智东西
作者 程茜
编辑 漠影
如今，个人大模型和企业大模型以及在其基础上发展出的个人智能体和企业智能体，将与公有大模型共存互补，以混合AI形态加速落地。
在此背景下，大模型的形态更加多元、数量增长愈发使得“算力为王”成为当下AI时代的主题，让“如何用好算力”这件事也被注入了更多新的期待。但这并不意味着“得算力者得天下”，企业更需关注的是如何驾驭海量算力，充分让算力成为支撑个人智能体和企业智能体在各种行业中应用的养料。
算力的高效利用迫在眉睫。其中，医疗领域在进行大规模数据处理、分析，需要考虑避免算力资源的浪费节省成本；从数字人助教到课程大模型等丰富应用在教育行业出现，需要让算力足够支撑这些多元应用……
同时，由于当下生成式AI的应用场景丰富，涉及的算法框架多样且需要面临不同的GPU选配、硬件搭配等，这些中间环节都为算力使用者提出了不小的挑战。未来，算力的利用率将持续攀升，产业焦点正从拼卡、拼硬件堆叠过渡到拼软件。相比于硬件堆叠， 软件调度在可获得性、灵活性、可靠性等方面的优势，成为企业解决当前算力利用率提升困境行之有效的一大解决方案 。
联想集团提出的AI for ALL战略，在这场混合式人工智能的竞赛中占得先机。在Q4财报发布之际，联想集团再次发布一支 硬核科普视频 ，视频通过UE5搭建了科幻感十足的场景，模拟《沙丘》般的混合算力基建，并辅以AI生成内容等手段，对抽象技术进行了3D立体呈现。
针对企业合理分配调用现有算力的迫切需求，通过拆解算力在企业AI训练感知、调度、加速、应用的全链路流转，看到联想集团在层层交织的巨大算力网络中，如何以混合算力基础设施软件为企业抽丝剥茧，将星罗棋布的混合算力单元探索、挖掘、输送到企业的不同业务需求中。
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一、 混合式AI加速落地，企业用好算力面临三大拦路虎
如今，软件已成为加速计算的根本必要条件，简单的硬件叠加部署算力已经难以追赶混合AI步伐， 各行各业必须意识到从硬件堆叠向软件基础设施转变才是大势所趋 。
因此，在企业现有的多元化混合算力基础设施上，亟需更优的混合算力基础设施软件释放全部混合算力资源，这在当下几乎已经成为企业大模型与业务相结合的必要条件。
但是，充分调度现有的混合算力面临三大难点。
首先是多元化应用场景与算力匹配的难题。 为了满足AI愈加多元化的应用场景，企业构建的计算集群往往有上百种，不同组合的服务器、存储、网络需要不同的调度方式，同时AI领域目前至少有5种以上的算法框架和10种以上算子库，企业的适配难度极高。
第二点在于，集群的故障断点次数多，恢复成本极高。 根据统计，目前业界顶尖的千卡集群，每月至少有15次断点故障。每月额外费用超过百万元，常规的断点续训技术上，每次故障恢复时间达到2个小时，使得训练效率大幅降低。
并且现在规模更大的万卡集群出现，其面临的故障中断次数及恢复时间也呈指数级增长。
第三点则在算力利用率方面，出乎意料的是，AI模型算力利用率MFU（Model FLOPs Utilization）普遍在30%左右， 几乎有超过一半的算力被浪费 ，大量算力仍处于闲置状态，在算力供需不平衡的当下，提高算力利用率至关重要。
这些难题无疑给算力使用者、AI基础设施提供者带来了不小的挑战。但挑战背后正是历史机遇，联想集团作为算力基础设施提供者在技术积累、产品创新、应对挑战上齐头并进，为算力使用者带来了更佳的创新解决方案。正如联想集团董事长兼CEO杨元庆在联想创新科技大会Tech World上所说：“人工智能变革不是一场集成商的角逐，而是一场创新者的赛跑。”
二、拆解混合算力基础设施软件，全流程为企业释放算力资源
数据中心往往由三种集群构成，包括服务于AI的集群、通用计算集群、高性能计算集群，它们共同为企业的计算需求效力。但因调度器不同，这三种集群存在调度壁垒——使得企业的AI需求无法调度全部GPU资源，部分昂贵的GPU资源闲置，这在AI需求紧迫的当下已经成为企业一大桎梏。
4月18日，联想集团在2024 Tech World上最新发布了 联想万全异构智算平台 HIMP（Lenovo wanquan Heterogeneous Intelligence Management Platform）。面对企业算力应用困境，它能够极致压榨企业混合算力资源，让算力充分为企业AI训练所用。
