，将改写企业数字化转型的剧本。
破局之道：联想智能云Lenovo xCloud全面拥抱AI时代
当行业困局日益凸显，联想带着“让智能触手可及”初心，推出联想智能云Lenovo xCloud。
这个凝聚40年IT智慧的智能引擎，通过混合云基础架构支撑，整合模型平台、智能体平台、数据和知识平台等全栈能力，覆盖AI算力、AI工程化、AI治理等周期，打造弹性、韧性、悟性的"三性"业务能力，实现客户省钱、省心、省力的智能化转型诉求。
要想深入理解联想智能云，得先搞清楚它的核心技术底座——混合云平台。在笔者看来，传统云是算力仓库，而联想智能云的混合云平台是智能化的数字操作系统。具体体现在私有云、云原生、多云管理、AIOps、智算云五大技术内核。
以云原生为例，其基于企业级K8s管理平台，联想将自身实践的降本密码对外开放—— 单项目成本降低45%、微服务复用率达28%、测试周期缩短60%。这意味着企业无需重复摸索，直接站在联想数万员工数字化实践的肩膀上加速创新。
解决了算力调度与开发效率的底层架构难题后，联想并没有止步于技术基建的搭建。因为所有技术创新的终极目标，都是为了让智能真正实现“落地生根”——智能体。
当智能体成为企业智能化的“最后一公里”，联想创造性地推出“工业化、自动化、平台化”的交付新范式，让智能体落地告别手工作坊，进入量产时代。具体效果如何？
首先，数据蒸馏的数据和知识平台。通过数据蒸馏技术，72小时就能完成大模型的轻量化处理，就像从海量数据中提炼知识精华，让大模型既能保留核心能力，又能在企业私有云运行。
其次，模型平台的智能锻造炉。内置海量联想优选大模型和高质量数据集，支持训练加速、推理加速、模型量化、敏感词管理等关键能力，提供开箱即用、稳定可靠的模型开发服务，让模型开发不再难。
最后，智能体平台的场景激活器。联想提供图形化拖拽、自适应RAG技术、MCP多系统对接等开发模式，无论是无代码经验的业务人员，还是需要深度集成的技术团队，都能找到合适的落地路径。
技术落地的另一面，是安全与隐私的底线守护。尤其在医疗、金融等高敏感领域，数据安全与合规是智能云的核心竞争力。基于此，OpenSSL官方研发团队唯一亚洲成员、铜锁开源社区创始人杨洋分享了AI时代以数据为中心的云安全。
具体来说，在AI驱动的业务场景中，以数据为中心的云安全技术已从可选能力升级为必备技术底座，其通过密码学算法、隐私计算、数据分级治理等核心手段，为数据采集、存储、计算、流通全链路提供动态防护，确保AI应用在合规框架下释放价值。
技术需要场景验证，联想智能云已经在政府、能源制造、金融、医疗等领域深度落地，在医疗健康行业，通用技术与联想的合作成果值得关注。
在会上，通用技术医疗健康大数据公司数据安全合规总监金波，分享了通用技术携手联想加速医疗智能化转型。金波在演讲中介绍，通用技术通过引入联想智能云AIOps智能运维解决方案，使得平均故障恢复时间下降85.7%，资源利用率提升78.5%，人效提升16倍，效果显著。
值得一提的是，联想还在本次大会上发布了《大模型2.0产业发展白皮书》，该白皮书深度汇聚产业界前沿洞察与技术共识，为中国产业智能化升级带来系统性思考和方法论。