视频中颇具视觉冲击力的“四棱锥”，便是联想的混合算力基础设施软件HIMP，在企业AI训练的感知、调度、加速、应用全链路过程中助力各行各业释放全部的算力。
首先要感知和调度算力，这是其合理分配算力资源的关键，也构成算力使用的基础。
针对不同计算集群间调度存在壁垒，无法将全部GPU资源为AI需求所用这一痛点，联想HIMP的一大独创性就是 能跨越集群间不同网络定位拥有最优训练速度GPU的拓扑感知机制 。视频中在三维空间中不断变化的网络拓扑动画，打破了不同集群间的调度壁垒，成为算力网络中的重要一环。拓扑感知机制可以使千卡集群的网络通信效率提升10%-15%。
同时，联想集团打造的 超级调度器 ，可以一举盘活AI集群、通用计算集群、高性能计算集群。通过一个面板，能够清晰看到联想HIMP可以实时感知、监测和收集算力数据以及不同业务的算力需求，通过分析相应数据进行算力的合理分配与调度，将所有GPU资源为AI所用。
合理分配之后的下一步就是如何让算力加速。
往往在企业AI训练过程中，几乎有一半的响应时间会在网络中被消耗，网络通信速度慢直接影响算力的使用效率。
联想集团以近似于“ 蚁群觅食行为 ”的集群调度算法，为AI计算提速。视频通过蚁群算法的仿生学比喻超级调度器，生动再现蚁群在复杂的环境中，驾轻就熟地找到最佳路径，减少网络中消耗的时间。
同时，为了验证大模型训练的效果，其中会夹杂部分推理任务。正如视频中从训练任务中分离而出的红色小方块，其所需的算力资源小，不需要占满整颗GPU。以往用户会在操作系统层进行GPU虚拟化的算力分配，这过程中，会产生大概20%的算力损耗。
因此，为了提升算力的使用效率，联想HIMP的另一大独创性就是 GPU驱动层的内核态虚拟化技术 ，视频使用三维动画展示了GPU在驱动层的虚拟切割，代表推理任务的红色方块在其中极速飞梭，使GPU成为一个算力蜂巢。推理任务之间能实现任务隔离，单独任务分开计算。算力在虚拟化过程中损耗可以降到5%以下，在极致情况可以降到1%以下，几十张卡实现“千卡集群”，驱动企业的混合算力应用率提升。
最后就是应用层面，这也是算力被可持续利用起来，保证成功率的关键。
AI训练中任一节点故障都会导致整个集群停摆。联想集团创新性提出以模型之力拯救模型，通过对大量AI训练故障进行特征采样，构建了可以 预测AI训练故障的模型 。
如视频中呈现的蓝色粒子向集群输送任务时，遇到故障就会迅速在旁路蓝色粒子中备份，使断点续训的恢复时间从几小时减少到一分钟，大幅提升了企业的训练效率。
联想集团的异构智算平台HIMP打通了全部的算力网络，这一全流程AI训练框架落成，使得AI模型算力利用率MFU（Model FLOPs Utilization）大幅提升。在混合AI落地的需求背景下，联想集团的混合算力基础设施软件调度加持，助力企业释放全部混合算力。
联想HIMP也成为AI 2.0时代联想集团AI基础设施战略框架的核心，大模型训练和推理的基础设施底座。
结语：极致压榨算力潜能，直面算力指数级增长
生成式AI浪潮席卷千行百业，正如这支可视化财报科普解读视频所提到的：“AI所带来的新工业革命，本身就是人类对算力这一资源的挖掘和应用”。在算力资源稀缺的背景下，作为AI基础设施的行业领军者之一，联想集团正循序渐进去极致压榨算力资源推动AI基础设施释放最大动能，让企业充分利用好海量算力，与搭载个人大模型的AI PC一起助力混合AI时代加速到来。
过去20多年，PC互联网和移动互联网引领了互联网产业革命，并带动了相应的基础设施产业繁荣，如今AI有望应用于千行百业，放眼未来10年，对于AI技术的强大需求将催生一个指数级增长的算力市场，基础设施巨头联想集团正立于潮头，成为守在风口的先行者。
英伟达公布车圈最新动向：加大与比亚迪合作、助力联想入局
NVIDIA：汽车赛道迎来“新”朋友。
“我们正处在AI的‘iPhone’时刻”。
北京时间3月22日，GTC 2022大会期间，NVIDIA创始人黄仁勋的演讲如约而至。
不同于去年自动驾驶业务“炸场”，今年或许是因为ChatGPT太火了，黄仁勋花了大量篇幅介绍了ChatGPT，以及其背后的AI技术和A100、H100芯片等等。关于汽车领域，只是在谈到Omniverse时有所提及。
不过，在发布会前的预沟通环节，NVIDIA方面已经提前介绍了汽车领域的一些情况。结合此次演讲，我们大致梳理出NVIDIA在智能汽车赛道上的最新进展。
宝马使用Omniverse规划全球工厂
近年来，黄仁勋几乎每次演讲必会花大量篇幅介绍Omniverse，此次也不例外。
Omniverse是NVIDIA提出的虚拟世界仿真引擎，根据此前介绍，Omniverse的世界在物理上是精确的，遵循物理学定律，可以在宏大的尺度上运行，可复制，能将设计师与观众， AI与机器人联系到一起。
Δ Omniverse可将驾驶路线重构为3D
正如Tensorflow以及Pytorch是当前AI软件中不可或缺的计算框架，NVIDIA希望将Omniverse打造成为机器人时代的至关重要的一环，迎来AI的下一波浪潮。
在黄仁勋看来，Omniverse不是一种工具，而是一个USD网络和共享数据库，也是一种与各行各业使用的设计工具相连接的基础结构。它可以连接、合成和模拟使用行业领先工具创建的3D资产。
其一大用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前，通过数字化模拟“预览”实际的成品。例如此前很火的“黑灯工厂”，就能通过Omniverse进行设计和模拟。
具体应用到汽车领域，可以实现将价值3万亿美元、拥有1400万员工的汽车行业数字化。
Δ Omniverse帮助车企向数字化转型
据介绍，Omniverse已经与多家车企展开了合作：
沃尔沃汽车公司和通用汽车使用Omniverse USD Composer连接和统一其资产工作流，后者还实现将汽车零部件在虚拟环境中组装数字孪生汽车；
梅赛德斯-奔驰和捷豹路虎汽车的工程师在Omniverse中使用Driver Sim生成合成数据来训练AI模型，通过虚拟NCAP驾驶测试验证主动安全系统，前者还利用Omniverse为新车型构建、优化和规划组装流水；
Lotus使用Omniverse以虚拟方式组装焊接站；
丰田使用Omniverse构建自己工厂的数字孪生；
Rimac和Lucid Motors使用Omniverse根据真实的设计数据构建数字商店
Δ 宝马展示利用Omniverse进行虚拟工厂建设
此外，黄仁勋还特别指出，宝马正在使用Omniverse规划全球近30家工厂的运营。在每座工厂实际开业两年之前，他们会模拟完整建造一间电动汽车工厂，并不断进行调整优化。
演讲期间，黄仁勋还使用视频方式参与了宝马第一家数字工厂揭幕。
比亚迪与NVIDIA扩大合作
作为NVIDIA在汽车领域的重要合作者，此次活动中，NVIDIA再次介绍了其与比亚迪的合作进展：扩大双方合作，比亚迪将在下一代王朝系列和海洋系列的多款车型中使用英伟达DRIVE Orin高性能计算平台。
据悉，比亚迪首款采用NVIDIA芯片的产品将装备激光雷达，预计在今年二季度上市。
比亚迪和NVIDIA基于智驾芯片的合作是在GTC 2022大会上官宣的，随后两者即进入“蜜月期”。
今年1月，CES 2023科技展会上，NVIDIA宣布要加速布局智能座舱赛道。作为智能座舱领域率先发力的点，NVIDIA旗下的GeForce NOW云游戏服务计划先走进汽车，首批合作车企即包括比亚迪。
Δ 比亚迪等为首批在车内搭载Geforce NOW的车企
根据NVIDIA方面消息，整个汽车生态系统中有数百家合作伙伴正在NVIDIA DRIVE上开发软件，其中包括新能源汽车制造领域前30家制造商中的大部分车企，以及全球主要的卡车运输和自动驾驶出租车公司。
NVIDIA DRIVE是一个面向自动驾驶汽车开发和部署的端到端的平台，于2015年推出，赋能自动驾驶生态。
英伟达在CES 2015上推出了基于英伟达Maxwell GPU架构的第一代平台：搭载1颗Tegra X1的DRIVE CX，主要面向数字座舱；以及搭载2颗Tegra X1的DRIVE PX，主要面向自动驾驶。
此后几乎是每年英伟达都要更新一至两次Drive 平台，每隔两年发布一款车规级SoC芯片，且不断拉升算力水平。
2020年，Xavier芯片算力为30 TOPS；2022年量产上车的Orin算力跃至254 TOPS。
基于上述芯片量产落地，DRIVE在汽车领域合作伙伴也不断增多。
此次GTC 2022大会期间，不仅比亚迪，NVIDIA还更新了与小马智行、smart等企业合作进展。
其中，小马智行宣布其由NVIDIA DRIVE提供支持的自动驾驶域控制器将部署在北京公司美团和新石器的自动驾驶车辆中进行大规模商用。
Δ Rimac Technology的中央车载计算机
Rimac Group的工程部门Rimac Technology正在开发一种新的中央车辆计算机或R-CVC，它将为ADAS、车载驾驶舱系统、车辆动力学逻辑以及车身和舒适软件堆栈提供动力，NVIDIA DRIVE硬件和软件将用于该平台，以加速开发工作实现。
smart正在与NVIDIA合作开发下一代智能移动解决方案。全新电动产品将基于 NVIDIA DRIVE Orin平台构建，预计将于2024年底开始生产。此外，Smart还将与NVIDIA合作建设专用数据中心，用于开发高阶辅助驾驶和人工智能系统等。
One more thing：联想入局
相比比亚迪等“老朋友”，联想在智能汽车环节出现显得有些意外。
根据NVIDIA方面消息，联想宣布成为新的自动驾驶域控制器一级制造商，新一代产品将于2025年开始生产，基于THOR（雷神）芯片打造。
雷神是黄仁勋在2022年GTC秋季大会主题演讲中发布的，这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，以此可实现2000 TOPS的AI算力，或者是2000 TFLOPs，战力值拉满。
凭借强大的性能参数，THOR已经不仅局限于“小小的”自动驾驶芯片，而是明确表示：为汽车的中央计算架构而生。
Δ NVIDIA THOR芯片
NVIDIA此前介绍称，Thor是行业首个中央计算单元，支持“舱驾一体”。即，Thor可被配置为多种模式，可以将其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自动驾驶工作流；也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐，一部分用于辅助驾驶。
按照原计划，THOR于2023年向开发者提供样品，并在2025年大规模量产上车，这与联想新一代自动驾驶域控制器量产落地时间吻合。
实际上，联想迈入汽车赛道并不算突然。
早在去年中旬，联想即发布招聘各类智能汽车相关人才的公告，包括自动驾驶工程总监、车载信息娱乐系统负责人、高级硬/软件经理等诸多智能汽车的关键核心人才，这曾引发联想“造车”的猜想热潮。
尽管联想集团董事长兼CEO杨元庆针对此回应称：“联想还没有造车计划，招聘人员是为了做前瞻性研究。”
但很快联想便自行“打脸”，去年底发布了车计算中长期战略规划与发展愿景表示，将依托算力、技术、供应链及人才优势，重点布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域，推动汽车行业的智能化发展。
Δ 联想展示车计算技术
结合此次与NVIDIA合作消息，联想在汽车领域布局时间表也更加清晰：即2023年左右推出算力32TOPS行泊一体方案；2025年开始向更高算力的中央计算平台。
而NVIDIA方面，从此次大会期间合作情况也可以看出，目前英伟达在汽车圈客户大致还是分为三类：传统车企、造车新势力和自动驾驶公司。其中车企的比重越来越大。
作为早期定位服务L3及以上的智能驾驶的芯片公司，NVIDIA方面在此次大会期间也坦言，完全无人驾驶实现难度非常大，真正面向消费者推出时间远长于预期，因此公司当下将专注于L2及L3级自动驾驶技术。它认为，L2+将是最大的市场，特别是针对主机厂合作伙伴方面。
计算机行业现状如何，发展前景怎么样？
——预见2023：《2023年中国超算行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
超算行业主要上市公司：联想控股();浪潮信息();中科曙光()
本文核心数据：中国超级计算机性能;中国超算系统上榜TOP500的数量及份额;中国高性能计算机性能TOP100涉及应用领域占比;中国超算服务市场规模;中国高性能计算机性能TOP100厂商占比
行业概况
1、定义
超级计算(HPC，high performancecomputing)指利用并行工作的多台计算机系统(即“超级计算机”)的集中式计算资源，处理极端复杂的或数据密集型的问题。
超级计算机又称高性能计算机、巨型计算机等，在计算速度、储存容量等方便有着普通计算机不具备的超高性能，当前以每秒钟浮点运算速度(flops)为主要衡量单位。超级计算机的运算速度可以达到每秒数亿亿次，是普通计算机的数千万倍，每秒千万亿次运算的超级计算机被称为“P级超算”，每秒百亿亿次运算的超级计算机则被称为“E级超算”。
超级计算机主要运用于尖端科研、国防军工、产业升级、重大社会问题等大科学、大工程、大系统中，是一个国家科研实力的体现，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。从算力资源的需求看，沙利文将高性能计算分为尖端超算、通用超算、业务超算和人工智能超算四大类。
2、产业链剖析：中游参与者较少
当前，我国初步形成超算行业产业链，上游为超算行业支撑产业，包括基础硬件、基础软件、应用软件、配套基础设施资源(供电设备、制冷设备、安防系统、综合布线等);中游为超级计算机厂商、超算中心、超算科研机构等，对上游的资源进行整合，提供强大的超算资源;下游为超算行业应用领域，包括石油气勘探、生物医药、海洋工程、气象预测、工程仿真、智慧城市等。
从超算产业链参与者来看，上游基础硬件、基础软件的制造商主要为Intel、AMD、HPE、三星、DELL等国外知名企业，国内企业发展较为滞后，国产厂商主要有华为海思、长江存储、并行科技等。应用软件方面，代表性企业有中望软件、英特仿真、速石科技、索辰科技等。
中游超算资源提供者主要分为两类，一类是以联想、浪潮和中科曙光为代表的超级计算机厂商，提供商用超算产品，包括超算的软件和硬件产品;另一类是以国防科技大学、国家并行计算机工程技术研究中心、江南计算技术研究所、中国科学院计算技术研究所为代表的超级计算机研制机构，其研制的超算系统部署在全国各地的国家超级计算中心。
行业发展历程：由被封锁垄断走向引领创新
纵观中国超级计算行业的发展，是中国科研人员艰苦奋斗、开拓进取的历程，翻越了打破封锁(1956-1995年)、打破垄断(1996-2015年)和引领创新(2016年至今)的“三座大山”，逐步缩小了与国外研制水平的差距，并最终在整机系统设计和关键技术上取得了世界领先的成就。
当前，在超级计算领域，国产生态自主研发的实力已经处于全球领先的地位。2022年，中国TOP100高性能计算机中自主研发的集群占95%，100台集群中有42台由联想制造，中国超算已经进入全球第一梯队。
行业政策背景：建设E级和10E级超级计算中心
近年来，国家政策密集出台，大力支持算力、高性能计算机以及超算行业的发展，驱动超算中心建设快速推进。国家层面有关超算行业的政策汇总如下：
行业发展现状
1、超级计算机性能：2022年性能显著提升
总体来看，中国超级计算机性能呈逐年增长趋势，平均性能从2013年的573 Tflops升至2022年的8999Tflops。其中，2016-2020年，神威太湖之光连续保持了5年排名榜首，Linpack值为Tflops，2021年和2022年神威太湖之光分别位列第二位和第三位。
2022年我国超级计算机最高性能达Tflops，较2021年的最高性能提升了66.55%，性能显著提升，带动超级计算机平均性能提升30.16%至8999 Tflops。
2、超算中心建设：共有11所国家级超级计算中心
国家超级计算中心是由国家科技部批准成立的数据计算机构，是科技部下属事业单位。2022年4月18日，太原中心通过科技部验收，正式纳入国家超算序列管理。截至2023年8月，中国已批准建立的国家超级计算中心共有11所，分别是国家超级计算天津中心、深圳中心、济南中心、广州中心、长沙中心、无锡中心、成都中心、郑州中心、昆山中心、西安中心和太原中心。
3、TOP500上榜数量：2023年6月位列世界第二
作为世界高性能计算领域规模最大的权威会议之一，国际高性能计算大会每半年公布一次全球超级计算机TOP500榜单。2017-2022年，全球超级计算机TOP500榜单上，来自中国内地的超算系统数量呈现先上升后下降趋势，主要由于2020年起中国停止向TOP500组织提交最新超算系统信息，故此后数量和算力占比均有所下滑。2022年11月，来自中国内地厂商为162家，占比32.4%，位列世界第一。2023年6月，中国内地超算系统上榜TOP500数量从162台下降到134台，占比26.8%，位列世界第二。
4、超算应用领域：大数据领域占比最高
在2022年11月中国高性能计算机性能TOP100中，所涉及最多的领域为大数据领域，占比20%;其次为云计算领域，占比15%;算力服务与视频领域占比均为12%。
5、超算服务市场规模：以24.5%的速度增长
根据Frost &Sullivan的调研数据，2016-2021年中国超算服务市场规模的复合增长率达24.7%，2021年市场规模为196.6亿元，2022年增速约24.5%，据此测算，2022年中国超算服务市场规模约244.8亿元。
行业竞争格局
1、区域竞争：广东和江苏为双超算中心省份
截至2023年8月，我国共有11个国家级超算中心，其中，广东和江苏为双超算中心省份，广东有国家超级计算深圳中心和广州中心，江苏则有国家超级计算无锡中心和昆山中心。同时，天津、山东、湖南、四川、河南、陕西、山西等省市也有国家级超算中心分布。
2、企业竞争：联想排名全球第一
2023年6月最新的全球高性能计算机TOP500榜单中，位于北京的联想集团有160套HPC系统入围，排名全球第一;位于济南的浪潮集团有43套HPC系统入围，排名全球第三;位于天津的中科曙光有23套HPC系统入围，排名全球第六。
根据HPC2022年11月最新公布的中国高性能计算机性能TOP100榜单，联想上榜的型号最多，占比42%，上榜型号大多为深腾8800系列;其次为浪潮，占比27%;曙光排名第三，占比10%。
行业发展前景及趋势预测
1、发展前景：2028年市场规模近900亿元
目前超算正在通过先进电子技术、计算服务、软件应用等方式为我国重点行业提供算力服务，超算产业生态链的建设将会对超算应用领域相关产业调整及升级转型起到实质性推动作用，预计未来市场规模将持续扩大。据Frost&Sullivan预测，2022-2025年我国超算服务市场规模复合增速约24.1%，若持续保持这一增速发展，到2028年，中国超算服务市场规模将接近900亿元。
2、发展趋势：朝分布式和“类脑”方向发展
当前，制约超级计算机发展的主要问题是能耗过高。以全球前十名的超级计算机为例，每小时消耗电量超过2万度，与一座小型城镇的耗电量相当。为解决这一问题，未来超级计算机将朝分布式和“类脑”方向发展。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国超级计算(超算)行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》。
杨元庆频提“新IT”：3S战略规模化拐点来临
王如晨/文
你应该已注意到，最近两个月，尤其日前结束的“两会”上，联想集团（）董事长、CEO杨元庆频提一个词：“新IT”。
“两会”上，他共有7项建议，涉及技术、实体经济、民生、商业伦理等多个维度等。而他强调最多也最重的，仍是“新IT”。
2020年疫情前，他定义过“智慧基建”，精准匹配了当局随后于疫情深重时刻发出的“数字基建”指引。此时，“新IT”议题意味着什么呢？
在夸克看来，这议题既反映了联想融入大国经济发展趋势的动向，更是传递了3S战略在技术、产品、业务模式、组织等层面完成准备并迎来落地拐点的信号。
是的，我们认为，新IT，标志着联想 3S战略规模化落地的拐点来临 。
让我们还原这一逻辑。
杨元庆说，所谓新IT，就是基于“端-边-云-网-智”技术架构赋能各行各业、实现智能化变革所需要的技术、服务与解决方案。
你知道，“端-边-云-网-智”是杨元庆2019年年中提出、2019年秋天Techworld公布的数字技术架构。“端”即智能物联设备终端；“边”即边缘计算，“云”即云计算；“网”是以5G为代表的数据传输网络；“智”，则是行业智能解决方案。这也是联想围绕3S战略、基于全价值链定义出来的落地框架、方法论。
与同业过往强调的“云-管-端”或“云-端”比，这一架构融入边缘计算、5G、行业智能，更完整，也更符合行业互联网应用场景，从而让数字化落地有了清晰路径，为规模化落地奠定了基础。
经历了疫情洗礼的中国，数字化、智能化转型已形成广泛共识。许多行业的数字化转型，正亟待更具实操性的升级路径。
新IT，就是联想站在这一节点上做出的回答：
相比“第四次工业革命”、3S战略、“端边云网智”这类表达，“新IT”通俗易懂，更易识别、推广，技术传播、品牌营销成本相对也低。而这一下沉，当然契合中国数字基建的落地进程。
联想具备完整的要素。直观部分，端比较强。尤其PC业务全球第一。有人老拿手机比较。事实上，行业互联网更重生产力与生产方式变革，手机更重消费方式。端是联想强大的一面。当然它也有手机等众多品类。AI领域，联想算力、算法、数据齐备。尤其算力，超算有较高口碑，也是全球前10大云计算巨头核心供应商。
联想另外几重能力容易为外界忽视。比如边缘计算，边缘服务器早有完整系列，且已渗透智能制造等许多场景；5G方面，截至目前，申请的标准必要专利已超过1200项，全球列第15位。若结合B端场景验证能力，它其实已是核心玩家。而行业智能，当然更是整个3S战略落地关键了。用杨元庆的话说，智能物联网、智能基础架构是食材，行业智能才是大餐。
联想不是每个环节都领先同业。不过，完整的要素与全价值链布局，使得它天生具有协同一体的优势。而“系统集成、协同创新”正是当局决策层面向数字经济时代不断强调的路径。
要意识到，联想本身就是一个数字化、智能化的巨大场景。它能率先定义3S战略、确立“端边云网智”新技术架构，并在此刻设置新IT议题，就绝非偶然。它是整体能力的象征。
这层是我们文章的重心。展开分析前，有必要先穿插一个话题。
智能化变革的关键挑战之一，首先在于组织力变革。一个智能化变革的领导企业，除了需要技术与产品创新，更是有赖于自身组织的变革。
否则，它的能力不可能完整沉淀，并富有品质与效率。试想，一个组织力匮乏的公司，也许技术能力强大，但要说整个体系输出，能撬动完整场景，那是难以想象的，甚至很滑稽。话外音就是：你自己的组织力都那样子，还来带我变革？数字企业领导者自身的组织变革，其实也是关键的场景验证。
这其实是数字孪生的另一个维度。我们在联想制造业场景中看到过能力验证与沉淀过程。
但这里是在提醒，当这类企业出现关键的组织架构变革时，通常意味着，系统能力将迎来规模化输出的拐点，整个行业数字化进程将有望加速。
“新IT”，正是联想技术、产品、供应链等要素协同之后，步入组织力升级的关键时刻定义出来的。组织变革恰是联想集团引领智能化变革的核心能力。
这也是夸克3年来持续观察联想变革的核心维度。下面简单回顾一下脉络。不完整，但足可窥见要领。
2019年MWC，针对3S战略，夸克曾将这问题抛给杨元庆。当年北美誓师大会，谈及3S战略落地执行，他强调组织、人、流程、目标、考核、激励六要素，缺一不可。尤其要“死抠细节”。
随后，我们看到，联想DIBG（数据智能业务集团）诞生；接着没多久，CIoT(商用物联网事业部）设立。若再加上2018年9月成立的CNBU（云网融合事业部），至此，与要素匹配的基础架构，已走向完整。
不过，如何创造内部协同，驱动行业智能加速落地，仍需清晰的路径与顶层设计。
于是我们看到，2019年Techworld上，杨元庆公布了“端边云网智”新架构。5种要素非简单排列，而是智能协同。“云端一体”不必说，早已成熟；“云网融合”，联想2018年有了架构支持。而“边云协同”、“边网协同”等具有更大空间。
“端边云网智”新架构的确立，意味着，联想将势必围绕它探寻更具效率的行业智能落地机制。
2019年底，当局最高决策层开始强调“系统集成、协同效率”。同期，杨元庆开始谈“智慧基建”。2020年疫情深重时，当局主管部门发出“数字基建”指引。随后“两会”，当杨元庆将“智慧基建”作为议案提出时，我们感受到，联想理念精准契合了整体风向，接下来应该有落地的抓手。
2020年4月联想誓师大会，杨元庆描绘了未来10年目标：服务和解决方案将成为联想核心竞争力。
这是提纲挈领的抓手。它对应着行业智能的落地。行业智能，在杨元庆那里，与智能物联网、智能基础架构的差异在于，它是“大厦”，而后两者则是“建筑材料”。联想当然也提供“建筑设计与咨询服务”。
事实上，2018财年以来，联想季报、年报就开始强化软件、服务及解决方案业务数据。它在联想集团上下持续凝聚成共识，并撩拨着投资人，加速驱动3S战略深化。
2020年的联想集团，已处在全面数字协同时刻。突发的疫情与局部封锁一度冲击它的制造端，下半年零部件又严重缺货，但是，这无形中却成了联想集团数字协同的巨大机会。它的分布式的全球供应链系统，发挥了关键作用。
若你明白全球平均每出4台PC便有联想1台，就能体会到它之于疫期全球PC产业链的磐石价值。还有一细节难忘。2020年“两会”，杨元庆强调PC是战略必需品，建议支持技术研发、出台促消费政策等，外界一度嘲他“想钱想疯”。今日看，若无PC产业链支撑，整个国家抗疫复工、各种在线服务的实现，几乎难以想象。危机时刻，人们才意识到，那些熟视无睹的东西，竟是无法脱离的日常。
但就3S战略与“端边云网智”落地方法论来说，联想业务模型、组织架构仍然欠缺关键一步。软件与服务虽被确立为未来10年抓手，且增长迅猛，但它们分布在多个事业群/部，还是一种完整、独立的建制。如此，整个业务架构就不清晰，业务拓展会受内部掣肘，联想的增长动能转换、投资价值，就难为投资人集中捕捉。
整整一年，几乎每个关键场合，夸克都曾从这一视角切入联想，并预判它一定会在业务模型与组织架构上发生关键的变化。
在去年11月9日《价值谜思：联想集团如何打破市值天花板？》一文中，夸克亦曾分析过这一组织架构话题如何抑制联想市值表现。
当然，我们也知道，组织变革本质上是一场理念升级，涉及流程与文化，底层关联着技术与数据，牵一发而动全身，故而相当复杂。
但夸克坚信，联想集团这一步，一定会到来。
如此，联想核心业务将由三大业务集团组成，即智能设备业务集团（IDG）、基础设施方案业务集团(ISG）、方案服务业务集团（SSG）。它们分别对应着联想集团3S战略三大维度，即智能物联网、智能基础架构、行业智能。
这是联想集团30多年来的一项重大组织变革，也是一个里程碑。未来几年，它引发的种种创新机制，包括公司全球化治理结构、联想生态体系、孵化能力尤其是旗下业务版图潜在的独立价值，今天还无法估量。
但可以确定的是，此刻的3S战略、“端边云网智”新架构，将因此进入规模化落地的效率周期。联想集团的增长动能转换、毛利结构将会因此出现显著的变化。整个价值链、上下游、联想触达的行业智能生态，也会大幅受益。
联想集团的股价与市值，将有望迎来一轮腾跃。事实上，恰是这一幕，2月18日，联想市值跃升至1338亿港元。而最近整个市场在深度调整，有所回落，今日联想集团市值近1110亿港元。
你可能觉得这数据没法跟一帮互联网巨头比，包括二次挂牌的群雄们。但要意识到，2020年11月9日，夸克发布《价值谜思：联想集团如何打破市值天花板？》一文当日，联想市值仅647.6亿。4个月过去，它的提升有目可睹。
我们注意到，2020Q4（自然年）以来，许多投行、券商开始积极调研联想，而海内外分析师的研究多了起来。其中，里昂证券、光大证券、花旗、交银国际、美银、太平洋证券、东方证券等纷纷上调联想集团股价目标，建议“买入”。
3月4日，南财智库活动中，嘉实、华夏、银华、富国、中信证券、银河证券和中银证券等机构的10多名投研部门领导、明星基金经理、首席分析师，深度调研了联想。
3S战略驱动下的联想种种变革与业绩表现，尤其是即将于4月1日公布的组织调整细节以及年度发展目标，将会成为观察、重估联想集团增长模式的关键支撑。这也是联想决议登陆科创板融资之外的另一重用意。
我们更是看到，继2020下半年国际三大评级机构（惠誉、穆迪、标普）发布联想集团信用评级报告、表达乐观后，本月初，惠誉更将联想长期外国本币和本地货币发行人默认评级（IDR）、高级无抵押评级以及一笔10亿美元票据评级从BBB-提升至BBB，展望稳定。
报告中， 惠誉在对疫情以来联想财务面表达充分肯定后，尤其强调了新的组织架构升级动向， 称它“ 已做好新的准备 ”，称赞了该公司 “强大的管理执行力 、高效灵活的混合供应链模型、软件和服务的强劲增长”等。
在夸克看来，这种种变化与反应，传递了联想集团战略、模式、道路以及文化的自信。
一个组织的自信，除了体现在增长方面，更是常常反映在宏观议题的设置与话语风格上。
距离4月1日公布架构调整细节还有半月。接着，联想还将举行新财年誓师大会，杨元庆一定会围绕3S战略效率周期发出更加清晰的声音。
拐点已经来临，2021年的联想集团，确实值得期待。
